🎙️ Episodio 104. ¿Qué significa REALMENTE data-driven?
En el episodio de hoy te cuento qué significa realmente ser data-driven y por qué la mayoría de las empresas fracasan en el intento de implementar una estrategia de datos efectiva.
El problema de las estrategias data-driven
Todas las empresas hablan de convertirse en data-driven, pero la realidad es demoledora: según el informe de NewVantage Partners de 2024, aunque más del 90% de las organizaciones están aumentando su inversión en datos e Inteligencia Artificial, solo el 23.9% ha conseguido crear una cultura del dato en su organización.
Uno de cada cuatro.
Y es que el gran fracaso de los proyectos de datos es montar un tinglado técnico de dimensiones estratosféricas para entregar un dashboard que luego nadie consulta o entrenar un modelo de machine learning que no se utiliza.
O peor aún: que después de todo ese esfuerzo de ingeniería y análisis de datos, el usuario final acabe preguntando cómo descargar los datos del dashboard en un Excel.
¿Qué es realmente una organización data-driven?
Una organización data-driven es aquella que utiliza los datos como un activo estratégico de la empresa.
Esto significa analizar los datos que toda organización produce y combinarlos con el sentido común y experiencia de las personas encargadas de tomar decisiones para mejorarlas.
Con mejores decisiones, las empresas consiguen:
- Facturar más
- Gastar menos
- Una mejor gestión de riesgos
- Mayor agilidad competitiva
La evolución del uso de datos en las empresas
Lo de usar datos no es nuevo.
Los negocios siempre han generado datos: ventas, facturación, gastos. Lo que ha cambiado es la aplicación:
- Marketing: identificar qué canales de difusión conllevan más beneficio
- Logística y suministros: hacer pedidos precisos que eviten roturas de stock
- Todos los departamentos: desde RRHH hasta producción
Pero tener una Excel calculando alguna métrica no es ser data-driven.
El gran error: pensar que es solo tecnología
Desde los inicios de todo lo data-driven existió (y todavía está presente) la idea errónea de que la creación de valor con datos es un desafío puramente técnico.
Como si con solo introducir la plataforma correcta y proporcionar la formación requerida, la organización pudiera usar los datos de manera efectiva.
Y no.
Las plataformas tecnológicas existen desde hace tiempo, han madurado y están listas para usar.
Entonces, ¿por qué fallan tantos proyectos de Big Data y analítica?
Porque ser data-driven no es un proyecto de tecnología.
Es una transformación cultural y estratégica.
Cómo diseñar una estrategia de datos real
Una estrategia data-driven no es algo que pegamos encima de la estrategia de negocio.
La estrategia de datos tiene que servir a la estrategia de negocio.
¿Qué es una estrategia?
Una estrategia es un conjunto de decisiones que nos permiten ganar el juego.
En el caso de una estrategia de negocio, el objetivo es ganar más dinero, superar a los competidores.
Ninguna empresa tiene como objetivo sobrevivir.
El objetivo explícito es alcanzar el éxito competitivo, porque si solo jugara a sobrevivir, correría el riesgo de que llegue un competidor que sí juega para ganar.
El proceso estratégico
- Identificar el problema o desafío que necesitamos resolver
- Generar varias estrategias posibles en lugar de buscar una única solución
- Determinar las condiciones que tendrían que ser ciertas para que cada estrategia funcionara
- Diseñar y ejecutar pruebas rápidas para validar las suposiciones
- Tomar la decisión de elegir la estrategia con la evidencia de las pruebas
De la estrategia de negocio a la estrategia de datos
Cualquier iniciativa de datos debe nacer de una "necesidad de negocio" clara, no al revés.
No se adoptan tecnologías de datos por moda o FOMO, sino porque son necesarias para que la empresa gane.
Cuando la empresa define "Cómo va a Ganar" en su estrategia de negocio, se da cuenta de que para lograrlo necesita una capacidad superior en el uso de datos.
Por lo tanto, lo añade como un pilar fundamental de su estrategia para vencer a la competencia.
Ejemplo concreto: retail de moda
En lugar de decir genéricamente "Necesitamos mejorar nuestra capacidad en el uso de datos", una empresa de retail de moda podría plantear:
Estrategia de negocio: "Ganaremos siendo los más rápidos en detectar y responder a las microtendencias de la moda y poniendo los productos en las tiendas antes que nadie."
