
- Fecha de publicación
- May 2023
- Tecnology
- Artículo

Profesor de ESIC. Responsable de Data Gobernance en Viewnext (grupo IBM).
Ha estado ligado durante los últimos 15 años a posiciones de Data Science, Data Managment, especializado en gestión de información, técnicas de geomarketing y estadísticas.
La forma adecuada de empezar un artículo que haga referencia de forma clara a un término es mediante la definición que más ayude: «Una empresa data driven es aquella que se basa en el empleo eficiente de los datos como eje de todos sus procesos de trabajo y toma de decisiones. De esta manera, la información se convierte en su principal elemento de valor».
Este tipo de metodologías asociadas a la toma de decisiones nace con el objetivo de cambiar el paradigma en el que muchas compañías centraban su estrategia. Se busca huir de las percepciones y corazonadas y sustituirlas por análisis originados en los datos para generar métricas objetivas.
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Los datos que aportan valor y coherencia a las decisiones empresariales pueden tener dos orígenes diferenciados:
- Interno. Son aquellos datos que se generan dentro de la compañía partiendo de la realidad de la propia empresa y del sector en el que desarrolla su actividad.
- Externo. Es información que aporta valor a los análisis y conclusiones que se podrían extraer empleando únicamente datos propios.
A modo de resumen, una correcta estrategia data centric es aquella en la que se equilibra el uso de datos internos de la compañía, para tomar decisiones alineadas con la realidad, y datos externos, para enriquecer e incorporar datos ajenos a la cotidianeidad.
Estrategias que usan las empresas data driven
Hasta aquí la utopía, lo que todas las compañías querrían hacer y que incluyen en las guías de buenas prácticas para gestionar la toma de decisiones. Ahora bien, vamos a matizar algunos aspectos que pueden hacer que una compañía maximice esa etiqueta de data driven o simplemente se quede en un eslogan más.
- Conocimiento profundo de la casa y el sector. En muchas ocasiones los profesionales que gestionan y analizan los datos de una empresa tienen unos amplios conocimientos técnicos, pero no disponen de esa experiencia profesional tanto dentro de la compañía como del sector en el que desarrolla la actividad. Es necesario ponderar de forma adecuada el perfil de estos analistas para optimizar los insights que se puedan extraer de nuestros datos.
- Máximo cuidado con la calidad de la información, especialmente la interna, ya que además de ser vital en la operativa diaria también ha de funcionar como base para la toma de decisiones tácticas y estratégicas.
- Validación de fuentes externas. No es oro todo lo que reluce y es esencial poder analizar de forma intensiva los datos disponibles fuera de la esfera cotidiana. Detalles como el ritmo de actualización de los datos, el nivel de detalle, la calidad, la oficialidad de la fuente, etc., son factores que hay que valorar a la hora de incluir los datos en nuestro centro de conocimiento.
Con todo lo anterior surge la necesidad de cuidar e incluso mimar el combustible del que se deriva toda la analítica interna que será la piedra central en la definición de la estrategia funcional de una compañía que quiera ser realmente data driven o más bien que quiera optimizar esa orientación al dato.
Se hace más que necesario un nuevo entorno alrededor de los datos y por ello surgen conceptos como el gobierno del dato, que dentro de su razón de ser incluye la correcta gestión de los datos, la validación continua de la calidad de estos y la trazabilidad de la información en una organización.
A modo de conclusión, parece que el mundo data driven ha pasado de ser algo novedoso y una buena práctica a algo generalizado y básico en cualquier entorno. El siguiente escalón que asoma está en la evolución de las compañías data driven hacia empresas smart data driven.
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