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Desde un punto de vista tecnológico, el 2025 marca un nuevo hito en la consolidación y expansión tecnología emergentes como son el IoT y la IA, que ahora son componentes centrales en el ecosistema del Big Data. La transformación digital ha evolucionado de manera significativa, impactado profundamente en el ámbito de la analítica de datos. Esto ha creado nuevos perfiles profesionales y una reconfiguración en la gestión y orquestación del acceso a la información.
En este contexto de continuo avance, es crucial mantenerse actualizado sobre las tendencias dominantes en el campo del Business Intelligence. A continuación, exploraremos las 10 tendencias principales que están definiendo el panorama en el 2025, ofreciendo una visión integral de cómo las organizaciones pueden adaptarse y avanzar en esta era de innovación y cambio constante.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático:
En 2025, la IA ha avanzado significativamente, integrándose aún más en el análisis de datos. La preocupación por la sustitución de puestos de trabajo ha disminuido, ya que se ha demostrado que la IA complementa las habilidades humanas, permitiendo análisis más profundos y decisiones basadas en datos más rápidas.
DATO ACTUALIZADO: Se espera que el mercado global de IA supere los $300 mil millones para 2026 (Statista).
Humanidades y Tecnología:
Los graduados en humanidades siguen siendo valorados en el ámbito tecnológico, especialmente en roles que requieren una comprensión ética y humanística de la tecnología, como la ética de IA y la gestión de datos.
DATO ACTUALIZADO: Las empresas continúan incorporando graduados de humanidades a un ritmo constante para mejorar la interfaz humano-máquina y la experiencia del cliente (LinkedIn).
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
El NLP ha mejorado en la interpretación de ambigüedades y en la generación de lenguaje natural, facilitando interacciones más naturales y efectivas con sistemas de análisis de datos.
DATO ACTUALIZADO: Se estima que el 70% de todas las interacciones con IA se realizarán a través de tecnologías de NLP para 2025 (Gartner).
Estrategias Multinube:
La adopción de estrategias multinube ha crecido, con empresas utilizando servicios de varios proveedores para optimizar la seguridad y la eficiencia de costos.
DATO ACTUALIZADO: El 85% de las empresas adoptarán una estrategia de “cloud-first” para el año 2025 (Gartner). Esto significa que la mayoría de las empresas priorizarán la nube como su plataforma principal para implementar aplicaciones y servicios.
Roles Directivos en Datos:
El rol del Chief Data Officer (CDO) se ha consolidado como esencial para fomentar una cultura orientada a datos y asegurar la alineación de estrategias de datos con los objetivos empresariales.
DATO ACTUALIZADO: En 2025, casi todas las grandes empresas contaran con un CDO (Gartner).
Gobernanza y Crowdsourcing:
La gobernanza de datos se ha vuelto más participativa, con sistemas que permiten a los usuarios colaborar en la creación y mantenimiento de políticas de datos. La calidad de los datos es esencial para el éxito empresarial. Al garantizar que los datos sean confiables y precisos.
DATO ACTUALIZADO: El 84% de los directores generales se preocupa por la calidad de los datos en los que basan sus decisiones (Forbes Insight y KPMG).
Seguridad de Datos:
La seguridad sigue siendo una prioridad máxima, con inversiones continuas en tecnologías para proteger datos contra brechas y ciberataques.
DATO ACTUALIZADO: En el 2025 se triplicarán los ciberataques a afectando al 45% de las empresas de todo el mundo ( Gartner) .
El Ingeniero de Datos:
La demanda de ingenieros de datos sigue creciendo, y estos profesionales ahora juegan un papel clave en la integración de tecnologías emergentes como la IA y la IoT en estrategias de datos empresariales.
DATO ACTUALIZADO: El tiempo dedicado a la preparación de datos ha disminuido gracias a herramientas automatizadas, aunque todavía representa hasta el 65% del tiempo de los científicos de datos (TechRepublic).
IoT y Ubicación de las Cosas:
La IoT se ha expandido enormemente, con aplicaciones en ciudades inteligentes, industria 4.0, y más.
DATO ACTUALIZADO: Se estima que habrá más de 75 mil millones de dispositivos IoT para 2025 (IDC).
Inversión Académica en Análisis de Datos:
Las habilidades técnicas en análisis y ciencia de datos se han vuelto aún más cruciales y están profundamente integradas en los currículos universitarios como un componente esencial en una amplia gama de programas académicos. Los cursos se centran en habilidades prácticas y teóricas que preparan a los estudiantes para los desafíos del mercado laboral moderno, enfatizando la importancia de la analítica y la toma de decisiones basadas en datos.
DATO ACTUALIZADO: Para 2025, el 85% de los empleadores demandan que los candidatos a sus puestos de trabajo tengan competencias avanzadas en análisis y ciencia de datos (PwC).
La integración de la inteligencia artificial (IA) en diversos sectores ha llevado a una reevaluación de los papeles profesionales. Aunque la IA ha reemplazado ciertos puestos de trabajo, ha creado también nuevas oportunidades, contribuyendo a un aumento de empleos que requieren habilidades avanzadas en tecnología y análisis de datos.
