Los desafíos de Baker Tilly para escalar y garantizar la calidad a alta velocidad

Para el equipo de Datos e IA de Baker Tilly, los desafíos más críticos se centran en la gobernanza de la escala y la velocidad. A medida que trabajan con grandes empresas que dependen de conjuntos de datos complejos y en rápida evolución, es vital garantizar estándares de modelado consistentes, mantener un alto rendimiento bajo cargas de trabajo pesadas y entregar activos gobernados y reutilizables.

En última instancia, nuestro desafío no es solo crear análisis, sino permitir que los análisis funcionen como un producto en el que se pueda confiar, ampliar y escalar en toda la empresa.

Chris Wagner, director de Data e IA, Baker Tilly

Antes de adoptar Tabular Editor 3 como parte de su pila de herramientas de BI, el equipo tuvo problemas con los ciclos de iteración lentos, la visibilidad limitada de los problemas estructurales dentro de sus modelos semánticos y la dificultad para mantener las mejores prácticas de modelado consistentes en equipos grandes: ineficiencias que surgen naturalmente en entornos de BI empresariales, pero que, sin embargo, son puntos de fricción que consumen mucho tiempo y que, en última instancia, conducen a una gran cantidad de trabajo manual e inconsistente.

Decidir sobre Tabular Editor 3

Tres cuellos de botella en el rendimiento en particular motivaron al equipo de Datos e IA de Baker Tilly a buscar otras herramientas como solución a sus problemas:

Ciclos
1. lentos de iteración e implementación de modelos: especialmente en grandes datasets de Fabric y Power BI, donde incluso los cambios pequeños requerían largos períodos de espera.
2. Falta de barreras de seguridad automatizadas: no había una forma práctica de hacer cumplir los estándares o validar la calidad del modelo en un equipo de consultoría distribuido.
3. Depuración de rendimiento compleja: identificar medidas, relaciones o estructuras de modelos ineficientes llevaba un tiempo que podría haberse utilizado de manera más efectiva en otros lugares.

Estos desafíos afectaron directamente a la velocidad de entrega de información a los clientes, con unos ciclos de desarrollo más largos implicaban ciclos de retroalimentación más largos, lo que al final creaba en el equipo en un círculo vicioso. Por lo tanto, era evidente que se necesitaba una herramienta más poderosa:

En un entorno de consultoría, donde la velocidad, consistencia y calidad impactan directamente los resultados del cliente, esas barreras dificultaban la entrega de información con la agilidad que nuestros clientes esperan. Tabular Editor eliminó gran parte de esta fricción, lo que nos permitió centrarnos en ofrecer valor en lugar de luchar con las limitaciones de las herramientas.

Chris Wagner, director de Data e IA, Baker Tilly

Implementar la solución a sus problemas

El equipo de Baker Tilly optó por adoptar Tabular Editor, ya que parecía estar perfectamente alineado con sus necesidades de un entorno de desarrollo de nivel profesional para sus modelos semánticos. A medida que su práctica de BI se expandía y la complejidad de sus modelos crecía, necesitaban una herramienta que pudiera soportar verdaderos flujos de trabajo de ingeniería.

Tabular Editor se implementó de forma gradual, comenzando con los arquitectos sénior que lo utilizaban en grandes y complejos proyectos en los que las herramientas de modelado tradicionales estaban ralentizando la entrega. La iteración más rápida, modelos más limpios y mejores prácticas consistentes hicieron que el valor fuera innegable, y desarrollaron estándares internos. A partir de ahí, la adopción creció orgánicamente y, hoy en día, Tabular Editor está totalmente integrado en la metodología y la definición de Baker Tilly de cómo es una gran ingeniería de BI.

Algunas de las funciones de Tabular Editor que Chris y el equipo destacan como las más transformadoras para su trabajo de BI incluyen:

• Best Practice Analyzer (BPA): BPA permitió al equipo aplicar estándares consistentes en todos los equipos de consultoría y entornos de clientes. Permitió una gobernanza automatizada y alineada con sus principios de modelado, eliminando la ambigüedad y reduciendo la deuda técnica.

• Scripting y automatización: la capacidad de automatizar tareas repetitivas, generar medidas, editar metadatos en bloque y refactorizar modelos ha sido esencial. Ayudó a reducir el tiempo de desarrollo y a garantizar la coherencia a escala.

• Integración de Git/DevOps: como empresa de consultoría que ofrece soluciones a nivel empresarial, el control de versiones no es negociable. Con Tabular Editor, todo se volvió perfecto.

• Gestión particiones y herramientas de rendimiento: para datasets grandes y cargas de trabajo en tiempo real, poder administrar de manera eficiente las particiones y comprender los cuellos de botella en el rendimiento marcó una diferencia notable en la calidad de la solución final.
  

