Data Driven Enterprise: ¿cómo implementarlo en una compañía?

Convertirse en una data-driven enterprise analytics no es un proyecto con una fecha de finalización definida, sino una evolución estructural en la forma en que una compañía genera valor.  

El proceso comienza con el reconocimiento de que la tecnología, aunque esencial, es solo un vehículo; el verdadero motor es la cultura organizacional. Esta cultura debe estar cimentada en hechos y datos precisos, eliminando las suposiciones y los silos departamentales que históricamente han fragmentado la información.  

A través de la implementación de mecanismos claros —en lugar de procesos burocráticos rígidos— y adoptando modelos operativos descentralizados, las empresas son capaces de empoderar a equipos multidisciplinarios para que tomen decisiones rápidas y efectivas. 

La estrategia se sostiene sobre tres pilares operativos: medir lo que realmente importa al cliente, gobernar para habilitar el acceso seguro a la información y ejecutar mediante arquitecturas modernas como el Data Lakehouse.  

Al integrar estas capacidades, las organizaciones dejan de usar los datos para explicar el pasado (análisis post-mortem) y comienzan a utilizarlos para predecir el futuro y optimizar la experiencia del usuario en tiempo real.  

La clave del éxito reside en «pensar en grande, pero comenzar pequeño», utilizando casos de uso específicos para demostrar el retorno de la inversión antes de escalar la solución a toda la corporación.  

En este ecosistema, adoptar una mentalidad de data-driven enterprise analytics asegura que cada byte recolectado se traducirá en una ventaja competitiva sostenible. 

Para una data-driven enterprise analytics es fundamental comprender que la transformación digital no es un destino, sino un estado de evolución constante. En un mercado donde el volumen de información crece de forma exponencial, la capacidad de convertir datos crudos en decisiones estratégicas es el diferencial competitivo más robusto que una organización puede construir. 

A continuación, exploramos la hoja de ruta técnica y cultural para implementar este modelo, basándonos en las lecciones de los líderes globales y la experiencia de campo en arquitectura de datos. 

Evolución de los datos en las empresas 

La relación del ser humano con el análisis de la información es más antigua de lo que solemos creer. Como mencionaba Diego Fernández en el Digital Innovation, existen hallazgos arqueológicos, como huesos con marcas en África, que demuestran que ya hacíamos análisis de datos hace más de 20 000 años. Sin embargo, en el contexto corporativo, esta evolución ha sido accidentada. 

En las décadas de los 80 y 90, los datos se utilizaban para realizar análisis post-mortem. Los reportes tardaban semanas en generarse y solo servían para que un ejecutivo entendiera por qué algo había fallado un mes atrás. Era una gestión reactiva. 

Al llegar los años 2000, la tecnología permitió reportes más interactivos, pero cometimos un error crítico: la creación de silos. Cada departamento tenía su propia ‘verdad’ de los datos, lo que generaba fricción y una complejidad innecesaria.  

Hoy, el objetivo es superar esa fragmentación para alcanzar la democratización real, donde la inteligencia artificial generativa actúa como un catalizador para que cualquier equipo, y no solo el nivel C-Suite, tome acciones basadas en insights en tiempo real. 

Principios clave de la visión de una empresa Data Driven 

Para que una compañía sea considerada una Data Driven Enterprise, debe cumplir con una visión clara: pasar de la recolección pasiva al valor activo. Esto implica tres capacidades fundamentales: 

1. Identificación y almacenamiento: no basta con guardar todo; hay que saber qué datos tenemos y dónde están. 
2. Generación de insights: utilizar capas de analítica avanzada para descubrir patrones que el ojo humano no detecta. 
3. Acción empoderada: la visión solo se convierte en valor cuando el dato genera una acción inmediata en el punto de contacto con el cliente. 

La visión moderna rechaza el modelo de ‘comando y control’. En su lugar, promueve que la información fluya sin barreras técnicas, permitiendo que la organización aprenda y se corrija a sí misma de forma orgánica. 

Cultura empresarial Data Driven 

La cultura es el pilar más difícil de transformar porque no se soluciona con software, sino con un cambio de mentalidad. Una cultura orientada a datos se basa en hechos (facts) y no en opiniones o jerarquías. En empresas de alto rendimiento, como Amazon, se evita decir: «Creo que estamos creciendo en la región»; se dice: «Hemos alcanzado el 30 % de penetración de mercado en el Q3». 

Para fomentar esta cultura, debemos enfocarnos en: 

• Conexión ejecutiva: patrocinar un proyecto de datos no debe ser solo una firma en un presupuesto. El líder debe estar involucrado en las iteraciones para modelar con el ejemplo. 
• Alfabetización de datos (Data Literacy): no se puede exigir una mentalidad analítica si no se educa al personal. Es necesario crear planes de carrera donde el manejo de datos sea una competencia core. 
• Eliminación de silos: los ejecutivos deben actuar como ‘constructores de puentes’, eliminando las disputas territoriales sobre la propiedad del dato. 

Un concepto vital es distinguir entre decisiones de una vía (irreversibles, como una gran inversión en infraestructura) y de dos vías (experimentación rápida donde fallar es barato). Una verdadera cultura de datos incentiva las decisiones de dos vías para acelerar la innovación. 

Creación de un modelo operativo que aporte a la cultura 

El modelo operativo es el engranaje que permite que la cultura se manifieste en el día a día. El enfoque más exitoso actualmente es el de los equipos multidisciplinarios autónomos. 

