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En el mundo de los datos aplicados a los servicios públicos, dar con el punto justo entre una estrategia de Business Intelligence (BI) centralizada y otra de self-service es clave para mantener el equilibrio entre agilidad y control.

Cada vez más organizaciones del sector se enfrentan al desafío de incorporar una arquitectura que combine flexibilidad para los usuarios con garantías de calidad, trazabilidad y seguridad.

Modelos de BI: centralizado vs. self-service

El modelo centralizado ofrece coherencia, control y gobernanza, pero suele ser más lento y menos flexible. En cambio, el self-service otorga agilidad y autonomía a las áreas de negocio, aunque con riesgos como la duplicación de análisis y la pérdida de trazabilidad.

Para Gigliola Yemini, Project Manager Data & AI en Quanam, “una organización que trabaje solo con self-service carecería de control efectivo y tendería a la desorganización; por eso, casi todas combinan modelos”.

Pablo Werner, también Project Manager Data & AI en Quanam, destaca que “el self-service es especialmente adecuado para áreas como Marketing, donde los criterios y necesidades cambian de forma tan dinámica que el BI tradicional no logra responder a tiempo”.

Nuevo rol del equipo de BI

Con un enfoque híbrido, el equipo de BI deja de ser el productor principal de reportes para transformarse en facilitador. Provee datasets certificados, define estándares comunes y asegura el correcto uso de las herramientas.

Werner sintetiza: “El equipo de BI pasa a ser quien proporciona la materia prima, para que luego cada área pueda combinarla, procesarla y generar valor según sus propias necesidades. Además, complementa esta función con tareas de soporte y monitoreo para asegurar la salud de la plataforma”.

Capacitación y herramientas

El éxito del self-service no depende solo del acceso a los datos, sino de la formación de los usuarios.

“No se trata solo de enseñar herramientas, sino de comprender qué significan los datos y saber cómo deben interpretarse”, advierte Werner.

A nivel tecnológico, muchas organizaciones conviven con varias plataformas. IBM Cognos, Tableau, Power BI y herramientas open source como Superset se combinan según el perfil de usuario y el tipo de análisis requerido.

“Hace apenas unos años, resultaba impensable trabajar con dos herramientas de BI al mismo tiempo. Hoy, en cambio, es la norma en la mayoría de las organizaciones”, señala Yemini.

¿Cuándo está lista un área para el self-service?

No todas las unidades están en condiciones de asumir esta modalidad. Es clave evaluar su madurez en el uso de datos, la experiencia previa y el grado de autonomía analítica. Cuando se implementa sin estas condiciones, puede derivar en errores y esfuerzos duplicados.

Yemini puntualiza: “No cualquier usuario está preparado para hacer self-service de manera confiable. Se necesitan habilidades, conocimientos y ciertos controles para garantizar la calidad de los análisis”.

Un caso de transición híbrida

Werner y Yemini relatan la experiencia vivida en una empresa de telecomunicaciones, que comenzó su estrategia analítica con un enfoque tradicional y centralizado, apoyado en herramientas como IBM Cognos.

Con el tiempo, el aumento en el volumen de datos y la necesidad de respuestas más ágiles impulsaron una evolución hacia una arquitectura más flexible, basada en Big Data y soluciones de self-service como Tableau.

El resultado fue un modelo híbrido, donde conviven distintas plataformas analíticas, cada una orientada a perfiles y necesidades específicas. Esta transición permitió acelerar los procesos en áreas como Marketing y, al mismo tiempo, generar productos de datos que pudieron ser monetizados, agregando valor al negocio a través de modelos analíticos desarrollados internamente.

Inteligencia artificial: el siguiente paso

Modelos predictivos, modelos de recomendación, asistentes generativos y visualizaciones automatizadas están ampliando las capacidades del self-service. Esto potencia la autonomía del usuario, pero también exige nuevas formas de validación y gobierno.

En este escenario, la inteligencia artificial no reemplaza al self-service: lo amplifica. Permite que el usuario deje de ser solo un consumidor de datos para convertirse en protagonista del conocimiento que genera la organización.

Conclusión

Encontrar el equilibrio entre BI centralizado y self-service es clave para que las empresas de servicios públicos puedan responder con agilidad sin perder el control. Con una arquitectura robusta, equipos preparados y usuarios capacitados, el self-service deja de ser un riesgo para convertirse en una ventaja estratégica.

Autor: Periodista Alejandro Acle
Co-escrito con: Gigliola Yemini y Pablo Werner