Domina los Retos de la Era de los Datos

Introducción

En un mundo donde los datos son el motor de la innovación, dominar su potencial puede ser tu diferencia competitiva. Este artículo es el primero de la serie Decisiones Inteligentes: Ciencia, Tecnología y Estrategia, y está diseñado para ayudarte a identificar los retos más frecuentes a los que nos enfrentamos en esta era y así desbloquear oportunidades tanto para tu carrera como tu organización. Exploraremos cinco desafíos clave que enfrentan los líderes en la era de los datos y te daremos estrategias prácticas para superarlos.

Quiero recalcar que no solo se trata de aprender a usar herramientas o procesar información. Se trata de cómo convertirse en un líder estratégico que entienda los datos como el recurso más importante para tomar decisiones inteligentes y generar impacto real por medio de acciones concretas.

Pero quizás te preguntas: ¿por qué esto importa? Yo creo que cada reto al que nos enfrentamos es una oportunidad para destacar, para resolver problemas que otros no ven y para construir un camino de éxito basado en un mejor entendimiento del mundo que nos rodea. Estamos en el momento ideal para liderar la transformación en la era de los datos.

La Transformación del Entorno de los Datos

Una forma de entender mejor el problema es imaginar que los datos en las empresas son como un vasto y complejo océano: lleno de profundidades inexploradas y corrientes poderosas que pueden llevarte a nuevos descubrimientos o desviar tu curso. Navegar este entorno no es una tarea simple, pero quienes dominan estas complejidades se convierten en líderes capaces de transformar la información en impacto real.

¿Cuál es el problema? Vivimos en la era de la sobrecarga de información. Cada interacción y cada proceso generan datos. Por ejemplo, Walmart estima que genera 40 petabytes de datos por día. Pero aquí está el reto: ¿cómo separar el grano de la paja en un mundo saturado de datos?

• Sobrecarga de información: Los datos sin contexto se convierten en ruido. Diferenciar lo importante de lo trivial requiere habilidad y esfuerzo.

• Sistemas fragmentados: Con múltiples fuentes y herramientas, conectar puntos críticos se vuelve una tarea hercúlea. Los sistemas no suelen estar diseñados para integrarse entre sí.

• La ilusión de la tecnología: Adoptar la herramienta “mágica” no siempre resuelve problemas estructurales.

¿Cuál es el resultado de esta problemática? Que muchos líderes y organizaciones se pierden en la operativa del día a día de sus empresas y se olvidan del verdadero poder de la analítica de los datos.

Estos desafíos pueden parecer abrumadores, pero quienes logran enfrentarlos con una estrategia adecuada pueden transformar los datos en su mayor ventaja competitiva:

• Innovar con confianza: Las mejores decisiones nacen de una comprensión clara.

• Alinear esfuerzos con impacto: Reducir desperdicio y duplicidad al enfocarse en lo que realmente importa.

• Crear una ventaja competitiva sostenida: Los datos pueden ser el diferenciador más poderoso cuando se usan bien.

Antes de iniciar la navegación en el océano de datos, es importante que verifiques que cuentas con las herramientas, los procesos y la estrategia adecuada. Considera:

1. Pregúntate qué importa de verdad: Identifica las preguntas clave. ¿Qué necesitas responder para avanzar?

2. Conecta los puntos: No se trata de tener todas las piezas del rompecabezas, sino de encontrar patrones y conexiones significativas. Los datos son una parte importante, pero la experiencia, los modelos mentales y el conocimiento previo sirven para unir las piezas.

3. Adopta una cultura de aprendizaje continuo: Los datos cambian rápido, y tu equipo también debería hacerlo. Capacitar, experimentar y adaptar debe ser la norma.

4. Acepta la complejidad, pero no te paralices: Reconoce que no todo se resolverá de inmediato, pero cada pequeña mejora acumula impacto.

No solo se trata de identificar problemas, sino de inspirarte a ver el potencial que hay en ellos. En cada reto de datos, hay una oportunidad para diferenciarte y llevar a tu organización a un nuevo nivel.

Cinco Retos Clave y Guía Práctica de Cómo Superarlos

1. Entender el Negocio

Muchas iniciativas de datos fracasan porque no están alineadas con las prioridades estratégicas del negocio. Se gastan recursos en proyectos que generan conocimiento (insights) interesante, pero irrelevante. Interesante no es suficiente.

Por ejemplo, en un modelo de predicción de racimos de banano, encontramos una relación entre la temperatura de muchas semanas antes de la cosecha y la cantidad de dedos del racimo. Esta relación tomó sentido solo cuando un científico de investigación en fisiología explicó que, justo en esas semanas, iniciaba la fase de formación de las flores que luego se convertirían en dedos. Este hecho se convirtió en una variable importante para la predicción.

Esto nos recuerda que a menudo se comienza con la tecnología o las herramientas en lugar de empezar con las preguntas clave que el negocio necesita responder. Sin un entendimiento claro de los problemas del negocio, incluso los mejores análisis pueden perderse en la traducción hacia la acción.

Ansel Adams, probablemente el mejor fotógrafo del siglo XX, dijo: “There is nothing worse than a sharp image of a fuzzy concept”, que se traduce al español como: “No hay nada peor que una imagen nítida de un concepto borroso”.Esta frase aplicada a negocios es:

No hay nada peor que un dashboard nítido de una estrategia empresarial confusa.

