“Una Data-driven Enterprise (DDE) no es simplemente una empresa que tiene datos ni que cuenta con un potente equipo de científicos, ingenieros y analistas de datos: es una organización que convierte esos datos en decisiones inteligentes, ágiles y escalables. En otras palabras: no se guía por corazonadas, sino por evidencias sustentadas por datos”.
De la intuición a la inteligencia organizada
En un entorno cada vez más competitivo, las empresas que lideran sus mercados no son necesariamente las más grandes, sino las más informadas y adaptativas. Y eso solo se logra cuando los datos no están atrapados en silos, hojas de Excel o reportes aislados, sino cuando forman parte del ADN operativo y estratégico de la organización
Actualmente, las principales empresas de todo el mundo utilizan los datos para tomar decisiones sobre sus actividades de negocio. La razón por la que muchas de estas empresas están a la vanguardia es que han obtenido una ventaja estratégica sobre sus rivales, simplemente, porque han cambiado su enfoque hacia los datos en lugar de basarse únicamente en su intuición o experiencia empresarial.
Las empresas con mejor rendimiento (40 %) basan la mayoría de sus decisiones empresariales en su intuición o experiencia (70 %) en menor medida que las empresas rezagadas. En otras palabras, hay más organizaciones que toman decisiones basadas en datos que empresas cuyas decisiones se basan en el instinto; una dinámica que se observa en la mayoría de las industrias.
Sea como sea, cualquier compañía que esté considerando la forma de mejorar su proceso de toma de decisiones ya han iniciado el viaje; en cierta medida reconocen que el instinto y la experiencia ya no son suficientes para seguir siendo competitivas y, por tanto, se han dado cuenta de que los datos deben ser el núcleo de su toma de decisiones. ¡Y este es un gran comienzo!
En primer lugar, porque con la tecnología subyacente en casi todos los ámbitos del negocio, es posible utilizar los datos que se generan para ver exactamente lo que está sucediendo en la organización y utilizar la información para hacer que la compañía sea más ágil probando diferentes escenarios y analizando su éxito.
Además, no es necesario disponer de habilidades propias de un científico de datos para obtener beneficios: la inteligencia empresarial ya es una realidad de la que todos pueden beneficiarse.
Palancas estratégicas
Como afirmábamos al inicio de este post, ser una Data-driven Enterprise es pasar de la intuición a la inteligencia organizada. Por tanto, no es una moda tecnológica, es una forma de pensar, operar y liderar. Y como todo cambio profundo, no se implementa, se construye. Paso a paso. Decisión tras decisión. Dato a dato.
¿Cuáles son las tres principales palancas estratégicas que caracterizan a estas organizaciones?
Cultura basada en decisiones informadas
No se trata solo de tecnología (aún cuando es relevante). Se trata de que los líderes y los equipos comprendan el valor de los datos en cada decisión: desde el lanzamiento de un nuevo producto hasta una inversión multimillonaria. Son capaces de detectar oportunidades nuevas o perdidas, lo que ayuda a la organización a crecer y mejorar de forma regular, siendo más ágiles y capaces de responder mejor a los mercados.
Las opiniones importan, no despreciamos la intuición ni la experiencia, pero los datos mandan.
Arquitectura y gobernanza de datos
Contar con un entorno robusto y seguro que permita integrar, limpiar, almacenar y acceder a los datos con confianza. Conceptos como Data Fabric, Data Mesh o Master Data Management ya no son eufemismos (buzzwords), sino decisiones de arquitectura con implicaciones estratégicas.
Una arquitectura bien desplegada contribuye a mejorar el ROI y la rentabilidad: almacenar grandes volúmenes de datos puede resultar costoso, especialmente si solo los utiliza con fines de cumplimiento normativo.
Analítica avanzada como ventaja competitiva
Por una parte, las empresas basadas en datos están más centradas en el cliente y disfrutan de un conocimiento más profundo de sus motivaciones y de su recorrido; y pueden actuar en tiempo real. Por otra, la analítica predictiva, la inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático permiten anticipar tendencias, automatizar procesos y personalizar experiencias a gran escala.
Es pasar de mirar por el espejo retrovisor a conducir con visión nocturna, sensores y piloto automático opcional.
Pero antes de adentrarnos en el plan de acción, veamos algunas consideraciones previas.
No dejes que los datos te lleven por el camino equivocado
Hay que decir que la gran cantidad de datos a tu disposición no necesariamente se traduce en mejoras en la forma en que haces negocios. Los datos solo son tan valiosos como los conocimientos que puedes extraer de ellos, y con toda la información que circula, es fácil que te desvíes del objetivo.
La clave para extraerles un valor real es identificar qué datos utilizar. Las métricas que utilices —lo que midas, como las visitas a la página corporativa o las conversiones que alcanzas— determinarán el éxito de tus decisiones basadas en datos. Las que debes tener en cuenta son las áreas del negocio que son más cruciales para empujar un crecimiento sostenido.
Una cosa debes tener claro: el camino no comienza con la tecnología, sino con una pregunta estratégica clave: ¿qué decisiones importantes mejorarían radicalmente si las tomáramos con mejor información?”.