La figura del Chief Data Officer (CDO) se ha establecido firmemente en muchas organizaciones, aliviando a los departamentos de TI de la carga de gestionar los datos de manera directa y permitiéndoles enfocarse en la seguridad y la infraestructura tecnológica. Los ingenieros y arquitectos de datos son ahora más que nunca piezas clave en las corporaciones, con una visión híbrida que abarca tanto la tecnología como el negocio.
Esta conciencia creciente sobre el valor de los datos y la necesidad de sistemas de gobernanza ágiles que no comprometan la seguridad es reconfortante. Demuestra un reconocimiento más profundo del impacto estratégico de la analítica en las operaciones empresariales.
Para muchas PYMES, aunque estos avances pueden parecer ambiciosos, es esencial comenzar a dar los primeros pasos para definir una estrategia en torno a los datos que se alinee con los objetivos de su organización. Así, se aseguran de no quedarse atrás en un entorno cada vez más dominado por la analítica avanzada y la toma de decisiones basada en datos precisos y oportunos.
Antes de empezar con la comparativa entre Tableau y Power BI quiero ponerte en situación y adelantarte de que soy usuario muy intensivo de Tableau. Te digo esto porque aunque mi opinión puede que sea algo sesgada, voy a tratar de ser lo más imparcial posible y resaltar las cosas buenas y malas que me encuentro con estas herramientas.
Anteriormente he trabajado con QlikView, PowerPivot (origen de Power BI) y desde hace varios años me he centrado casi en exclusiva en Tableau, pero Power BI ha emergido a una velocidad vertiginosa en los últimos años que incluso se ha posicionado líder y aunque yo sea un enamorado de Tableau, no puedo mirar hacia otro lado.
No considero que mi nivel en Power BI sea tan alto como con Tableau y reconozco que en ocasiones me resulta doloroso pasar de una plataforma a otra (Tableau es estar como en casa 🙂 ) pero Microsoft ha puesto mucho dinero y muchísimos esfuerzos en posicionar Power BI, su producto es muy bueno y para muchos usuarios es la mejor herramienta.
El que no ha trabajado ni con una ni con otra y tiene que decantarse por una te viene al final con la misma pregunta:
“¿Qué es mejor? ¿Tableau o Power BI?”
Odio tener que contestar a esta pregunta, porque no es fácil responder de forma sencilla a una pregunta compleja. Así que con mi mejor sonrisa mi mirada dice seguramente «Tableau», pero de mi boca sale la respuesta «Depende»
Una de las principales características de Tableau es la posibilidad de editar haciendo Drag & drop
NO son herramientas iguales
Efectivamente, aunque puede parecer inicialmente que una es alternativa de la otra, NO es así.
Desde el punto de vista del Business Intelligence, hay 3 bloques o capas:
1. Los datos en bruto que quieres analizar o representar.
2. La transformación de esos datos en un modelo optimizado para poder analizarlos y representarlos.
3. La representación en dashboards (cuadros de mando) o visualizaciones.
Ambas herramientas trabajan con esas tres capas sin problema, pero Tableau hace foco en la tercera, Power BI lo hace en la segunda.
¿Cómo de difícil es hacer cálculos?
Pienso que Tableau a la larga es más sencillo, quizás la curva de aprendizaje es más inclinada al principio pero a poco que das un par de pasos ves que todo encaja.
Los cálculos en Tableau son muy parecidos al lenguaje SQL que es casi un estándar, de forma que es recíproco tener conocimientos de uno para ayudarte con el otro.
Los cálculos en Power BI son en formato DAX, que es un lenguaje propio de Power Bi y requiere de un aprendizaje. También está el lenguaje M pero se utiliza a la hora de extracción y preparación de datos.
Precios y licenciamiento, el cash es el cash
¿Son caras las licencias? ¿Qué es caro y que es barato? ¿Qué vale el tiempo? Lamentablemente el factor precio es un argumento con tanto peso que en ocasiones se antepone ante todo y Microsoft lo sabe.
Empezar con Tableau te cuesta 70$ mensuales para el primer usuario, empezar con Power BI 9,99$
Desde mi punto de vista, basándome en el tipo de clientes con los que trabajo y en el hecho de que en España el número de empresas con una plantilla inferior a 50 empleados es el 99% entiendo perfectamente que el coste de licenciamiento a veces no es que sea un factor importante, es que puede llegar a ser una barrera para empresas pequeñas por el escaso presupuesto dedicado a IT.
Power BI dispone de una gran abanico de gráficos propios y externos que puedes personalizar
Comparativa resumen de Tableau y Power BI
Como habrás podido ver, vas a encontrar cosas buenas en una y en otra y elegir una u otra dependerá del valor que le des a los aspectos donde destaca cada una.
¿Por qué elegiría Tableau?
¿Por qué elegiría Power BI?
• Puedes crear el gráfico que tengas en mente, como un lienzo en blanco para poder representar lo que quieras.