En lugar de tener un departamento de TI centralizado que atiende todos los tiques de datos, se crean células de producto que contienen ingenieros, analistas y expertos de negocio. Estos equipos operan bajo la premisa: «Si tú lo construyes, tú lo gestionas». Esta responsabilidad de extremo a extremo (accountability) reduce los tiempos de entrega y asegura que el equipo que crea la solución de datos sea el que entiende el dolor del usuario final. 

Este modelo descentralizado permite que la data-driven enterprise analytics se convierta en una capacidad distribuida, evitando los cuellos de botella que históricamente han matado los proyectos de inteligencia de negocios. 

Pilares de éxito de una Data Driven Enterprise 

Para pasar de la estrategia a la realidad, debemos profundizar en tres pilares operativos que sostienen la estructura. 

Medir 

Como ilustra la famosa anécdota de la ‘fábrica de clavos’, medir lo incorrecto puede ser desastroso. Si mides por cantidad de clavos, tendrás miles de clavos pequeños e inútiles; si mides por peso, tendrás un solo clavo gigante que nadie puede usar. 

En una estrategia de datos, debemos medir lo que genera valor al cliente. Por ejemplo, en lugar de obsesionarse solo con los deadlines, es más productivo medir la velocidad de entrega de valor. ¿Con qué rapidez se convierte un dato en una mejora para el usuario?  

Además, es crucial diferenciar entre métricas de vanidad (como el tráfico web) y métricas de compromiso (como el engagement rate), que realmente indican la salud de la relación con el cliente. 

Gobernar 

El gobierno de datos suele verse como un freno o un conjunto de restricciones burocráticas. Sin embargo, en una empresa moderna, el gobierno es un habilitador de agilidad. 

Un buen esquema de gobierno incluye: 

• Catálogo de datos y metadatos: para que los usuarios puedan descubrir qué información existe sin preguntar a TI. 
• Calidad desde la fuente: la limpieza de datos no debe ser un proceso posterior (ETL complejo); debe corregirse en el origen para que el sistema se automantenga. 
• Seguridad y cifrado: especialmente en entornos de nube, la seguridad debe ser nativa y no una capa añadida al final. El objetivo es que el ‘camino seguro’ sea también el ‘camino de menor resistencia’. 

Ejecutar 

La ejecución tecnológica debe ser el soporte de las necesidades de negocio, no al revés. No se trata de construir un ‘lago de datos’ (Data Lake) solo por tenerlo, lo cual suele terminar en un ‘pantano de datos’. 

La ejecución exitosa comienza por lo particular: identificar un dolor de negocio específico y resolverlo. Actualmente, el modelo Lakehouse es la tendencia dominante, ya que combina la flexibilidad de los datos no estructurados con el rendimiento de las bases de datos tradicionales. La clave es integrar: los datos provienen de múltiples fuentes y estructuras, y la arquitectura debe ser capaz de unificarlos para ofrecer una visión de 360 grados. 

¿Cómo TIVIT puede apoyar a las empresas en el proceso de transformación a Data Driven Enterprise? 

En TIVIT, entendemos que el viaje hacia una cultura basada en datos no es un camino que deba recorrerse en solitario. Nuestra propuesta de valor se centra en reducir la fricción tecnológica para que las empresas se enfoquen en su core business. 

Contamos con la experiencia necesaria para: 

• Arquitectura de nube y modernización: ayudamos a migrar infraestructuras rígidas hacia entornos escalables en AWS o Azure, implementando soluciones de data-driven enterprise analytics que crecen con el negocio. 
• Gestión de mecanismos: no solo entregamos herramientas; acompañamos en la creación de procesos y principios que eliminan los silos departamentales. 
• Seguridad y cumplimiento: garantizamos que la democratización de la información no comprometa la integridad ni la privacidad de los datos, aplicando marcos de trabajo de ciberseguridad avanzados. 

Al trabajar con TIVIT, las compañías logran una ejecución que «piensa en grande, pero comienza pequeño», lo que permite escalar proyectos piloto exitosos a toda la organización de manera eficiente y rentable. 

Preguntas frecuentes sobre Data Driven Enterprise 

A continuación, resolvemos algunas de las dudas más comunes que surgen al iniciar este proceso de transformación. 

¿Cuál es el rol que requiere tener toda empresa que quiere ser data driven? 

Más que un título específico, lo que se requiere es un liderazgo conectado. Aunque roles como el CDO (Chief Data Officer) son importantes, la pieza fundamental es contar con facilitadores que entiendan tanto el lenguaje técnico de los datos como el lenguaje de los resultados de negocio.  

Además, existen varios data driven ejemplos en el mercado que demuestran que el rol de ‘evangelista de datos’ es transversal. Desde el analista de marketing que usa modelos predictivos para reducir el churn, hasta el ingeniero de planta que optimiza la producción mediante sensores IoT, todos deben asumir el rol de guardianes y explotadores de la información. La empresa necesita, sobre todo, ‘dueños de producto’ (Product Owners) que vean el dato como un activo comercial y no como un subproducto de TI. 

¿Es necesario invertir en inteligencia artificial desde el día uno? 

No necesariamente. La IA es una herramienta potente, pero requiere una base sólida. Antes de implementar modelos de Machine Learning, la empresa debe asegurar que sus datos son confiables, están centralizados y son accesibles. La IA es la cúspide de la pirámide; la base es la recolección y el gobierno de calidad. 

¿Cómo evitar el fracaso en estos proyectos? 

La clave es evitar el ‘big bang’. Muchos proyectos fallan porque intentan transformar toda la compañía de una sola vez con una inversión masiva. La estrategia recomendada es la ejecución iterativa: elegir un caso de uso con alto ROI, demostrar valor en pocas semanas y usar ese éxito para financiar y motivar la expansión hacia el resto de las áreas bajo el modelo de data-driven enterprise analytics.