Y ¿por dónde empezar sin que los árboles me impidan ver el bosque? Veamos cuatro dimensiones a las que debes prestar atención sí o sí.
Evaluar la madurez actual en el uso de datos
Muchas empresas creen que son “data-driven“, pero en realidad están en etapas incipientes, tratando de sobrevivir en lugar de liderando con datos. En esto, ayuda mucho la honestidad y tener los pies en el suelo pues antes de correr, hay que saber el punto de partida si queremos construir un mapa claro de fortalezas, brechas (de recursos, de tecnologías, de habilidades) y prioridades.
Matriz de los niveles de madurez de la estrategia de datos
Aquí te dejamos algunas reflexiones al respecto.
Designar el liderazgo con claridad
El cambio necesita dirección, por tanto, la regla de oro es: nombra un responsable claro, con mando y presupuesto. En base a nuestra experiencia, sin liderazgo, no hay avance.
El Chief Data Officer, el Data Ownership o el simple hecho de disponer de una oficina de datos liderada por un ejecutivo clave no es un lujo, es una necesidad estratégica; aunque sea básica. Además, no necesitas desplegarla una Data Office orgánicamente en las primeras etapas de madurez; puedes apoyarte en compañías como Parapentex Studios.
Por tanto, las reglas básicas son:
- Designa un líder claro de la iniciativa (CDO, CIO, COO según tus recursos, capacidades o dimensión).
- Asegura la esponsorización ejecutiva real desde el primer segundo, pero no solo apoyo simbólico (esto es crucial).
- Establece un equipo transversal de datos donde siempre, siempre, siempre, estén representadas las áreas de negocio.
Priorizar casos de negocio con impacto claro
Un error muy frecuente es intentar beberse el océano de un trago: no intentes “ser data-driven en todo”, sobre todo en las etapas iniciales. Es mejor concentrarse en aquellas cosas que realmente mueven la aguja de los indicadores hacia el verde. Las reglas que funcionan bien, sobre todo al principio, es elegir dos (2) o tres (3) decisiones de alto impacto donde los datos puedan marcar una diferencia tangible:
- ¿Dónde estamos perdiendo margen?
- ¿Qué productos no entendemos bien?
- ¿Dónde nuestros clientes nos abandonan sin que sepamos por qué?
Fomentar la alfabetización y la cultura de datos
Sin duda, es el cambio más difícil de conseguir, debemos reconocerlo, pero es el más poderoso, pues una empresa data-driven no se construye con más tecnología, se asienta cuando la forma de pensar y decidir cambia.
- Crea una narrativa común: “Esto no es un proyecto de IT, es una nueva forma de trabajar.”
- Entrena a líderes y equipos en conceptos básicos de analítica.
- Incentiva decisiones basadas en evidencias: haz visible el uso de datos en reuniones, KPIs y OKRs.
Y deja clara una cosa: una empresa data-driven no es una empresa con científicos de datos, sino una empresa donde todos saben leer y usar los datos para decidir. La cultura data-driven es una mentalidad, no una herramienta.
Asegurar capacidades mínimas viables
Tenlo por seguro: no vas a necesitar una plataforma galáctica al principio, pero sí una base sólida que, después, te permita escalar sin costes ocultos.
- Infraestructura cloud o híbrida para escalar (ten en cuenta en On Premise, tú pagas y mantienes la infraestructura)
- Herramientas de integración y calidad de datos
- Visualización clara (creación de análisis e informes con propósito)
- Seguridad y gobernanza básica
No te olvides de este binomio: Empieza pequeño, pero pensando en grande (modular, escalable, abierto). Falla rápido, falla barato.
Cómo orientarse más hacia los datos en 5 pasos
Hay algunos pasos sencillos que pueden orientar el plan de acción para que las decisiones empresariales se basen más en los datos.
Paso 1: Definir la Estrategia
La toma de decisiones basada en datos comienza, como casi todo en la vida, con una definición de la estrategia. Esto contribuye a centrar la atención en lo importante, y uno de los elementos es descartar todos los datos que no son útiles para el negocio.
En primer lugar, necesitamos identificar los objetivos: ¿qué pueden hacer los datos por nuestra empresa? Quizás estamos buscando nuevos clientes potenciales o queremos saber qué procesos funcionan y cuáles no. Comenzamos por analizar los objetivos empresariales para, a continuación, elaborar una estrategia en torno a ellos; de este modo, no nos dejaremos deslumbrar por todas las posibilidades que ofrece, por ejemplo, el Big Data. ¡Paso a paso! ¡Decisión tras decisión! Dato a dato!
La Inteligencia Artificial (IA) puede desempeñar un papel clave en este sentido, especialmente para los responsables de producto, ya que ayuda a obtener información útil, predecir el comportamiento de los clientes y automatizar los procesos de toma de decisiones. Con el análisis basado en la IA y el procesamiento del lenguaje natural, los responsables podrán tomar decisiones más informadas sobre la priorización de funciones, la segmentación de clientes y la estrategia general de producto.
