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CONCEPTO

Inteligencia continua: la capa por encima del dashboard

El dashboard ofrece una vista; la inteligencia continua hace visibles los cambios, con evidencias.

COMPARATIVA

La diferencia entre un dashboard y un analista continuo

El dashboard muestra los datos y deja la interpretación al usuario; en la capa de inteligencia continua (continuous intelligence), el Autonomous analyst revisa los datos a intervalos programados y registra los cambios.

Comparativa entre un dashboard clásico y la capa de inteligencia continua
AspectoDashboard clásicoInteligencia continua (Autonomous analyst)
Forma de trabajoEl directivo tiene que entrar en el dashboard.Trabaja de forma programada; aunque el directivo no haga nada, el Brief le llega.
Cifras y significadoLas cifras se ven; la interpretación la hace el usuario.Cada cifra está vinculada a su fuente; no se publica ninguna cifra sin evidencia.
Detectar cambiosVer una desviación exige filtrar y profundizar en el detalle (drill-down).Busca los cambios en los desgloses: qué ha cambiado y dónde se concentra.
RecomendaciónNo hay recomendaciones; el contexto lo aporta el usuario.Crea un registro Recommendation; la evaluación y la decisión son del usuario.
LenguajeTodos leen la misma vista.Cada agente escribe en el lenguaje de su rol.
Interpretación y mediciónLa distinción queda en manos del usuario.La interpretación se marca por separado de la medición.
ROLES DE EJEMPLO

Ejemplos de definición de tareas

Cada agente se configura con una definición de tarea: su lector, sus prioridades y su calendario de trabajo están claros.

Ejemplo

Agente CEO

Desviaciones estratégicas, señales de crecimiento y asuntos prioritarios. Los hallazgos globales para la alta dirección entran en el Brief en la ejecución programada.

Ejemplo

Agente CFO

Seguimiento de tesorería, márgenes, cobros y riesgo financiero. La desviación del periodo medio de cobro (DSO) y la erosión del margen entran en el Brief en la ejecución programada.

Ejemplo

Agente de salud del stock

Rotación de stock, disponibilidad y equilibrio entre stock y ventas. Los cambios por ubicación y categoría entran en el Brief en la ejecución programada.

Ejemplo

Agente del director comercial (CSO)

Rendimiento por canal, riesgo de pérdida de clientes, oportunidades de venta cruzada y cartera de oportunidades (pipeline). Crea un registro Recommendation; la evaluación y la decisión son del usuario.

APLICACIONES

Dos aplicaciones distintas

El enfoque de inteligencia continua se aplica en dos productos distintos: AgenticObjects para todos los sectores y HealthCat para la sanidad.

Analista revisando paneles de datos en dos pantallas
Todos los sectores

AgenticObjects

Sobre el data warehouse corporativo

Agentes analistas que trabajan de forma programada y responden preguntas. Cada cifra se verifica con un motor determinista; los resultados son registros persistentes de Finding, Recommendation y Brief.

D-CAT dirige la instalación y el piloto de 4 semanas como partner de implementación.

Un producto de AgenticObjects · D-CAT es partner de implementación

Médico revisando datos de pacientes en una tableta
Sanidad

Roles de agentes analíticos de HealthCat

Sobre los datos del sistema de información hospitalaria (HIS)

Hoja de ruta

HealthCat Analytics Agents se diseña con roles específicos para la sanidad: dirección médica (rendimiento de los médicos), Medula (seguimiento de la facturación y los reembolsos de la Seguridad Social turca, SGK), Health-CFO (ingresos y costes) y Health-CEO (capacidad estratégica). El objetivo es que genere Briefs para la dirección del hospital.

GUÍA

Inteligencia continua sobre las cuatro capas analíticas

Las capas clásicas de BI (Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive) conservan su valor. La inteligencia continua se construye sobre ellas: repite el análisis a intervalos programados y registra los hallazgos; la interpretación y la decisión siguen siendo de las personas.

¿Qué ha pasado?¿Por qué ha pasado?¿Qué puede pasar?¿Qué opción elegir?
PRIMER PASO

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Empieza con un estudio gratuito de descubrimiento de datos; después, un piloto de 4 semanas con criterios de aceptación definidos de antemano.