Microsoft Fabric está diseñado y pensado desde las necesidades de usuarios no técnicos que requieren, cada vez más, potenciar sus roles con datos.
En esta línea, incluye funcionalidades como Copilot y Data Activator que realmente están revolucionando la cultura self-service dentro de las organizaciones.
En este artículo analizaremos las características de cada una, los casos de uso para los que aplican y los desafíos que encuentran las empresas a la hora de impulsar la cultura de autoservicio.
Data Activator: Automatización al alcance de todos
Data Activator llegó con una misión: automatizar tareas en base a eventos que se producen dentro de la plataforma de datos de Microsoft Fabric.
Un ejemplo: un tablero de control monitorea el rendimiento de las máquinas en planta. Para que sea una herramienta poderosa, es necesario visualizarlo constantemente y accionar ante la información que surge. Si la máquina está llegando a un 89% de su capacidad y sabemos que al 95% tendremos fallas, podemos evitarlas.
Data Activator simplifica esta situación. Permite a usuarios no técnicos crear reglas automáticas. En este caso, que notifique (por ejemplo, por Microsoft Teams) a un grupo de expertos específicos cada vez que la máquina pase el umbral del 80%. Y, al mismo tiempo, que ejecute un script para redireccionar la carga de trabajo a otra máquina si por algún incidente llegó al 90%.
En resumen, Data Activator permite “escuchar” eventos, establecer reglas sobre ellos y definir acciones que se ejecutarán de manera automática. Todo, sobre una consola visual dentro de Microsoft Fabric. Así, los usuarios pueden obtener valor de la herramienta sin depender de los equipos de TI.
Copilot: El mejor aliado de los usuarios no técnicos
Otro gran aliado de los usuarios no técnicos es Copilot. En especial de aquellos que tienen necesidad de explorar sus datos, transformarlos y construir tableros de control para ellos mismos o sus colegas. Gracias a la IA generativa, Copilot ayuda a la construcción de todos estos elementos. Así, mejora la productividad y permite el uso de las capacidades de Microsoft Fabric de manera asistida.
También facilita que usuarios avanzados y técnicos construyan elementos en Microsoft Fabric. Les da recomendaciones o genera piezas de sus desarrollos que pueden solicitar a Copilot en lenguaje natural.
En ambos casos, se aplana la curva de aprendizaje y se obtienen recomendaciones. Los usuarios se empoderan con una ayuda siempre a la mano.
Copilot en una herramienta de visualización como PowerBI permite interactuar con tableros mediante la interfaz visual o realizar preguntas sobre lo que el usuario ve en pantalla. Esto le ayuda a adoptar mejor los tableros para traer respuestas puntuales y filtrar los elementos para obtener apoyo visual.
Casos de uso de self service en Microsoft Fabric
Data Activator y Copilot pueden utilizarse para diversos casos de uso.
Algunos ejemplos con Data Activator:
– Monitoreo de ventas. Configurar un disparador que detecte una caída en las ventas en tiempo real. Ante esto, Data Activator lanza automáticamente una campaña publicitaria específica para esa tienda o envía alertas a los gerentes para que tomen medidas correctivas.
– Cadena de frío de supermercados. Configurar un disparador que monitoree la temperatura de los congeladores. Si supera un umbral crítico, Data Activator envía alertas a los gerentes de la tienda para que tomen acciones inmediatas, como mover los alimentos a otro congelador.
Algunos ejemplos con Copilot:
– Ingeniería de datos. Copilot puede generar automáticamente fragmentos de código para automatizar tareas como transformar y limpiar datos, lo que ahorra tiempo y reduce errores humanos.
– Generación de consultas SQL. Utilizando lenguaje natural, se puede pedir a Copilot que escriba consultas SQL complejas, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos.
– Ciencia de datos. Copilot puede hacer modelado predictivo: sugerir modelos de aprendizaje automático basados en los datos disponibles y ayudar a implementarlos rápidamente.
– Visualización de datos. Generar visualizaciones y gráficos automáticamente para interpretar y presentar los datos de manera más efectiva.
– Creación de informes y narrativas de datos. Copilot puede ayudar a crear informes detallados y personalizados en Power BI, simplemente describiendo lo que se necesita en lenguaje natural. También generar narrativas y resúmenes de datos que facilitan la comprensión de los insights clave.
Desafíos de la cultura self-service
La autonomía genera múltiples beneficios, pero también algunos desafíos vinculados a la complejidad creciente de gobierno. Por eso, es recomendable establecer directrices y procedimientos que permitan a los usuarios conocer qué pueden y qué no pueden hacer. Incluir, de manera clara, en qué casos deben pedir aprobaciones con sus líderes.
Otras recomendaciones:
– Generar capacitaciones activas sobre el uso de las herramientas y mejores prácticas que permitan hacer desarrollos autónomos de manera responsable.
– Inventariar y monitorear los elementos que se producen en las herramientas de autoservicio para encontrar los que no debieron ser creados.
– En términos de datos, generar diferentes ambientes de desarrollo. Sobre los productivos usualmente se permite consultas de información para fomentar las ideas de nuevos productos de datos. Sobre los de desarrollo se cultivan productos que antes de su paso a producción con una última revisión por parte del equipo encargado.
– Establecer canales de comunicación para preguntar y recibir feedback de manera abierta sobre las decisiones en el uso de las herramientas de autoservicio.
– Realizar evaluaciones periódicas de las políticas y procedimientos de autonomía para asegurarse de que siguen siendo efectivos y ajustarlos según sea necesario. Esto permite adaptarse a cambios en el entorno empresarial y tecnológico.
El apoyo de un socio tecnológico como Nubiral puede ser clave para maximizar los beneficios y mantener los riesgos bajo control.
Conclusiones: Beneficios de Copilot y Data Activator
Entre los beneficios que aporta el uso de Copillot y Data Activator en esquemas self-service se cuentan una mejora de la productividad. Esto se debe a que se automatizan tareas de manera rápida y al alcance de más usuarios.
Esto, a su vez, permite madurar en gobierno de datos y democratización de las tecnologías adquiridas. También, en la habilitación de usuarios no técnicos para la explotación de los datos.
Al permitir a los usuarios del negocio establecer alertas y acciones automatizadas, se promueve la prevención de riesgos en la operación.
En definitiva, Copilot y Data Activator impulsan la cultura self service para que más integrantes de la organización puedan aportar un mayor valor agregado.
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