BI en logística: ¿Tus indicadores realmente ayudan a tomar decisiones?
Fecha: 20/08/2026
Invitados:
Nombre: Brayan Andrés Ramos
Cargo: Project Lead Business Intelligence
Empresa: ControLT
País: Colombia
Nombre: Juan Esteban Quiroga
Cargo: Business Solutions Analyst
Empresa: Spreetail
País: Colombia
Moderadores:
Nombre: Carolina Sánchez Sánchez
Cargo: Analista de Mercadeo
Empresa: ControLT
País: Colombia
Temas vistos:
- Indicadores que realmente ayudan a tomar decisiones
- Diseño y arquitectura de dashboards accionables
- Business Intelligence aplicado a la seguridad vial
- Uso de datos GPS para anticipar riesgos en carretera
- De los datos a la toma de decisiones en logística
Cómo construir un sistema de indicadores que impulse decisiones más rápidas y estratégicas.
¿Tus indicadores realmente ayudan a decidir?
En esta ocasión decidí tratar de aplicar todos los conocimientos que he adquirido de una manera que puedan aplicar a cualquier persona que esté conectada. Esta es una vista holística de lo que se necesita para establecer un indicador que sea direccionable a cualquier persona.
Arranco con esta tesis: un indicador que no cambia una decisión es un dato con formato bonito.
Algo que he notado últimamente, no solamente para las personas que están en viaje, sino también para todas las personas que trabajan en operaciones, es que los reportes tienden a ser por vanidad y no tienen, a veces, la visibilidad que realmente deberían tener.
Se crean en un mes más de tres, cinco o seis dashboards, de los cuales uno al año termina siendo sostenible.
Un dashboard sostenible es un dashboard accionable. Para definir la accionabilidad tenemos que entender que debe responder varias preguntas y también debe tener un dueño o un grupo de interés al cual accionar.
Para que accione, tenemos una prueba. Esta prueba puede ser un poco despiadada, pero toca tres puntos muy importantes que creo que aquí está la clave para identificar, en cualquier reporte, cuáles son esos puntos de dolor.
El primero es: ¿qué decisión cambia? Si sube y baja, ¿qué decisión cambia?
También debemos identificar si el indicador tiene una decisión específica: si va más hacia la persona de ventas, hacia la persona de inventario, hacia la persona de mercadeo o hacia los diferentes grupos de interés.
Esta es una de las partes más importantes porque, dependiendo de eso, la complejidad puede variar para cada grupo de interés.
Esto es muy importante porque regularmente tendemos a hacer el reporte más complejo, que tenga más conexiones y que sea mucho más difícil de entender. Desde nuestra perspectiva puede ser relativamente fácil, pero al momento de pasarlo terminamos en un formato en Excel que se va a usar diariamente.
Entonces, es necesario entender cuál es nuestro grupo de interés para poder definir cuál va a ser nuestra arquitectura del reporte.
Otra parte muy importante es la frecuencia: ¿va a ser diaria?, ¿va a ser semanal?
Hay que definir también una cadencia para que el reporte tenga un ritmo. Ese ritmo va a permitir que tengas un feedback de lo que sucedió la semana anterior y, en un mes, tengas cuatro momentos en los cuales vas a poder accionar.
Si lo hiciste cada lunes, tienes por lo menos cuatro feedbacks en los cuales vas a poder accionar cada mes, cada dos meses, cada bimestre y así sucesivamente.
Definir ese ritmo es importante porque hay veces en que los reportes no tienen un ritmo y terminan siendo desechados o los miran cada mes.
Si las tres preguntas no tienen respuesta, entonces realmente sobra o tiende a ser contexto. El contexto no es malo; al fin y al cabo, también los reportes sirven para dar información. Pero en esta oportunidad, los KPIs tienen que tener esos tres puntos.
Un ejemplo son los días de cita disponibles.
Para darles un contexto, tenemos alrededor de cinco warehouses y cada warehouse tiene unos tamaños distintos. Lo que busca este reporte es identificar la capacidad permitida del warehouse versus la capacidad bloqueada.
Aquí identificamos los cambios y variaciones de cada uno de los valores. Es decir, en mi warehouse uno tengo cuatro días, en el tres tengo un día y en mi warehouse cuatro tengo cero días.
Estos valores están basados en unos umbrales. Esos umbrales son algo muy importante que debemos definir tanto en operaciones como en BI, para entender que permiten marcar una vista hacia un punto específico.
