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Del dato a la decisión
La hoja de ruta para rentabilizar tus datos en 2026
Por Jetzrael López
Durante la última década, el mandato fue “capturar todo”. Sin embargo, hoy enfrentamos una realidad costosa: el dato crudo, por sí solo, no genera valor operativo. Hemos confundido tener “Datos” con tener “Información”. El dato es solo un registro; la información es ese dato con contexto y propósito.
Al ignorar esta distinción, muchas organizaciones han caído en una acumulación indiscriminada de datos infrautilizados. Esto genera costos de infraestructura y riesgos de seguridad, pero con un retorno de inversión (ROI) casi inexistente.
Ya no basta con gestionar grandes volúmenes de datos; el reto es extraer utilidad. Debemos dejar de financiar silos de datos pasivos para convertirlos en activos estratégicos. Mi propuesta transforma el almacenamiento de un gasto fijo en el motor analítico que optimiza los ingresos y la eficiencia operativa, basada en estos cuatro puntos:
¿Son los datos realmente el nuevo petróleo?
https://www.kenwayconsulting.com/blog/data-is-the-new-oil/
1. Superar la saturación de reportes para agilizar la toma de decisiones
El síntoma de que nuestra estrategia de datos necesita madurar es la saturación de tableros de control que, aunque visualmente impecables, son puramente reactivos. Estas herramientas nos informan con exactitud qué sucedió, pero no nos dan pautas claras sobre cómo proceder. Para obtener resultados reales, el objetivo debe ser acelerar el paso del dato a la acción, evolucionando del simple reporte histórico hacia una verdadera inteligencia de decisiones.
Actualmente, operamos bajo un análisis de reacción. Este nivel es útil para el control y para entender causas de problemas pasados, pero es insuficiente para la estrategia actual porque se limita a analizar eventos que ya no podemos cambiar. Si queremos influir activamente en el negocio, debemos escalar hacia un análisis de anticipación. Aquí es donde generamos valor estratégico, utilizando modelos que no solo proyectan escenarios futuros, sino que recomiendan acciones específicas. El enfoque cambia drásticamente: dejamos de preguntar “¿qué pasó?” para resolver “¿qué debemos hacer para asegurar el resultado?”.
En conclusión, el valor de la información no reside en el diseño de un gráfico, sino en su capacidad de respuesta. Si nuestras herramientas no sugieren acciones concretas o no alertan sobre riesgos antes de que ocurran, solo estamos documentando la historia. La verdadera inteligencia de negocios consiste en transformar esos datos en una guía proactiva que impulse directamente nuestros resultados.
Análisis empresarial
https://www.bairesdev.com/blog/business-analytics/
2. Unificar el lenguaje de negocio: La base de la confianza en los datos
Antes de escalar inversiones en Inteligencia Artificial, debemos resolver un obstáculo operativo crítico: la falta de consenso en las métricas. Es común que diferentes áreas presenten cifras distintas para un mismo indicador, lo que nos hace perder tiempo valioso discutiendo el origen del dato en lugar de decidir acciones estratégicas. Para resolverlo, debemos crear un marco de definiciones comunes (Capa Semántica) que funcione como el referente oficial de nuestras cifras.
Este estándar asegura que un indicador signifique lo mismo para todos; cuando Finanzas, Ventas o incluso un algoritmo consultan la “Utilidad Bruta”, la lógica de cálculo es exactamente la misma. Al eliminar esta confusión, logramos que la organización trabaje finalmente sobre una única fuente de la verdad, donde la discusión ya no gira en torno a la validez del dato, sino a la ejecución de la estrategia.
Además, esta unificación es el cimiento indispensable para la IA. La Inteligencia Artificial requiere reglas de negocio claras para ser efectiva; sin ellas, cualquier modelo avanzado corre el riesgo de generar conclusiones erróneas basadas en datos mal interpretados. En resumen, para que la información genere valor, primero necesitamos hablar el mismo idioma. Solo así lograremos que el análisis sea confiable y que la IA se convierta en el habilitador que nos proporcione la precisión necesaria para alcanzar nuestros OKRs.
¿Qué es un nivel semántico?
https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/semantic-layer
3. Plan de acción: Pasos clave para generar resultados medibles
Para lograr que los datos dejen de ser un gasto y empiecen a generar beneficios reales, debemos ejecutar acciones que impacten directamente en la rentabilidad de la organización.
Primero, es fundamental enfocarnos en la optimización del gasto en tecnología. No toda la información necesita estar disponible al instante en los servidores más caros; al identificar y mover los datos que llevan más de un año sin usarse a archivos de bajo costo, generamos un ahorro inmediato. Esto permite que la factura de la nube deje de crecer sin control y nos da margen para reinvertir ese presupuesto en proyectos que sí generen ingresos.
