Caso de uso
Gobierno de datos con IA
Menos tiempo buscando respuestas, decisiones más oportunas
De datos dispersos a respuestas de negocio en lenguaje natural
El desafío
Mucha información, pocas respuestas a tiempo
La organización contaba con diferentes fuentes de información sobre el rendimiento de sus productos digitales, las ventas y el comportamiento de sus clientes. Esta fragmentación dificultaba el análisis conjunto y el acceso a una visión unificada del negocio, generando cuatro desafíos principales:
1. Métricas que no cuadraban. La desconexión entre los datos digitales y las ventas generaba discrepancias entre las cifras utilizadas por Marketing, Ventas y Producto.
2. Dependencia del equipo de datos. Cualquier análisis nuevo requería solicitarlo al equipo de Data y esperar su priorización.
3. Respuestas lentas. Algunos tableros tardaban al menos una semana, retrasando la detección de problemas de conversión y campañas de bajo rendimiento.
4. Trabajo manual. Descargar, limpiar y cruzar datos consumía tiempo que podría dedicarse al análisis estratégico y la identificación de oportunidades.
¿Qué hicimos?
Preparar los datos para que la IA entienda el negocio
Para abordar estos desafíos, apostamos por complementar los dashboards tradicionales con un agente conversacional de IA que permite consultar y analizar datos de negocio en lenguaje natural, con mayor agilidad y autonomía.
Trabajamos junto con el equipo de Data de la organización sobre su plataforma existente en Azure Databricks, sin necesidad de migrarla.
1. Unificamos los datos para todo el negocio
Integramos las fuentes de información en Azure Databricks, siguiendo una arquitectura medallion de tres capas: datos en bruto (Bronze), datos limpios y validados (Silver) y un modelo analítico estructurado y documentado (Gold).
2. Incorporamos gobierno y contexto de negocio
Automatizamos la documentación de metadatos mediante Unity Catalog, estandarizando nombres, reglas de negocio, permisos y trazabilidad para proporcionar el contexto que la IA necesita para interpretar correctamente los datos.
3. Configuramos un agente que responde preguntas de negocio
A través de Databricks Genie, definimos reglas de negocio, como el cálculo del ticket promedio o la tasa de conversión, para transformar preguntas en lenguaje natural en consultas SQL y generar respuestas y visualizaciones comprensibles, sin necesidad de conocimientos técnicos.
4. Garantizamos respuestas confiables y seguras
Para asegurar la confiabilidad de las respuestas, incorporamos procesos de validación de datos, auditoría del uso y mejora continua a partir del feedback de los usuarios. Mediante Unity Catalog, gestionamos los permisos para que cada persona acceda únicamente a la información autorizada según su rol.
Impacto
El proyecto permitió integrar, estructurar y documentar la información, estableciendo una base común para su consulta y análisis mediante IA. La solución habilita nuevas capacidades para los equipos de negocio y de datos:
1. Mayor autonomía:
consultas en lenguaje natural, sin SQL ni necesidad de nuevos reportes.
2. Decisiones más ágiles: detección a tiempo de problemas y oportunidades de mejora.
3. Visión unificada del negocio:
datos digitales y de ventas conectados.
4. Mayor eficiencia operativa: más del 60 % menos de tiempo dedicado a generar reportes.
5. Mejor inversión digital:
evaluación del rendimiento de campañas, canales y productos.
Lo que aprendimos
El gobierno de datos también es una estrategia de IA.
Un agente de IA responde tan bien como los datos que tiene detrás. Contar con información bien documentada, contexto y reglas de negocio claras permite generar respuestas más confiables y útiles.
Lo que sigue
De consultar los datos a anticipar escenarios y recomendar acciones:
· Analítica predictiva: anticipar necesidades de los clientes y detectar riesgos de abandono.
· Valor por cliente: analizar el valor de cada cliente y el retorno de las acciones comerciales y de marketing.
· Personalización: mejorar la segmentación y activar acciones más relevantes para cada cliente.
· IA proactiva: evolucionar el agente para que pueda recomendar acciones y apoyar su ejecución.