La analítica de datos empresarial avanza hacia plataformas de business intelligence con IA cada vez más inteligentes, capaces no solo de visualizar información, sino también de facilitar su búsqueda, interpretación, predicción y explotación.
En esta línea, LUCA BDS 4.1 continúa evolucionando con nuevas capacidades orientadas a facilitar el acceso y explotación del dato, potenciar el uso de inteligencia artificial y ampliar la automatización de procesos. Esta nueva versión concentra sus principales novedades en cuatro áreas clave: consultas, inteligencia artificial, predicción y automatización, reforzando las posibilidades de análisis, integración y actuación sobre la información.
Consultas: análisis más avanzado sobre datos distribuidos
LUCA BDS 4.1 amplía las posibilidades de consulta de la plataforma de IA local mediante multiqueries y consultas multifuente, facilitando la construcción de análisis más complejos y el trabajo con información distribuida.
Multiqueries
Las multiqueries permiten construir nuevas consultas a partir del resultado de una o varias consultas previas. De esta forma, los resultados pueden encadenarse y reutilizarse como punto de partida para nuevos cálculos, transformaciones o análisis.
Estas consultas previas pueden proceder tanto de un mismo origen de datos como de fuentes diferentes, permitiendo crear flujos de consulta más complejos sin necesidad de concentrar previamente toda la información en un único sistema.
Consultas multifuente
Las consultas multifuente permiten cruzar dentro de una misma consulta información procedente de dos o más orígenes de datos.
Esto permite, por ejemplo, relacionar información almacenada en diferentes bases de datos o sistemas de una forma similar a realizar un JOIN entre fuentes distintas, facilitando el análisis conjunto de información que anteriormente permanecía aislada.
Visibilidad del tiempo de ejecución
LUCA BDS muestra ahora el tiempo de ejecución de las consultas, proporcionando mayor trazabilidad sobre su comportamiento y facilitando la identificación de aquellas operaciones que requieren una mayor capacidad de procesamiento.
En conjunto, estas mejoras permiten construir análisis más avanzados sobre información distribuida y aprovechar de forma más flexible los diferentes orígenes de datos conectados a la plataforma.
Más Inteligencia artificial: RAG, MCP y búsqueda semántica
La inteligencia artificial es otra de las áreas que más evoluciona en la nueva versión, especialmente mediante nuevas capacidades de RAG (Retrieval-Augmented Generation) y MCP (Model Context Protocol).
El RAG permite incorporar documentación y conocimiento corporativo al contexto utilizado por los modelos de inteligencia artificial. De esta forma, las respuestas pueden apoyarse en información propia de la organización, ofreciendo resultados más precisos, contextualizados y fundamentados.
Por su parte, MCP amplía las capacidades de los modelos conectándolos de forma estandarizada con herramientas, servicios y fuentes de información externas. Esto permite evolucionar desde asistentes que únicamente generan respuestas hacia sistemas capaces de acceder a diferentes recursos y utilizarlos como parte de sus procesos de razonamiento y respuesta.
Búsqueda semántica sobre el conocimiento corporativo
LUCA BDS 4.1 incorpora además un motor de búsqueda semántica, una nueva funcionalidad que permite explorar manualmente los documentos disponibles dentro del RAG.
LUCA BDS utiliza el mismo motor de búsqueda semántica del sistema, por lo que no se limita a localizar coincidencias literales de palabras. En su lugar, busca información en función de su significado y contexto, permitiendo encontrar documentos o fragmentos relacionados conceptualmente con aquello que está buscando el usuario.
Estas capacidades permiten aprovechar de forma más eficiente el conocimiento corporativo, conectando la inteligencia artificial con la información y con herramientas necesarias en cada contexto concreto.
Predicciones ampliadas: selección automática, reentrenamiento y nuevos modelos
El área predictiva incorpora importantes mejoras orientadas tanto a aumentar la precisión como a automatizar el mantenimiento de los modelos.
Selección automática del modelo
El nuevo modo automático evalúa los modelos disponibles, seleccionando en cada caso aquel que minimiza el error de predicción.
De esta forma, LUCA BDS puede determinar automáticamente qué algoritmo ofrece mejores resultados para los datos analizados, evitando que el usuario tenga que seleccionar manualmente el modelo más adecuado.
Reentrenamiento automático
Los modelos predictivos pueden además reentrenarse automáticamente conforme se incorporan nuevos datos.
Este mecanismo permite mantener actualizados sus pesos y parámetros, haciendo que los modelos evolucionen junto con la información disponible y reduciendo la pérdida de precisión que puede producirse cuando cambian los patrones de los datos.
Nuevos modelos predictivos
LUCA BDS 4.1 amplía también su catálogo de algoritmos incorporando:
- TimesFM
- ETS
- Theta
- XGBoost
Estos nuevos modelos amplían las posibilidades de forecasting de la plataforma y permiten abordar diferentes tipos de series temporales, tendencias y patrones de comportamiento.
Con estas mejoras, LUCA BDS facilita la aplicación de técnicas predictivas manteniendo al mismo tiempo la capacidad de adaptar y actualizar los modelos a medida que evolucionan los datos.
Capacidades de automatización ampliadas
LUCA BDS 4.1 transforma el anterior menú de Reporting en el nuevo módulo de Automations, ampliando considerablemente las posibilidades de automatización disponibles en la plataforma.
Hasta ahora, Reporting permitía principalmente programar el envío periódico de información. El nuevo módulo permite crear automatizaciones basadas en diferentes tipos de eventos.
Por un lado, pueden configurarse eventos temporales o programados, manteniendo las capacidades disponibles anteriormente para ejecutar acciones en determinados momentos o con una periodicidad concreta. A ellos se añaden ahora eventos basados en umbrales definidos sobre los gráficos de LUCA BDS: una automatización puede activarse cuando un determinado indicador supera o desciende por debajo de un valor establecido.
Cuando se produce uno de estos eventos, LUCA BDS puede ejecutar diferentes acciones:
- Enviar automáticamente un correo electrónico.
- Ejecutar una query.
La ejecución de queries amplía especialmente las posibilidades del sistema, ya que permite utilizar las automatizaciones para actuar sobre bases de datos, APIs u otros sistemas conectados, y no únicamente para generar una notificación.
LUCA BDS puede así pasar del análisis de la información a la ejecución automática de acciones cuando los datos cumplen determinadas condiciones. Esta capa de automatización acerca LUCA BDS a un modelo de self-service BI real, en el que los equipos corporativos ya no dependen de IT y pasan a controlar su conocimiento de negocio.
Una plataforma cada vez más inteligente, automatizada y conectada
Con esta versión, LUCA BDS da un nuevo paso hacia una plataforma más inteligente, automatizada y conectada, capaz no solo de analizar información, sino también de anticiparse, contextualizarla y actuar sobre ella.
Las nuevas capacidades de consulta facilitan trabajar con información distribuida; RAG y MCP amplían las posibilidades de la inteligencia artificial; las mejoras predictivas automatizan la selección y mantenimiento de modelos; y el nuevo módulo de automatizaciones permite convertir los cambios detectados en los datos en acciones sobre otros sistemas.
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