La cuarta parte de la guía de arquitectura de datos recorre el tramo en el que los datos se convierten en decisiones: estrategia de BI y productos de datos, capa semántica, herramientas, dashboards, autoservicio, APIs de datos y analítica embebida. Cierra con… Leer más sobre Parte IV — Business Intelligence y consumo

La mayoría de organizaciones no tiene un problema de herramientas de BI, sino de modelo operativo: produce informes que se entregan y se olvidan. Este capítulo, que abre la Parte IV, propone la escalera informe→producto, los cinco atributos de un producto de… Leer más sobre Estrategia de Business Intelligence: del informe al producto de datos, con autoservicio y gobernanza

Una pyme no necesita antes que nada una herramienta de cuadros de mando: necesita cinco preguntas acotadas, definiciones de cifras acordadas y los datos en un solo sitio. Este es el orden en el que conviene abordar un proyecto de Business Intelligence en una… Leer más sobre Business Intelligence para pymes: por dónde empezar y qué evitar

La decisión entre data lake, data warehouse o lakehouse no es una mera elección tecnológica: define cómo su organización almacenará, procesará y extraerá valor de los datos durante los próximos años. Esta arquitectura condiciona los tiempos de acceso, los… Leer más sobre Arquitectura de almacenamiento: data lakes, data warehouses y lakehouses — cuándo usar cada uno

Los datos son un activo estratégico, pero convencer al comité de dirección de que las inversiones en plataformas, ingenieros o modelos de IA generan valor tangible sigue siendo uno de los mayores retos del CIO y del CDO. Lo que se exige es capacidad de… Leer más sobre Modelos de valor en datos: cómo medir el ROI de iniciativas de datos con KPIs, experimentos y gobernanza del presupuesto