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En las últimas décadas, hemos sido testigos de una revolución constante en el campo del Business Intelligence (BI), que ha transformado la forma en que las empresas gestionan y utilizan sus datos para tomar decisiones informadas. Este viaje de evolución ha sido marcado por hitos significativos que han llevado a la sofisticación y eficiencia de las herramientas de BI.

1.Tablas Dinámicas en Excel:

En sus inicios, las tablas dinámicas en Excel fueron el punto de partida para muchas empresas en el ámbito del análisis de datos. Esta funcionalidad proporciona una manera simple pero efectiva de organizar y visualizar datos mediante tablas y gráficas que permiten realizar cruces entre variables de forma rápida y sencilla, permitiendo a los usuarios explorar información de manera más interactiva.

2.Microsoft Access (Bases de Datos Pequeñas):

La siguiente etapa vio la adopción de Microsoft Access, una herramienta que permitió a las empresas gestionar bases de datos más grandes y complejas, y empezó a tener mayores funcionalidades de edición de información con un nivel de seguridad bueno para la época.

3.Motores de Bases de Datos con Mayor Capacidad:

Con la creciente necesidad de gestionar volúmenes masivos de datos, surgieron motores de bases de datos de distintos proveedores más potentes como MySQL, SQL y Oracle. Estos permitieron a las empresas manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y mejorar la velocidad de consulta.

4.Cubos Dimensionales:

Para maximizar el rendimiento en el análisis, se introdujeron cubos dimensionales OLAP. Estos motores complejos facilitaron la agregación y análisis multidimensional de datos, proporcionando una visión más profunda y detallada de los datos con cálculos bien complejos a nivel de programación pero con un alto rendimiento de procesamiento, especialmente usado por ingenieros de sistemas.

5.Modelos Tabulares:

La evolución continuó con modelos tabulares que ofrecían un enfoque de autoservicio BI. Estos modelos semánticos, similares a Excel pero más administrables, con seguridad y programación adaptable permitieron a los usuarios tener un mayor control sobre la creación y gestión de informes sin necesitar de ser expertos en ingeniería de sistemas, incluso para ser utilizada por gerentes.

6.Datalake:

El surgimiento del datalake revolucionó la forma en que se almacenan los datos, permitiendo el almacenamiento de datos estructurados y no estructurados sin importar el tipo de fuente (datos, videos, imágenes, etc) en un único repositorio. Esto proporcionó una fuente centralizada y escalable para el análisis de datos.

7.Machine Learning:

Con el advenimiento del machine learning, las empresas comenzaron a incorporar modelos estadísticos para predecir tendencias y comportamientos. Esta capacidad no solo mejoró la toma de decisiones, sino que también permitió el almacenamiento de datos anticipados bajo un nivel de confiabilidad certera.

8.Big Data:

La gestión de datos de alto volumen y lógicas complejas se volvió esencial con el surgimiento del Big Data. Las empresas adoptaron tecnologías que les permitieron procesar, analizar y extraer información valiosa de conjuntos de datos masivos. Ejemplo: Databricks. Hadoop, entre otros.

9.Gobierno de Datos:

Finalmente, la evolución de BI ha llevado a un enfoque más holístico con el gobierno de datos. La combinación de BI, políticas y administración de inventarios de datos garantiza la integridad y la calidad de la información utilizada para la toma de decisiones.

En resumen, la evolución de Business Intelligence ha sido un viaje emocionante, desde las simples tablas dinámicas hasta la complejidad del gobierno de datos. Este continuo progreso ha permitido a las empresas mejorar su capacidad para extraer valor de sus datos y adaptarse a un entorno empresarial en constante cambio.