En este caso, van a ser los cero días, en donde yo no agendo en esta ventana. Entonces, reprogramo para otros dentro de los próximos diez días.
Identificar esos umbrales es necesario para poder identificar en qué momento yo debo accionar.
Mi consejo es tratar de hacerlo con conocimientos logísticos, matemáticos y estadísticos. Esto va a potencializar mucho la exactitud de cada reporte y de cada valor.
Regularmente tendemos mucho a realizarlo con promedios y procesos que, al fin y al cabo, no tienen una solidez y dependen de la especificación de cada caso.
Por ejemplo, en este caso de los warehouses, cada warehouse tiene una capacidad distinta. Por ende, yo no puedo asumir que el umbral va a ser igual para uno o para el otro.
Esos umbrales, o threshold, como lo quieran llamar, van a ser muy necesarios para marcar esa vista del lector del indicador y así poder accionar.
Otro ejemplo es el promedio reservado por red.
En la mayoría de empresas utilizan porcentajes para determinar qué tan bien o qué tan mal está la empresa desde diferentes perspectivas. En este caso, creo que realizarlo tiende a diluir un poco la señal que acciona.
Vemos que en el warehouse uno tenemos 100 de 4% y en el otro tenemos 100 de 40%. Ese 72% parece un poco tranquilizador, pero al fin y al cabo tenemos un warehouse B que tiene un promedio de red bastante bajo y está siendo sesgado.
No está mal, es un contexto, pero lo importante es accionar en este tipo de momentos y realmente manejarlo con un promedio probablemente no tenga la mejor ruta.
Cuando tenemos una varianza y tenemos un porcentaje como una meta menor a uno, ya sabemos que es importante marcar esos tres puntos o esos umbrales.
No solamente nos podemos quedar con el valor de esa métrica, sino que tenemos que indagar un poco más hacia una lista.
Si nosotros hicimos un reporte y tenemos ya una solución de BI, esa solución de BI también debe ir documentada. Así como está documentada cualquier presentación de una maestría o cualquier trabajo de grado, nosotros también debemos documentar todo esto y empezar a enfocarnos en dónde investigar.
Esto va a hacer que todos los procesos sean muchísimo más rápidos, se ejecuten de la mejor manera y tengan esos grupos de interés perfectamente relacionados.
Si en un correo estoy resumiendo todo lo que hice en ese proyecto de BI, probablemente ahí ya van a estar todos mis grupos de interés y yo ya tenga mucho más fácil mi atención hacia las diferentes áreas de la empresa.
Me parece muy importante definir esa lista.
Un número te dice que tienes fiebre, pero la lista es la que realmente te permite accionar.
Para finalizar, en el diseño tomo cuatro puntos importantes: diseñar un buen indicador hacia la decisión, hacia atrás, no hacia el dato, hacia adelante.
Definiendo quién va a ser nuestro lector o cuáles son nuestros grupos de interés, nosotros ya podemos estructurar la arquitectura de la métrica y, basado en eso, diseñar umbrales con un contexto mucho mejor que arrancar con un contexto cero.
Con eso podemos definir esa cadencia.
Pero todo arranca desde la decisión de quién va a ser el dueño de la acción.
La estructura que les dejo para que tengan en cuenta es: ¿qué decisión cambia?, ¿quién la decide? y ¿con qué frecuencia?
Esto se los dejo como una prueba para que lo hagan en sus reportes, en cualquier solución de BI que tengan.
Si realmente está respondiendo esas tres preguntas, háganse esta prueba mañana, en un mes, cuando quieran.
“Un indicador que no cambia una decisión es un dato con formato bonito.”
Business Intelligence aplicada a la seguridad vial
Lo primero es darles un dato estadístico que, de pronto, en otros espacios ustedes han escuchado: mientras pasan esos 15 o 20 minutos en esta presentación, una persona probablemente está perdiendo la vida en nuestras carreteras nacionales.
Matemáticamente está demostrado. Es una estadística que se sostiene con las diferentes entidades que se dedican a esto.
Los jefes de área de logística, los directores de logística, los mismos programadores de los vehículos y los despachadores de los vehículos, que normalmente tienen participación en diferentes grupos de WhatsApp, se dan cuenta de que en cada instante ocurren accidentes de tránsito.