A la par, debemos hacer una transición para dejar de reportar el pasado y empezar a anticipar el futuro. Esto implica limpiar los informes ejecutivos de métricas que solo sirven para mirar hacia atrás y reemplazarlas por indicadores que nos den alertas tempranas. El valor real no está en saber cuánto vendimos el mes pasado, sino en tener visibilidad clara sobre las oportunidades de negocio que tenemos para los próximos meses.
Para llevar esto a la práctica, buscaremos la agilidad en la toma de decisiones mediante la automatización de recomendaciones. En procesos repetitivos, como la compra de inventario o el ajuste de precios, el sistema ya no solo debe avisar de un problema, sino sugerir la mejor solución posible. Esto agiliza la operación, reduce errores y permite que el equipo se enfoque en las decisiones estratégicas que realmente mueven nuestros OKRs.
Finalmente, todo esto exige elevar el rol del área tecnológica hacia una alianza estratégica con la dirección. Debemos trascender la discusión sobre el mantenimiento de sistemas para centrarnos en la optimización financiera. Cuando demostramos que una arquitectura de información eficiente tiene el poder de agilizar el ciclo de cobro o de optimizar el flujo de caja, la percepción cambia: la tecnología deja de ser un coste operativo y se consolida como la herramienta clave para proteger y hacer crecer los márgenes del negocio.
Por qué la analítica preventiva y la optimización de decisiones son cruciales
https://www.ibm.com/mx-es/think/insights/why-prescriptive-analytics-and-decision-optimization-are-crucial
4. El factor humano: Cómo lograr que la organización adopte los datos
La barrera más difícil de superar no es la tecnología, sino la costumbre. Pasar de reportes estáticos en PDF o correos a una cultura de datos dinámicos suele generar resistencia, ya sea por el apego a las formas de trabajo tradicionales o por la desconfianza en los nuevos sistemas. Para que este proyecto funcione en el día a día, debemos abordar la realidad operativa de los equipos con un enfoque práctico.
El primer paso es demostrar que la automatización de la información no busca vigilar o desplazar el criterio humano, sino eliminar la carga operativa de “armar” reportes. Hoy, muchos equipos pasan el 80% de su tiempo buscando y cruzando datos en tablas, y solo el 20% analizándolos. El objetivo es invertir esa proporción: que el sistema entregue la información lista para que las personas puedan usar su experiencia para tomar decisiones. El éxito real se verá cuando el talento deje de ser un procesador de datos y se convierta en un analista estratégico.
En lugar de intentar cambiar a toda la empresa al mismo tiempo, lo ideal es comenzar con un caso de uso específico y de alto impacto. Al resolver un problema real en un área determinada, los resultados hablarán por sí solos. Cuando el resto de los departamentos vean que un equipo está logrando sus metas con mayor visibilidad y menos trabajo manual, la adopción del sistema dejará de ser una imposición de la dirección para convertirse en una herramienta necesaria para todos.
Finalmente, debemos ser realistas con el uso de hojas de cálculo personales. Estas existen porque los sistemas oficiales a veces no ofrecen la flexibilidad que el usuario necesita. En lugar de intentar eliminarlas, el camino es asegurar que se alimenten de la fuente oficial. Si facilitamos que el usuario trabaje en sus entornos familiares, pero garantizamos que los datos provengan de nuestro marco de definiciones comunes, eliminamos el riesgo de tener cifras duplicadas. Un equipo que confía en la información y sabe interpretarla es el único motor capaz de alcanzar nuestros OKRs.
¿Qué es la alfabetización de datos?
https://www.datacamp.com/es/blog/what-is-data-literacy-a-comprehensive-guide-for-organizations
Conclusión: De la acumulación a la acción
La era de acumular datos sin propósito ha terminado. Hoy, el valor no reside en cuántos datos guardamos, sino en cuánta información estratégica generamos para tomar decisiones rentables.
Al unificar nuestro lenguaje y priorizar herramientas que anticipen el futuro en lugar de solo documentar el pasado, convertimos la tecnología en un motor de eficiencia. La meta es clara: transformar el dato en la guía precisa que nuestros equipos necesitan para cumplir, con total confianza, nuestros OKRs.
Lecturas recomendadas:
The Data Hero Playbook
https://www.amazon.com.mx/Data-Hero-Playbook-Developing-Superpowers/dp/1394310641
The AI-Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter Decisions
https://www.amazon.com.mx/AI-Driven-Leader-Harnessing-Smarter-Decisions/dp/B0DB8QL3ZK
Data Governance Handbook: A practical approach to building trust in data
Hbr’s 10 Must Reads on Data Strategy (Featuring Democratizing Transformation by Marco Iansiti and Satya Nadella)
