
A continuación presentamos algunos entre los enfoques metodológicos de BI:
Data-Driven Approach: está centrado en los datos, en la estructura de los mismos, en sus usuarios y en la forma en que los emplean. Se fija en los datos que son consultados con mayor frecuencia, en la relación existente entre ellos, en las consultas que están asociadas a ellos. La premisa de este enfoque es "los datos nunca mienten", en tanto de los usuarios no lo podemos asegurar.
Value-Chain Data Approach: se basa en la cadena de valor del BI, focalizándose en los datos que generaran mayor valor para el negocio.
Process-Driven Approach: enfoque orientado al análisis de los procesos de negocio, la información que generan y la información que consumen. Se estructura la información en función del usuario de proceso.
Event-Driven Approach: divide los procesos de negocio bajo tres perspectivas: los datos, la función y la organización. Cada una de estas se conecta con las otras mediante eventos. Su gran ventaja es el análisis funcional de la organización.
Object-Process Driven Approach: es una variante ubicada entre el Event-Driven y el Process Driven. Los objetos y los procesos tienen la misma importancia desde el punto de vista de la toma de decisiones y, en consecuencia, deben ser tratados de la misma manera.
Joint Approach: el centro de este enfoque está en el reconocimiento de las arquitecturas funcionales cruzadas de las empresas: los procesos no son exclusividad de un solo departamento, sino que hay vasos comunicantes. La organización es una matriz de procesos con diferentes necesidades de información.
En lugar de elegir una metodología a priori, lo mejor es evaluar cuál es la que más se ajusta a cada proyecto de BI y para cada organización.
El especialista L.T. Moss propone las características que debería tener una metodología:
1) Debe orientarse al cambio y no a conseguir un producto final.
2) El proyecto debe ser gestionado en forma global y transversal a toda la empresa.
3) Debe tener la posibilidad de manejar múltiples subproyectos simultáneamente.
4) Debe considerar todas las tareas y procesos de la empresa, sean o no críticos.
5) Se debe basar en la gestión de los caminos críticos del workflow empresarial.
6) Debe orientarse a las personas y a las relaciones entre ellas.
7) Debe alinearse con las necesidades de negocio de la organización.
FUENTE CONSULTADA:
Artículo "Factores críticos de éxito de un proyecto de Business Intelligence", de Jorge Fernández González y Enric Mayol Sarroca, publicado por Dataprix.
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Lydia Arbaiza, decana de ESAN Graduate School of Business, advirtió en Infobae que el uso excesivo de asistentes virtuales puede provocar que ejecutivos de alta gerencia se conviertan en simples "validadores" de algoritmos, atrofiando su capacidad de decisión. Además, señaló que, aunque la IA procesa datos velozmente, el verdadero liderazgo reside en la capacidad humana de interpretar contextos, asumir riesgos y hacerse cargo de las consecuencias, algo que ninguna máquina puede replicar.
Carlos Aguirre, profesor de los Programas del área de Finanzas de ESAN, detalló en Infobae que el 90 % del valor de las empresas modernas reside en intangibles (marca, data) y no en activos físicos. El experto advirtió que, si bien hay casos de empresas que demuestran que el mercado paga por flujos futuros y confianza, estos activos son volátiles; por ello, insta a directores a gestionar la reputación estratégicamente y no depender solo de la "fotografía contable" del pasado.
Ernesto Cuadros, director de la Maestría en Finanzas de ESAN, analizó en Gestión el consenso global de un "soft landing" para 2026, donde bancos como J.P. Morgan y BlackRock priorizan la renta fija y la gestión activa. El experto aseveró que, para que el Perú aproveche este ciclo de "alfa" (valor específico) y no dependa solo de los commodities, debe ejecutar urgentes reformas en productividad y digitalización, superando sus limitaciones estructurales.