Lastimosamente alguien al final termina perdiendo la vida, sea un actor vial tipo motociclista, ciclista, peatón, conductor de un vehículo particular o conductor de un vehículo de carga pesada.
Siendo así, el tema que quiero traer a colación es entender por qué pasa.
Generalmente ya hay unos factores que se reconocen: excesos de velocidad, conducir en estado de embriaguez, exceso de confianza al volante, mal estado del vehículo y mal estado de las vías.
La idea no es centrarnos en eso, sino en por qué seguimos reaccionando a estos siniestros viales en lugar de anticiparnos.
La respuesta que he encontrado en toda esta trayectoria con los diferentes equipos con los que he participado y con los que he tenido el gusto de desarrollar soluciones es que nos podemos apoyar muchísimo en lo que dicen los datos.
El desafío que les propongo es ver la seguridad vial en cifras.
La presentación se divide en cuatro partes: el desafío, los casos de uso, la arquitectura y el impacto, que es algo que empresas de pequeño o mediano tamaño pueden empezar a hacer desde ya. Y luego, ir del dato a la decisión.
Las cifras recopiladas de fuentes oficiales nos indican que 808.007 víctimas tuvimos en 2025, un 5% más frente a las de 2024.
En promedio, 24 personas fallecieron por día. El 45% de esas personas fueron conductores de motocicletas, el 37% fueron peatones y el 12% fueron ciclistas.
También es importante mirar estos indicadores desde otro aspecto, medido en millones de pesos.
11,6 millones de pesos es el promedio que nos costó un siniestro vial en 2025. Para 2024 fue de 10,6 millones. Entonces, nosotros vamos al alza.
A nivel de país, esos siniestros viales nos están costando alrededor de 1 billón de pesos, teniendo en cuenta los daños materiales, las reclamaciones que se hacen por la persona fallecida y las reclamaciones que se hacen por la carga que se da como pérdida total.
Dejar de reaccionar ante los siniestros y empezar a anticiparlos con evidencias.
Vamos a hablar primero de una arquitectura inicial.
Todos en las operaciones, concretamente en las de carga terrestre, al día de hoy casi que por obligación tenemos que pedirle al contratista, colaborador o aliado de transporte que debe tener mínimo un equipo de telemetría que esté reportando constantemente su ubicación.
Ese equipo de telemetría tiene unas bondades que muchas veces nosotros no aprovechamos al 100% o que ni siquiera conocemos.
Pensamos que el GPS es para ubicar un vehículo y listo, mirar la velocidad puntual a la que lleva, responder por dónde va el vehículo o responder la llamada del cliente de si va a llegar o no a tiempo o si tiene algún contratiempo.
Pero realmente el GPS nos puede estar diciendo mucho más de lo que nosotros podemos ver en la pantalla de cada una de las plataformas.
Nuestra fuente de datos para empezar a anticiparnos a los siniestros viales, en vez de reaccionar, viene siendo principalmente los GPS.
Los GPS, en general, incluso los más básicos, tienen manera de descargar esa información.
Ahí hay un reto grandísimo y es que las diferentes plataformas GPS tienen diferentes estructuras o maneras de presentar los reportes.
Hay algunos que traen más campos que otros. Otros traen cinco o seis campos. En algunos me dicen placa, en otros se llama vehículo y en otros se llama licencia.
El contador de la distancia en uno se llama distancia recorrida, en otros kilómetros recorridos y en otros odómetro.
Esos reportes que salen del GPS los vamos a tomar como una fuente de datos.
Luego de esa fuente de datos tenemos una ingesta y un almacenamiento. Es decir, aquí es donde vamos a tratar de consolidar información de diferentes fuentes.
Hay algunos GPS que permiten que en una sola plataforma se vincule más de un proveedor.
Pero, en general, cuando una empresa de transporte empieza a aumentar su participación en el mercado, tiende a aumentar la cantidad de vehículos que trabajan con ella y atienden a sus clientes.
En ese sentido, también aumenta la cantidad de proveedores GPS que trae cada uno de esos vehículos.
Entonces, el reto está en cómo tomar esa data, sabiendo que la fuente son los GPS, y hacer que todos esos GPS traten de tener la misma estructura.
Una opción es homologarlos en una herramienta sencilla como Excel. Obviamente se toma un tiempo y un entendimiento, pero se puede llegar a hacer.
