CLAVES
El valor está en el uso, no solo en el almacenamiento
Las empresas generan grandes volúmenes de datos, pero lo realmente valioso es cómo se usan esos datos para tomar decisiones informadas y ganar ventaja competitiva.
La inteligencia de datos convierte datos en conocimiento aplicable
Va más allá del almacenamiento o visualización: analiza y conecta datos no estructurados para facilitar decisiones alineadas con los objetivos del negocio.
Los principales retos: desconocimiento, dispersión y desconexión
Muchas organizaciones no saben qué datos tienen, los datos están dispersos en sistemas sin integración y hay una brecha entre quienes generan y quienes necesitan los datos.
La inteligencia de datos democratiza el acceso y conecta la información
Permite visualizar, contextualizar y vincular datos de distintas áreas para identificar patrones, anticipar comportamientos y optimizar procesos.
Nuevas tendencias potencian su adopción
Tecnologías como Data Fabric, hiperautomatización, AI Engineering y MLOps facilitan integrar datos, automatizar procesos y transformar el conocimiento en decisiones operativas reales.
Índice de temas
Inteligencia de datos
Hoy en día, las empresas generan y acumulan enormes cantidades de datos. Sin embargo, más allá de almacenarlos, lo realmente valioso es cómo se aprovechan para tomar decisiones informadas y competitivas. Bien gestionados, los datos permiten registrar cada interacción digital o cada movimiento en la cadena de valor, y se convierten en un motor clave para la innovación y la capacidad de anticipación.
Pero ¿cómo se consigue que los datos se conecten entre sí, se interpreten y permitan tomar decisiones alineadas con los objetivos del negocio? Tres palabras: inteligencia de datos.
En este contexto, la inteligencia de datos permite visualizar qué información existe, comprender qué significa y decidir qué hacer con ella
PAOLO MIOLI
La inteligencia de datos abarca el proceso mediante el cual los sistemas analizan datos no estructurados o sin procesar para convertirlos en conocimiento útil y aplicable. Va más allá del almacenamiento o la visualización: permite que los datos “piensen” por nosotros o, al menos, que nos ayuden a pensar mejor.
Según IBM, el 68% de los datos empresariales nunca llegan a analizarse. Además, a pesar del volumen de información disponible, muchas organizaciones siguen sin aplicar controles de calidad adecuados, sin garantizar el cumplimiento de políticas internas. Y lo más preocupante: los empleados no siempre encuentran, o incluso desconocen, los datos disponibles para desempeñar su trabajo.
En este contexto, la inteligencia de datos permite visualizar qué información existe, comprender qué significa y decidir qué hacer con ella. Una ventaja aplicable tanto en procesos estratégicos como operativos, desde el back-end hasta la producción, las ventas o el marketing. Todo ello marcando una diferencia competitiva real.
Los retos y oportunidades de la inteligencia de datos
Aunque los beneficios de la inteligencia de datos son claros y tangibles, su aprovechamiento sigue siendo desigual. Aplicada correctamente, permite a las compañías adaptarse con agilidad y eficiencia en un entorno en constante cambio. En el sector retail, por ejemplo, facilita ajustar campañas en tiempo real al detectar variaciones en el comportamiento del consumidor. En el ámbito asegurador, permite automatizar la detección de fraudes analizando patrones históricos. Y en líneas generales, ayuda a reducir costes, optimizar tiempos y responder mejor a las dinámicas del mercado.
Sin embargo, para llegar a ese punto, es imprescindible entender los retos que aún frenan su adopción. Porque, tener datos, no es lo mismo que saber qué hacer con ellos, y por eso hay que entender primero su potencial.
El primer freno es el desconocimiento. Muchas empresas no saben con precisión qué datos tienen ni por qué los conservan. Esta falta de visibilidad no solo impide extraer valor, sino que dificulta cumplir con normativas y adoptar buenas prácticas de gobernanza, especialmente cuando la información está dispersa y almacenada. La inteligencia de datos aporta claridad al clasificar, contextualizar y vincular esa información con los objetivos del negocio. Saber con qué se cuenta y para qué es el primer paso hacia la transformación.
Otro desafío habitual está en el origen. Con frecuencia, los datos residen en servidores locales, herramientas o sistemas heredados sin una arquitectura común, lo que genera duplicidad, ralentiza el acceso y dificulta la confianza en la información. Frente a este caos, la inteligencia de datos permite centralizar, filtrar y enlazar los datos desde su origen, facilitando un uso transversal y coherente en toda la organización. En ese proceso, ayuda a identificar qué datos son realmente valiosos para los procesos clave.
También existe una brecha entre quienes generan los datos y quienes los necesitan para tomar decisiones. A menudo, la información no llega a las personas adecuadas, o desconoce la utilidad. Aquí es donde la inteligencia de datos actúa como puente: democratiza el acceso y mejora la calidad de la información. Esto resulta crucial al definir objetivos, responder a peticiones del cliente o establecer KPIs.
Barreras de la inteligencia de datos
Por último, la desconexión entre conjuntos de datos de distintas áreas como logística, atención al cliente o ventas, entre otras, representa una barrera crítica. Esa separación impide identificar patrones, anticipar comportamientos o detectar ineficiencias interdepartamentales. La inteligencia de datos establece esas conexiones de forma automatizada, revelando perspectivas que antes, dado el descontrol, no se percibían.
Cuando una empresa logra ordenar, comprender y activar sus datos de forma inteligente es cuando gana en agilidad, mejora su capacidad operativa y competitividad. Y lo hace, en gran medida, con recursos que ya tenía. Solo era necesario hacer que “pensaran” mejor.
Tendencias clave
Frente a los desafíos actuales, están surgiendo enfoques que potencian cómo se gestiona y se entiende la inteligencia de datos. Entre ellos destacan el Data Fabric, la hiperautomatización y las prácticas de AI Engineering y MLOps, tendencias que aportan una capa de agilidad y precisión clave para las empresas que utilizan inteligencia de datos.
El Data Fabric permite integrar y gestionar datos dispersos de múltiples orígenes en tiempo real. Un obstáculo como es la desconexión entre sistemas y plataformas, ahora se convierte en una ventaja competitiva, donde la información fluye de forma continua por toda la organización, facilitando una visión unificada. Por otra parte, la hiperautomatización lleva este potencial un paso más allá. Al combinar IA y automatización en todos los procesos, se permite ganar eficiencia, escalar operaciones y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado sin perder ni control ni calidad para las empresas.
Finalmente, el enfoque de AI Engineering junto a las prácticas de MLOps permiten aprovechar al máximo los datos ya tratados e interpretados, llevando ese conocimiento a sistemas inteligentes asociados con los servicios de los que dispone la empresa para actuar de forma automatizada y estructurada. De esta manera convierten la inteligencia de datos en decisiones operativas reales y alineadas.
La inteligencia de datos es una realidad en construcción y accesible. Convertir datos en decisiones acertadas exige mucho más que almacenarlos: implica conectar, comprender y actuar con propósito. Las compañías que logren activar este potencial, organizando lo que ya tienen, automatizando lo que pueden y aprendiendo con cada paso, serán las que se diferencian en el mercado. Porque en un mundo de sobreinformación, es aquí donde también reside el valor de la tecnología: tener a tu disposición datos para saber usarlos con inteligencia.