Capacidad de datos necesaria: "Un motor de análisis que rastrea y procesa datos de redes sociales, blogs de moda y ventas en tiempo real para identificar patrones emergentes y enviar alertas automáticas a nuestros equipos de diseño y producción."
¿Ves la diferencia?
No es el uso de datos e IA por FOMO.
Tiene un sentido estratégico conectado directamente con cómo esa empresa va a ganar frente a sus competidores.
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Los 3 pilares de una estrategia data-driven exitosa
Para que una estrategia data-driven funcione de verdad, necesitamos trabajar en tres pilares fundamentales que van mucho más allá de comprar software:
1. La cultura organizacional data-driven
No basta con tener datos.
Hay que crear una cultura donde las personas confíen en los datos, los entiendan y los usen realmente para tomar decisiones.
Esto significa cambiar mentalidades.
El director de marketing no puede seguir tomando decisiones únicamente basándose en su intuición de treinta años, ignorando lo que dicen los datos.
Pero tampoco significa que el data scientist pueda imponer un modelo predictivo sin entender el contexto del negocio.
Es un equilibrio entre análisis y experiencia.
Y no es tan fácil como imponerla desde arriba con un email. Se construye con ejemplos, con victorias pequeñas y demostrando valor una y otra vez.
2. La democratización del dato
Los datos no pueden ser el coto privado del departamento de IT o del equipo de datos.
Tienen que estar accesibles para todas las personas que los necesiten, cuando los necesiten y en un formato que puedan entender.
Esto no significa darle acceso a la base de datos raw a todo el mundo. Significa diferentes niveles de acceso según las necesidades.
Esto implica:
- Invertir en herramientas de visualización
- Formación básica en alfabetización de datos para toda la plantilla
- Crear una infraestructura que permita el autoservicio sin comprometer la gobernanza
De nuevo, se trata de encontrar el equilibrio entre accesibilidad y control, entre empoderar a la gente y mantener la calidad y seguridad de los datos.
3. La alineación con el negocio
Los proyectos de datos no pueden vivir en una burbuja tecnológica. Tienen que estar completamente alineados con los objetivos estratégicos del negocio.
Esto significa varias cosas concretas:
Hablar el idioma del negocio
El equipo de datos tiene que hablar el idioma del negocio, no solo el de la tecnología.
❌ "Vamos a implementar un pipeline de ETL en Spark"
✅ "Vamos a conseguir que tengáis datos actualizados de vuestros clientes cada hora en lugar de cada semana, para que podáis reaccionar más rápido"
Cada proyecto necesita un sponsor de negocio
Alguien que se juegue algo con ese proyecto. Que tenga un objetivo concreto que cumplir. Porque si el proyecto solo le importa al equipo de datos, probablemente no debería existir.
Métricas de negocio, no técnicas
Las métricas de éxito tienen que ser métricas de negocio:
❌ "Hemos reducido el tiempo de procesamiento en un 40%"
✅ "Gracias a procesar más rápido, el equipo comercial puede contactar a leads calientes en menos de una hora, y eso ha aumentado la conversión un 15%"
¿Ves la diferencia? Todo conecta con el impacto real en el negocio.
Conclusión: ser data-driven es una transformación, no un proyecto
Ser data-driven no es implementar tecnología. Es cambiar la forma en que una organización piensa, decide y actúa.
Es alinear completamente la estrategia de datos con la estrategia de negocio y ponerla a su servicio, no como un proyecto aparte, sino como una parte fundamental del éxito competitivo.
El proceso correcto
- Primero se define cómo ganar como empresa en la estrategia de negocio
- Solo entonces se identifica qué capacidades de datos son necesarias para lograrlo
- Se trabajan los tres pilares: cultura organizacional, democratización del dato y alineación con el negocio
Porque al final, de eso se trata: de tomar mejores decisiones para ganar.
Y con mejores decisiones, viene todo lo demás: más ingresos, menos costes, mejor experiencia de cliente, mayor agilidad competitiva.
Así que si estás embarcado en una transformación de este tipo, asegúrate de que no estás solo comprando software. Asegúrate de que estás transformando la forma en que tu organización compite y gana.
Espero que te guste el episodio.
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Muchas gracias por estar ahí y te espero en el próximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.