• Galería de gráficos inmediatos, eliges uno y solo tienes que añadirle los datos a mostrar.
• Mejor personalización de cómo interactúan las visualizaciones y el usuario con los dahsboard.
• Los marcadores les dan una versatilidad alucinante a los informes (hacer seguimientos, presentaciones, etc.)
• La flexibilidad a la hora de personalizar, las opciones de formateo son enormes y a todos los niveles.
• El modo enfoque es una pasada poder ampliar momentáneamente una visualización.
• Hay una gran comunidad detrás, puedes encontrar respuesta para cualquier pregunta que tengas del tipo ¿Cómo hago…?
• Que funcione en castellano lo de hacer una pregunta te vuela la cabeza 🤯
• A veces estar limitado a la hora de diseñar-crear puede ser una ventaja.
Entonces, ¿con cuál deberías quedarte? Pues como te he dicho al principio, depende.
And the winner is…
Vamos a olvidarnos de la parte de extracción-preparación-transformación de datos, en ese aspecto Power BI con PowerQuery es muy potente y es Tableau la que ha estado haciendo grandes esfuerzos con Prep, pero eso da para otro artículo. Pensando en el usuario final menos técnico, que solo quiere diseñar e interactuar con visualizaciones de sus datos ya preparados, diría que:
Si lo que buscas es una herramienta con un gran foco en la visualización deberías ir a Tableau. Te permite ser tan creativo como quieras y no me refiero a hacer dashboards bonitos, me refiero a poder convertir datos complejos en visualizaciones fáciles de entender, a poder crear lo que tengas en mente, cualquier tipo de visualización que puedas imaginar la vas a poder hacer con Tableau, no hay límites.
En cambio Power BI es una herramienta estupenda si lo que buscas es crear informes, reportes o dashboards de negocio con agilidad, que sean visuales aunque no excesivamente creativos. Su integración con 365 es alucinante y si tu empresa se apoya mucho en dicha integración Power BI encaja como anillo al dedo.
Ambos son grandes herramientas en lo que hacen, pero lo hacen diferente.
Por mi parte, seguiré trabajando con Tableau y adentrándome con Power BI según los clientes con los que trabajo opten por una o por otra, intentaré vivir con ello. Las visualizaciones en entornos empresariales o cuestiones de negocio tampoco dan mucho pie para ser creativo. Al fin y al cabo siempre tendré Tableau Public para ver datos en forma de auténticas obras de arte 😜
Manu es consultor de business intelligence especializado en Tableau. Anteriormente ha formado parte del departamento de marketing en CLAVEi como social media manager.
El KPI (en inglés, Key Performance Indicator) se puede traducir como un indicador critico (clave) del progreso hacia un resultado esperado. Los KPI proporcionan un enfoque para la mejora estratégica y operativa, crea una base analítica para la toma de decisiones y ayudan a centrar la atención en lo que más importa.
No podemos definir un KPI sin establecer un objetivo y hacer un seguimiento del mismo.
Cuando se aplica correctamente, la inteligencia de negocios y el análisis de datos tienen el poder de transformar las empresas en dificultades y ayudar a los líderes a llevarlas a horizontes inimaginables. Pero aprovechar este poder no siempre es fácil, especialmente para las organizaciones que carecen de una fuerte alineación entre Dirección y Sistemas o departamento de Informática. A continuación, vamos a tratar de comentar algunos de los desafíos clave que enfrenta a Dirección y Sistemas, junto con la mejor manera de garantizar que los actores clave dentro de la organización reciban la inteligencia comercial adecuada lo más rápido posible.
Socio Fundador de Clavei, vicepresidente de Cedelco y delegado de la Cámara de Comercio de Alicante . “Las TIC son las vitaminas que nos harán mejorar”
Al haber tratado con muchas empresas para trabajar con sus datos, desmarañándolos y ayudándoles a utilizar sus datos, me he dado cuenta de que las empresas suelen pasar por cuatro fases del análisis de datos o etapas hasta alcanzar la situación ideal donde los datos y su análisis están democratizados, evidentemente cada empresa con sus propias particularidades.
Manu es consultor de business intelligence especializado en Tableau. Anteriormente ha formado parte del departamento de marketing en CLAVEi como social media manager.
Está en boca de todos, y parece que es lo máximo, pero es sumamente complicado llevar esto a cabo y más si pertenecemos al sector moda, en el que lo que hoy es tendencia mañana ya no se lleva.
Héctor es consultor de aplicaciones, proporciona soporte a los clientes de la Unidad de Negocio Industria, realiza análisis de necesidades y lleva a cabo actuaciones en nuestros clientes, buscando siempre la mejora continua de éstos y aportándoles valor añadido. Además participa en el desarrollo de proyectos de BI con QlikView.
La filosofía de trabajo de Hector está alineada con la de Clavei, “No somos simplemente vuestro informático, somos vuestro socio tecnológico”.
Su lema, “Nunca pidas la última, siempre la penúltima”.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: 
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
