Casos y proyectos

Casos de Business Intelligence e IA: del problema a una decisión mejor.

Casos de Business Intelligence e inteligencia artificial para pymes, explicados con claridad: qué problema existía, qué solución se planteó y cómo se medirá el valor aportado.

Partner tecnológico

Tecnología, datos y criterio de negocio para decidir contigo.

OLAB DATA no se limita a ejecutar una herramienta. Ayuda a definir el problema, cuestionar prioridades y elegir una solución útil, viable y mantenible.

01Decisión compartidaObjetivos e indicadores definidos junto al equipo.
02Criterio tecnológicoLa solución se elige por impacto y calidad del dato.
03Valor y autonomíaAdopción y conocimiento para evitar dependencias.
Experiencia aplicada

Casos que parten de problemas reales

Las métricas solo se publicarán cuando estén respaldadas por registros, comparativas o evidencias verificables.

01Power BI · Adopción

Adopción de un nuevo informe comercial

Un dashboard solo genera valor cuando se convierte en parte de la decisión diaria.

Resultados en proceso de validación
Problema

El nuevo informe convivía con el anterior y todavía no era la referencia habitual del equipo comercial.

Solución planteada

Medir el uso real, detectar barreras de confianza y utilidad, revisar indicadores con cada perfil y definir acciones de adopción.

Cómo se medirá

Evolución del uso mediante registros y comparación entre periodos equivalentes.

02Copilot Studio · IA

Agente empresarial para pedidos y documentación

Problema

Información operativa repartida entre documentos y datos estructurados.

Solución planteada

Agente con conocimiento, conexión de datos, reglas de negocio y respuestas controladas.

Cómo se medirá

Tiempo de consulta, respuestas válidas y reducción de búsquedas manuales.

Métricas pendientes de validación
03Power BI · Fabric

Evolución de un modelo complejo de datos

Problema

Más de treinta tablas, relaciones complejas y medidas avanzadas difíciles de mantener.

Solución planteada

Revisión de relaciones y medidas, separación de responsabilidades y arquitectura reutilizable.

Cómo se medirá

Rendimiento, mantenimiento y reutilización del modelo.

Métricas pendientes de validación
04Customer Service · BI

Analítica operativa de tickets

Problema

Falta de visibilidad sobre volumen, tipologías y carga de trabajo del equipo.

Solución planteada

Indicadores operativos, análisis por tipología y detección de patrones para priorizar capacidad.

Cómo se medirá

Decisiones tomadas y efecto observado en un periodo comparable.

Datos confidenciales por validar
05ChatGPT Work · Productividad

IA en el día a día de un profesional de datos

Problema

Demasiados cambios de contexto entre investigación, documentación, SEO y entregables.

Solución planteada

Flujo con investigación contrastada, revisión humana, archivos reutilizables y automatizaciones controladas.

Cómo se medirá

Tiempo dedicado, tareas completadas, errores y correcciones necesarias.

Medición pendiente
Metodología OLAB DATA

El proyecto empieza antes que la herramienta.

01DiagnósticoProblema, decisión y contexto.
02DatosCalidad, fuentes y reglas.
03SoluciónConstrucción y validación.
04AdopciónUso, autonomía y medición.

¿Existe un reto parecido en tu empresa?

Una primera conversación permite revisar el problema, los datos disponibles y la decisión que debe mejorar antes de proponer tecnología.

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