Otra opción es pedirle a cada una de esas plataformas que haga un ajuste. Se habla con los propietarios para saber si eso es posible y, si lo es, hacerlo nosotros mismos con una persona que entienda el tema, revise las diferentes estructuras de las fuentes de datos de los GPS y las homologue.
Lo último va a ser la visualización de los datos.
Una vez tengas el informe estructurado y definido cómo se va a almacenar, puedes empezar a generar diferentes indicadores que te hablan de qué está pasando en términos de seguridad vial con todos esos vehículos que están participando en tu operación.
Entonces tenemos niveles de servicio, calificaciones, tendencias históricas, productividad, llegadas, salidas, etcétera.
Esta arquitectura inicial funciona muy bien en local, en un equipo con una buena memoria RAM y con conocimientos básicos.
Pero si cambian la fuente de datos y ya no se basan en una fuente de GPS, sino que apuntan a otra fuente, por ejemplo, un informe de peajes, un TMS, un ERP o un informe de consumo de combustibles, pueden replicar lo mismo.
Definen la fuente de datos, definen la estructura y visualizan los datos.
Un ejemplo de cómo podemos sacar provecho a esa base de datos GPS es definir una tabla muy sencilla que la gran mayoría de GPS, así sean muy sencillos o básicos, van a tener.
Son la fecha del pulso GPS, la placa, el vehículo, la velocidad que lleva el pulso, el evento GPS, latitud, longitud y, en algunos casos, el conductor.
Con estos datos nosotros ya podemos armar unos buenos indicadores con respecto a la seguridad vial.
Insisto mucho con este tema porque en algún momento escuché una frase que me quedó en el interior: prevenir sale mucho más barato que corregir.
Si tú previenes, no vas a tener que hacer uso de una póliza, no vas a tener que hacer un llamado a una familia o a un contacto de emergencia porque una persona perdió la vida.
Los organismos de socorro van a estar más disponibles ante una emergencia que, por más que se quisiera prever, era imprevisible, como algún tipo de desastre natural.
Pero los accidentes de tránsito se pueden prevenir.
La arquitectura es básica.
Si tengo un consolidado en donde descargo la información del GPS o de diferentes GPS y segmento la fecha del campo de GPS en horas, puedo colocar en el eje X todas las horas de todos los puntos GPS que he acumulado de las diferentes plataformas y en el eje Y las velocidades máximas.
Así podemos ver cómo se comportan los pulsos de velocidad máximos alcanzados por los vehículos que están participando en la operación.
Ahí podemos colocar un tema visual, un gradiente que, a medida que va subiendo el pulso, se va colocando más en rojo.
La gráfica nos dice que entre el mediodía y después de la tarde es donde tenemos mayor probabilidad de que los vehículos que participan en nuestra operación tengan su máxima velocidad.
Esa franja es la que un director de logística, jefe de logística, auxiliar de tráfico o líder de seguridad vial puede tomar para generar un plan de acción.
Se puede generar una llamada, reportería o capacitaciones.
Los conductores que están relacionados con esos pulsos en esas horas son los conductores más críticos. Entonces, se pueden identificar con el nombre, la placa o el nombre si está declarado, y hacerles un llamado, una capacitación o reforzar sus conocimientos.
Hay que hacerles caer en cuenta de que el exceso de velocidad es más del 76% de la causa de los accidentes en Colombia.
Algo tan sencillo, con una estructura que tienen casi el 90% de los GPS, puede permitir revisar en qué momento del día estamos más propensos a tener accidentes.
También podemos aprovechar un conteo de eventos GPS.
Hay unos GPS que, aparte de darte la velocidad, según el comportamiento del vehículo, definen ciertos eventos y, a través de esos eventos, algunos tienen configuradas alarmas.
Podemos encontrar inicio de ralentí, fin de ralentí, ingresos a zonas, tiempos de vehículo encendido, tiempos de vehículos apagados, aceleraciones bruscas, giros bruscos, excesos de velocidad, desplazamientos en horas no permitidas, ingresos a zonas con restricción, etcétera.
Podemos tomar el plan estratégico de seguridad vial y hacer un repaso de los siniestros que se han podido presentar o buscar datos estadísticos de cuáles son los siniestros y a qué hora se han venido presentando.
Entonces podemos hacer el mismo análisis que se hizo en la gráfica anterior, desglosando la velocidad máxima por hora, pero aplicado a cada uno de estos eventos.
