Análisis sobre el proceso de transformación de los datos en inteligencia de negocios: disponibilidad, unificación, automatización y su integración con la inteligencia artificial, en el departamento data, analítica e inteligencia artificial
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Las organizaciones reconocen hoy los datos como un recurso estratégico para medir el desempeño, ejercer control y mejorar sus procesos. Para que este recurso respalde la planeación y las decisiones, la información debe depurarse y concentrarse adecuadamente. En consecuencia, una compañía necesita datos comprensibles, estructurados, oportunos y confiables. Asimismo, la democratización de los datos apoyada en una adecuada centralización favorece la existencia de fuentes únicas y certificadas de información, lo que permite a los usuarios trabajar con una “única versión de la verdad” y contar con una visión estratégica más clara al momento de decidir. Con la implementación de la inteligencia artificial, los datos adquieren aún mayor relevancia, ya que constituyen su principal insumo. En la medida en que la información sea confiable y esté debidamente estructurada, las respuestas y la automatización de procesos tendrán mayor calidad, lo que permitirá que la inteligencia artificial contribuya de forma significativa en la optimización de tareas manuales y repetitivas. Por esta razón, resulta fundamental implementar estrategias de centralización y democratización de los datos en las compañías, a fin de lograr flujos de información más ágiles y eficientes. Con base en lo anterior, es posible identificar oportunidades de mejora a partir de la centralización, la democratización del dato y la automatización de los flujos de trabajo. En la organización, donde coexisten múltiples unidades de negocio y distintas prácticas de Business Intelligence, se hace indispensable conocer la percepción de los clientes internos y externos frente a la información que consumen (calidad, oportunidad, consistencia y facilidad de acceso). Estos insumos permiten orientar un proceso integral de centralización, gobierno y exposición de datos, para consolidar una fuente confiable y estandarizada para toda la compañía. De esta manera, se sientan las bases para escalar la analítica avanzada y habilitar casos de uso de inteligencia artificial con datos de mayor calidad, un aspecto especialmente relevante en un contexto donde la adopción de IA aún presenta brechas de madurez en Colombia.
Abstract
Today, data has become a strategic asset for organizations, as it enables them to measure, control, and optimize processes. For this reason, the centralization and cleansing of information are essential to support planning and decision-making. In this sense, it is imperative that the data available within a company be clear, structured, timely, and — above all — reliable. Likewise, the democratization of data, underpinned by adequate centralization, fosters the existence of single, certified sources of information, allowing users to work from a "single version of the truth" and to have a clearer strategic vision at the moment of making decisions. With the implementation of artificial intelligence, data takes on even greater relevance, as it constitutes its primary input. To the extent that information is reliable and properly structured, the quality of responses and process automation will improve accordingly, enabling artificial intelligence to contribute meaningfully to the optimization of manual and repetitive tasks. For this reason, it is essential that companies implement data centralization and democratization strategies in order to achieve more agile and efficient information flows. Building on the above, opportunities for improvement can be identified through data centralization, data democratization, and process automation. Within the organization — where multiple business units and varying Business Intelligence practices coexist — it becomes indispensable to understand the perceptions of both internal and external clients regarding the information they consume: its quality, timeliness, consistency, and ease of access. These inputs make it possible to guide a comprehensive process of data centralization, governance, and exposure, with the aim of consolidating a reliable, standardized source for the entire company. In this way, the foundations are laid for scaling advanced analytics and enabling artificial intelligence use cases with higher-quality data — an aspect of particular relevance in a context where AI adoption still presents maturity gaps in Colombia.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Fierro Castellanos, J. S. (2026). Análisis sobre el proceso de transformación de los datos en inteligencia de negocios: disponibilidad, unificación, automatización y su integración con la inteligencia artificial, en el departamento Data, analítica e inteligencia artificial [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional
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