Paso 2: Identificar las áreas clave
Los datos fluyen en las organizaciones en todas las direcciones, desde las interacciones con los clientes hasta las máquinas que utiliza su personal, sin olvidar fuentes externas que generan datos, pero que muchas veces no dan el salto a la inteligencia empresarial.
Es esencial gestionar las múltiples fuentes de datos e identificar qué áreas aportarán mayores beneficios. ¿Qué área es clave para alcanzar su estrategia empresarial global? Podría ser, por ejemplo, las áreas de Finanzas, Marketing u Operaciones.
La regla de oro es comenzar por enfocarse en decisiones clave con impacto directo en las áreas de negocio clave.
Paso 3: Segmentar los datos valiosos
Ahora que ya hemos identificado qué áreas de nuestro negocio se beneficiarán más del análisis y qué problemas deseamos abordar, es el momento de determinar qué conjuntos de datos responderán a todas esas preguntas candentes. Esto implicará examinar los datos disponibles y averiguar qué fuentes de datos proporcionan la información más valiosa. Esto nos ayudará a optimizar los datos. Recuerda que cuando diferentes departamentos utilizan sistemas separados, esto puede dar lugar a informes de datos inexactos. Los mejores sistemas pueden analizar datos de diferentes fuentes.
La selección de datos en función de los objetivos empresariales nos ayudará a mantener bajos los costes de almacenamiento de datos, por no hablar de garantizar con qué fuentes se obtienen la información más útil.
Controlar los costes y mantener resultados coherentes es vital para que los equipos directivos justifiquen las inversiones con un ROI claro, teniendo controlado el TCO (Total Cost of Ownership) y eliminando cualquier atisbo de costes ocultos: una dinámica centrada solo en los datos que realmente necesita es una de las mejores prácticas a seguir.
Paso 4: Recopilar y análizar los datos
Es importante identificar a las personas clave que se encargarán de gestionar los datos en la organización. Por lo general, serán los jefes de departamento. Dicho esto, los datos más útiles se recopilarán en todos los niveles y procederán tanto de fuentes externas como internas, lo que nos permitirá tener una visión completa de lo que ocurre en toda la empresa.
Para analizar los datos de forma eficaz, es posible que necesites sistemas integrados que conecten todas las diferentes fuentes de datos. El nivel de conocimientos que necesitarás variará en función de lo que tengas que analizar. Cuanto más compleja sea la consulta, más conocimientos especializados necesitarás. Por ejemplo, el análisis predictivo con IA examina datos históricos, mientras que la IA generativa puede simular posibles escenarios futuros y generar información basada en los patrones encontrados en los datos.
Por otro lado, el análisis más sencillo puede requerir solo conocimientos prácticos de Excel, por ejemplo. Algunas plataformas de análisis ofrecen accesibilidad para que todo el mundo pueda acceder a los datos, lo que puede ayudar a conectar a toda la plantilla y crear una organización más cohesionada.
Cuanto más accesibles sean los datos, más posibilidades habrá de que las personas obtengan información valiosa a partir de ellos.
Paso 5: Convertir los conocimientos en acciones
La forma en que presentarás los hallazgos que has obtenido de los datos determinará cuánto puedes ganar con ellos. Existen múltiples herramientas de inteligencia empresarial que pueden recopilar incluso conjuntos de datos complejos y presentarlos de una manera que haga que tus conocimientos sean más fáciles de asimilar para los responsables de la toma de decisiones.
Por supuesto, no se trata de presentar imágenes bonitas, sino de visualizar los conocimientos de una manera que sea fácil de entender, lo que facilita ver qué medidas se deben tomar y, en última instancia, cómo se puede utilizar esta información en la empresa.
Lecciones aprendidas dan forma a las decisiones
Como hemos visto en este resumen, convertirse en una organización basada en datos es un poco más difícil que despertarse una mañana y decidir utilizar los datos para impulsar decisiones empresariales informadas. Y no se trata solo de seleccionar las mejores herramientas analíticas que, por otra parte, serán esenciales para obtener información práctica y siempre que esté desplegada sobre una arquitectura tecnológica flexible y escalable y que facilite construir cuadros de mando, informes y análisis bien diseñados. Recordemos: el diseño no es la apariencia, es cómo funciona.
Se trata de reajustar la cultura de su organización para asegurarse de que todos conozcan el valor de los datos y sepan cómo aprovecharlos al máximo.
El cambio debe (y siempre debería) venir y ser impulsado desde arriba, por tanto, transformar la cultura de la empresa significa conseguir el apoyo y el liderazgo de los líderes. Pero la mejor manera de mantener su atención y su confianza es mostrarles cómo el análisis aporta valor a la organización con resultados prácticos.
A medida que empiezas a aplicar esos conocimientos directamente al negocio, su uso en el proceso de toma de decisiones comenzará a integrarse en la organización.
¿Quieres saber cómo tu organización puede alcanzar la madurez de datos y transformar el modelo de decisiones, la cultura y los análisis, de forma que se abra el camino para ser una empresa centrada en las decisiones y orientada a datos?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, August 2025