Si tenemos el evento de aceleración brusca, podemos desglosarlo por horas y mirar en qué parte del día estamos teniendo esas aceleraciones bruscas o las frenadas bruscas.
Puede salir que las frenadas bruscas se están dando entre las 05:30 y las 07:00.
Entonces uno empieza a hacer ese ejercicio hacia atrás y a hablar con los conductores.
Resulta que esa novedad puede estar ligada a una política de que todas las entregas se hacen a las 07:00.
Como todas las entregas tienen que hacerse a las 07:00, entonces desde las 05:00 los conductores empiezan a acelerar y empiezan a tener aceleraciones bruscas y, al mismo tiempo, frenadas bruscas.
¿Qué dice eso?
Que por cumplirle a un cliente estamos exponiendo la carga, la vida del conductor, el vehículo y la seguridad de todos los actores viales.
Si entiendo eso y lo desgloso con el gráfico anterior, puedo sentarme con mi jefe de logística y decirle: esto está pasando telemáticamente y me está diciendo que los conductores no están saliendo a tiempo o que no están teniendo el suficiente tiempo para llegar y mantener una velocidad y un comportamiento adecuado.
¿Qué podemos hacer para que aquellos viajes que van a llegar a primera hora del siguiente día sean los primeros que carguemos desde el día anterior, para que tengan mayor descanso o mayor tiempo y oportunidad de llegar con un margen mucho más amplio?
Ese mismo análisis, con el solo campo de evento GPS, nos puede estar dando esa claridad y ayudarnos a prevenir.
También podemos hacer lo mismo con la velocidad máxima y con la velocidad promedio, identificando en qué momento del día llega la velocidad máxima y cuál es la velocidad promedio.
Normalmente, en empresas de transporte tenemos una política de velocidad máxima, pero considero que esa política debe contemplar los desplazamientos en rutas nacionales y los desplazamientos en rutas urbanas.
También hay que tener presente la velocidad promedio. A veces esa velocidad promedio no la tenemos en cuenta porque es mucho más baja, pero puede que sea una velocidad no permitida en el área urbana.
Compilando todos los puntos GPS podemos llegar a tener esta información.
Para una empresa de transporte creo que es totalmente viable que se tenga esto.
En este momento estamos hablando de una arquitectura inicial: descargar unos datos de un GPS, compilarlos en Excel y llevarlos a unos gráficos muy sencillos.
Ahora podemos subir un poco el nivel.
Hay dos campos que hemos mencionado: latitud y longitud.
Todos esos pulsos de velocidad máxima o esos eventos que son de particular interés para mi operación los puedo georreferenciar y puedo hacer mapas de calor.
Soportado por algunas herramientas gratuitas como Looker, RStudio, etcétera, puedo graficar todos esos pulsos y entender dónde se están dando esos picos máximos.
También se puede hacer una campaña de seguridad vial en campo.
En ese punto se puede tener esta información: esta es la velocidad que se ha tenido. Se puede hablar de la velocidad máxima y del hecho de que ya estamos en doble vía y podemos acelerar.
El tema es cuidar de la vida y cuidar de los demás actores.
También tenemos mapas tipo cluster, que puedo segmentar por departamentos, ciudades o municipios, dependiendo de la capacidad que tenga la herramienta de graficar, para entender en qué zonas se presentan mayores aceleraciones bruscas, mayores giros bruscos y mayores excesos de velocidad.
Entender esto tiene que ver con un tema cultural, con la topografía o con el hecho de que en ese departamento puntualmente haya mayor exceso de velocidad.
También tenemos un tercer tipo de mapa, que es un mapa por agrupación, en donde se grafican con colores los diferentes eventos: aceleraciones bruscas, giros bruscos y frenadas bruscas, dependiendo del color.
Para concluir, podemos hablar de una arquitectura ideal.
Ya no estamos hablando exclusivamente de GPS, sino de sensores, cámaras y otras fuentes de datos de RPS, TMS, etcétera.
Ya no solamente cruzamos velocidades, sino también tipo de vehículo, evidencia con cámaras y sensores que indiquen que el conductor no tiene las manos en el volante, que se está quedando dormido, que está bostezando, que tiene un acompañante al lado que no está autorizado o que está transitando en horarios no permitidos.
Así aumenta la cantidad de bases de datos que podemos cruzar.
La ingesta y almacenamiento ya no es en Excel, sino en una plataforma mucho más robusta, en un data warehouse.