El mayor cumplido que recibimos es que nuestros análisis «simplemente funcionan», y eso es un resultado directo de la disciplina y la consistencia que Tabular Editor permite entre bastidores.

Chris Wagner, director de Data e IA, Baker Tilly

Resultados de la adopción de Tabular Editor

Después de adoptar Tabular Editor, Baker Tilly ha experimentado resultados sustanciales en cada aspecto de su ciclo de vida de ingeniería de BI.

Desarrollo de modelos mejorado

Gracias a las secuencias de comandos, las actualizaciones masivas y la gestión optimizada de metadatos, los ciclos de desarrollo de modelos se han vuelto significativamente más rápidos: Chris y el equipo evalúan una reducción del 30-50 % en el tiempo de desarrollo de nuevos modelos en comparación con el tiempo dedicado antes de adoptar Tabular Editor. También experimentan una reducción del 60-80 % en las incoherencias de diseño de modelos tras implementar BPA con conjuntos de reglas para toda la empresa.

Información más rápida y fiable

Debido a que Tabular Editor estandariza y automatiza las prácticas recomendadas, los consultores de Baker Tilly dedican menos tiempo a solucionar problemas estructurales y más tiempo a ofrecer información significativa:

Desde una perspectiva empresarial, el impacto ha sido revolucionario. Un desarrollo de BI más rápido y fiable significa que nuestros clientes obtienen información más pronto y con mayor confianza. Esto acelera directamente la toma de decisiones, reduce las ineficiencias operativas y acorta el tiempo de valoración de las iniciativas de análisis.

Chris Wagner, director de Datos e IA, Baker Tilly

La mejora de la calidad del modelo y la optimización del rendimiento de actualización reducen los costes informáticos, evitan problemas de generación de informes posteriores y, en última instancia, proporcionan a los ejecutivos paneles de control fiables y de alto rendimiento, lo que les permite obtener información de forma más rápida, fiable y con muchas menos sorpresas.

Cambio en la mentalidad organizativa

La implementación Tabular Editor ha introducido un nivel de estructura y automatización que ha elevado el modelado de datos a una disciplina de desarrollo de software, cambiando su mentalidad de «crear informes» a diseñar modelos semánticos de ingeniería. En lugar de tratar el trabajo de BI como una secuencia establecida de pasos manuales, el equipo ahora piensa en términos de reutilización, gobernanza y automatización.

Esta nueva mentalidad ha cambiado la forma en que el equipo diseña, revisa y mantiene los modelos, lo que les permite ofrecer una arquitectura más limpia, iteraciones más rápidas y soluciones más escalables en todos los compromisos con los clientes.

Creación de nuevas oportunidades

Tabular Editor ha desbloqueado nuevas oportunidades dentro de Baker Tilly, ampliando lo que pueden ofrecer como organización de consultoría:

• Escalar modelos y equipos:Baker Tilly ahora puede admitir el modelado de múltiples desarrolladores a escala empresarial, gracias a los flujos de trabajo de DevOps, el control de versiones y las automatizaciones integradas en sus procesos. Esto les permite ofrecer soluciones más grandes y complejas con mayor velocidad.

• Compatibilidad con nuevas iniciativas y arquitecturas: a medida que sus clientes avanzan hacia Microsoft Fabric y los patrones unificados de Lakehouse, Tabular Editor permite la agilidad y la gestión de modelado que Baker Tilly necesita para escalar estas plataformas modernas.
  
  
• Mejora de la gobernanza en todas las organizaciones y clientes: con reglas BPA, metadatos estructurados y validaciones automatizadas, Baker Tilly ha podido formalizar estándares de modelado que se extienden a todos los departamentos, unidades de negocio y toda su práctica de consultoría.

• Aceleración de la analítica impulsada por IA: las capas semánticas más limpias con definiciones consistentes facilitan significativamente la integración de Copilot, las interfaces de lenguaje natural y los conocimientos asistidos por IA.

Mirando hacia el futuro

De cara al futuro, Baker Tilly espera que Tabular Editor se integre aún más en su ciclo de vida de ingeniería de BI empresarial, a medida que Fabric continúa madurando y los modelos semánticos se vuelven más centrales para los análisis impulsados por la IA.

Planeamos continuar expandiendo la adopción en todos los equipos de proyectos, integrar más automatizaciones en nuestros procesos de CI/CD y evolucionar nuestras reglas de BPA para reflejar los patrones de diseño de Fabric-first. También vemos que Tabular Editor desempeña un rol fundamental en la habilitación de plantillas semánticas reutilizables, enfoques de modelado basados en metadatos y desarrollo asistido por IA con herramientas como Copilot.

En otras palabras, Tabular Editor no es solo una herramienta que usamos, es una parte fundamental de cómo estamos construyendo la próxima generación de soluciones de BI empresariales.

Chris Wagner, director de Datos e IA, Baker Tilly