BI con IA gobernada. Para IT y .
Registramos cada Excel que se sube, cada llamada a la IA y cada gráfico. Todo cifrado y auditable. Sin SQL, sin DAX, sin pasar por IT. El BI con capa semántica que acaba con el Excel y el ChatGPT en la sombra.
Facturación por mes
Cualquier empresa mediana está atrapada en el mismo bucle.
IT no llega.
Las peticiones de Power BI se acumulan. Cada una se va a semanas porque los requisitos son vagos y los datos necesitan trabajo. Dos ingenieros, catorce tickets y ni un minuto para mejorar el warehouse.
Dirección no puede esperar.
Así que exportan un CSV. Lo montan en Excel. Pegan información confidencial en ChatGPT. Acaban con dos versiones de cada gráfico y, en IT, nadie sabe qué datos están saliendo por la puerta.
Resultado: datos dispersos, requisitos confusos, ningún feedback y cero gobernanza. El gasto en IA es invisible. Los Excel viven en portátiles personales. Nadie está contento. Ese es el problema que zenital selfBI resuelve.
Una directora regional necesita la facturación por región de este trimestre.
- Abre un ticket en IT.
- Espera una reunión para aclarar requisitos.
- Discute cómo se define la métrica.
- Recibe el dashboard final, que ya está desfasado.
- En paralelo: monta un Excel y lo manda por correo. Dos versiones, dos cifras.
- Abre selfBI.
- Escribe «Facturación por región este trimestre frente al anterior».
- El gráfico aparece en 4 segundos.
- Añade un filtro: «excluir ventas internas».
- Lo ancla al panel. Comparte el enlace con su equipo.
selfBI frente a los apaños que ya tienes hoy.
La mayoría de empresas hace malabares con dos o tres de estos. zenital selfBI los sustituye por una sola superficie gobernada.
SUMMARIZE(
Sales,
Sales[Region],
"Revenue",
CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))
)
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Region | Revenue |
| 2 | EMEA | 412,300 |
| 3 | NA | 298,500 |
| 4 | =SUM(B2:B… | #REF! |
Lo que no hacemos.
La mayoría de herramientas de BI prometen de más. Preferimos decírtelo a las claras.
No reemplazamos Power BI.
Vivimos por encima, como la capa de autoservicio. Hay clientes que lo sustituyen y otros que mantienen los dos.
No generamos «insights».
Generamos gráficos. Sacar conclusiones sigue siendo trabajo de la persona.
Nada de analítica predictiva.
No es nuestro producto. Hacemos BI bien hecho, no forecasting ni ML.
Sin streaming en tiempo real.
La capa semántica guarda caché. La frescura depende de tu fuente, y te avisamos cuando toca.
Sin «magia automática» de modelado.
El modelo semántico exige cariño. zenital lo monta y lo mantiene como servicio gestionado. No fingimos lo contrario.
Las respuestas, sin maquillaje.
Power BI es una herramienta para IT. Autoservicio en Power BI quiere decir darle un editor de DAX a alguien sin SQL, y la mayoría de directivos no entra en eso. selfBI está pensado para esa persona sin SQL. La capa de IT es el extra, no el núcleo.
ChatGPT no se conecta a tu warehouse con row-level security. Tampoco enseña a IT lo que los empleados han pegado dentro. zenital selfBI es la alternativa gobernada.
El admin de la organización elige el modo de privacidad en /admin/settings: telemetría completa o solo metadatos (oculta el contenido del prompt pero mantiene las señales de coste y uso). En cualquiera de los dos casos, cada empleado sabe qué se registra.
Cada gráfico lleva un botón de «esto no cuadra» que dispara un flujo de corrección en lenguaje natural. La IA nunca genera SQL en crudo: pasa por una capa semántica validada que evita alucinaciones.
Cifrado en reposo (AES-256-GCM). Aislamiento por organización mediante row-level security. Un registro de eventos unificado captura cada llamada a la IA, cada subida de archivo, cada acción sobre el dashboard y cada cambio de admin, consultable desde /admin. BYOK y el camino a SOC 2 están en el roadmap; lo demás está activo hoy.
Sí. zenital selfBI corre en Docker. Ofrecemos SaaS, despliegue gestionado y self-host con licencia. Muchos clientes empiezan con despliegue gestionado y se pasan a self-host cuando le cogen confianza al producto.
Un piloto típico son dos semanas. Semana 1: IT conecta 1 o 2 fuentes y montamos juntos el modelo semántico. Semana 2: dirección usa el wizard contra preguntas reales. Te ayudamos con el modelo en la semana 1 para que veas valor real en la 2.
Dos semanas. Una de tus fuentes. Tu carga real.
Hacemos un piloto: en la semana 1 conectamos una fuente y montamos el modelo semántico. En la semana 2 tu equipo lo usa contra preguntas reales. Ves, con tus datos, exactamente lo que te acabamos de contar.
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