Hay plataformas que lo ofrecen y existe mucha variedad en el mercado, pero son servicios de almacenamiento masivo.
El modelado y visualización de datos no cambia mucho porque realmente el fuerte está en la captura y el almacenamiento de los datos. En la graficación pueden seguir siendo las mismas herramientas.
Todos tenemos la misma capacidad. La diferencia está en la fuente de datos y cómo los almacena.
Pero esto ya es de un nivel mucho más arriba.
“El reto ya no es solo reportar, sino integrar procesos, tecnología y datos para lograr un cumplimiento sostenible.”
Preguntas del Público
¿Cuáles son los principales indicadores de la cadena de suministro?
Creo que hay alrededor de cuatro.
Tenemos el On Time In Full, que son las entregas a tiempo y completas. Entre mayor sea, mejor va tu operación.
Los niveles de servicio, que es el cumplimiento de la demanda del cliente.
También tenemos el lead time, que es el tiempo desde que te hicieron el pedido hasta que tú realizas la entrega y es bien importante porque te ayuda a segmentar.
Cuando tú lo tienes bien medido, te ayuda a identificar en qué parte del proceso estás teniendo la entrega, si estás teniendo novedades o si no estás teniendo novedades, pero quieres saber el tiempo, quieres acortarlo, quieres ofrecer valor agregado o quieres mejorar ese servicio.
Puedes hacerlo teniendo el dato concreto: ¿cuánto tiempo te está tomando entregarle al cliente?
Y uno último que es bien importante, que afecta en la empresa de transporte, logística, financiero y el área de facturación, es la tasa de devoluciones.
Entonces, número de productos devueltos o entregas no conformes: productos en mal estado, mojados, dañados o incompletos.
Hay que tenerlo bien presente.
¿Cuánto nos está afectando en el 100% de la operación? En el 100% de la cadena de suministro.
¿Cómo deberían estar conectados los sistemas de información para aquellas empresas que tienen un sistema ERP externo, pero que su análisis depende aún de Excel para la toma de decisiones?
Afortunadamente, las herramientas para graficar datos, en mi conocimiento, la gran mayoría no tienen costo.
Tú simplemente necesitas una base de datos para empezar a graficar y esa base de datos no tiene que venir obligatoriamente de un sistema sofisticado.
Una base de datos puede ser alguna manualidad que haga una persona, algo que venga de Google Forms, algún reporte diario de entregas, algún reporte diario de no conformidades, algo que el equipo normalmente hace a mano.
Un Excel o una hoja de cálculo de Google.
Eso no tiene costo como tal.
Normalmente, las empresas cuando están empezando no necesitan grandes bases de datos para empezar a hacerlo.
Para que las personas se motiven a utilizar este tipo de herramientas, ustedes deben hacerse las preguntas de negocio.
Las preguntas de negocio son las que impulsan a tomar la decisión de tener herramientas que nos permitan visualizar datos.
Eso es lo primero.
Si nosotros no tenemos preguntas de negocio, muy seguramente no vamos a tener la necesidad de implementar ninguna herramienta que nos ayude a visualizar datos.
Las preguntas de negocio son fundamentales y las hacen las empresas que quieren ir un paso adelante.
En el mercado, específicamente acá en Latinoamérica, hay muchas personas enfocadas en inteligencia de negocios y creo que algo en lo que pueden apostar estas empresas es en apoyar los talentos.
Tanto para los trabajadores como para las empresas, ya es apoyar ese talento que hay en muchos lugares de Colombia y de Suramérica.
También hay que entender que, como director, no vas a poder alcanzar todas las áreas de la empresa.
Diversificando labores, en este caso como BI, es posible identificar a algún profesional que permita identificar cuál es la ruta más rápida, empezando desde el cliente que te va a proveer el software.
Creería que es una apuesta al talento y no solamente a nivel de tecnología, sino también a nivel de labor.
Conclusión del webinar
En un entorno donde la tecnología evoluciona cada vez más rápido, mantenerse actualizado y explorar nuevas herramientas se convierte en una ventaja competitiva. Las organizaciones y los profesionales deben preguntarse qué datos están acumulando y cómo pueden aprovecharlos mejor, entendiendo que esa información puede tener mucho más valor del que hoy imaginan. El Business Intelligence permite precisamente convertir esos datos en información útil para visualizar su valor y tomar mejores decisiones.