Un panel con KPIs impecables es inútil si no refleja la realidad del negocio o responde preguntas relevantes. Por eso, el mal entendimiento del negocio lleva a:

• Métricas irrelevantes: Se reportan indicadores que no impactan la toma de decisiones.

• Incentivos perversos: Se asignan incentivos que generan un resultado no intencionado y contrario a los intereses de la empresa.

• Decisiones erróneas: Se interpretan datos con base en suposiciones incorrectas.

• Desperdicio de recursos: Se invierte en herramientas sin una estrategia clara.

¿Cómo evitarlo?

Antes de iniciar un proyecto de datos, asegúrate de entender qué mueve el negocio:

• Formula preguntas clave: ¿Qué impulsa realmente el negocio? ¿Qué métricas son esenciales?

• Involucra líderes en todos los niveles: No solo ejecutivos; las decisiones surgen en cada área de la empresa.

• Mapea los flujos de valor: Identifica las decisiones que generan impacto en cada área clave del negocio. Si tienes problemas para visualizar el flujo de valor, considera crear una cadena de valor de Porter.

• Cuenta historias alineadas al negocio: Los datos necesitan contexto para ser útiles. Explica cómo el mejor entendimiento (insights) se traduce en acción. Sin historias no hay cultura.

2. Conocer a los Usuarios

Muchas soluciones basadas en datos fracasan porque no se alinean con las necesidades reales de los usuarios finales. Esto ocurre cuando no se considera quién usará el conocimiento(insights) o cómo se implementarán en la práctica.

¿Por qué ocurre esto? Porque las iniciativas de datos a menudo se diseñan ignorando las experiencias, preferencias y desafíos de los usuarios. Además, es común encontrar resistencia al cambio por parte de los usuarios, especialmente si no sienten que forman parte del proceso de creación.

Solución:

• Diseña con empatía: Habla directamente con los usuarios finales para comprender sus necesidades, frustraciones y expectativas. Usa herramientas como entrevistas, encuestas o mapas de experiencia del usuario.

• Observa el contexto: Observa cómo los usuarios interactúan con las herramientas y decisiones basadas en datos en su entorno díario. Esto puede revelar brechas que no son evidentes a primera vista.

• Co-crea soluciones y aprovecha el “Efecto IKEA”: Involucra a los usuarios en el desarrollo de herramientas y procesos desde el inicio. Estudios demuestran que las personas valoran más los productos o soluciones en los que han participado activamente.

“El Efecto IKEA se refiere a la tendencia de las personas a valorar más los productos o soluciones en los que han participado activamente en su construcción.”

• Anticipa y aborda la resistencia al cambio: Reconoce que algunos usuarios podrían resistirse a nuevas herramientas o procesos. Proporciona capacitación adecuada, comunica el valor de las soluciones y celebra los éxitos tempranos para ganar su confianza.

3. Comprender los Datos

No importa donde trabajes, ten por seguro que los datos no están completos, limpios o alineados con el propósito de la organización. Asumir que la data correcta existe, lleva a decisiones equivocadas y a la falta de confianza en las iniciativas analíticas.

A lo mejor te preguntas, ¿Por qué ocurre esto?. En mi opinion, porque a menudo se da por sentado que los datos disponibles son adecuados, sin cuestionar su origen, calidad o relevancia. Además, la prisa por obtener resultados puede dejar de lado etapas críticas como la validación y la preparación de los datos. Finalmente, la calidad de los datos en las fuentes suele ser mucho peor de lo que se espera. Cualquier persona con experiencia en proyectos de datos sabe que el esfuerzo requerido para limpieza y preparación suele representar más del 80% del esfuerzo total.

Solución:

• Evalúa la calidad de los datos: Antes de iniciar cualquier análisis, valora qué tan completos, qué tan limpios y qué tan alineados están, con los objetivos del proyecto. Esto permitirá estimar el costo de transformarlos en una fuente confiable de información.

• Profundiza en el contexto: Comprender de dónde provienen los datos, cómo se recopilan y qué representan es esencial.

• Prioriza la relevancia: No todos los datos son útiles. Enfócate en aquellos que están directamente relacionados con las preguntas clave del negocio.

• Documenta y comunica: Establece una documentación clara sobre los datos disponibles: su significado, limitaciones y cómo se relacionan con las decisiones que se deben tomar.

4. Evitar la Parálisis por Análisis

En un entorno saturado de datos, la tentación de profundizar en todos los detalles puede llevar a la inacción. Esto se debe a la percepción errónea de que más datos siempre conducen a mejores decisiones, lo cual no es cierto. Parte natural del proceso de dirigir y administrar una empresa es tener información incompleta e imperfecta, no podemos esperar la perfección. Un caso icónico de decisiones con datos incompletos es el lanzamiento del iPhone en 2007. Apple no contaba con métricas de mercado claras que garantizaran su éxito, pero tomó la decisión basándose en su visión estratégica.

Solución:

• Define objetivos claros: Antes de analizar cualquier dato, identifica las decisiones específicas que necesitas tomar.
• Prioriza la acción sobre la perfección: Reconoce que las decisiones no siempre necesitan ser perfectas.
• Establece límites de análisis: Define plazos claros para el análisis y toma de decisiones.

5. Gestionar la Complejidad de la “Selva Digital”

Un cliché normal de software es hablar de ecosistemas de datos, pero la idea de ecosistema se me hace “muy ordenada”. La forma en que yo lo veo es: en la mayoría de las empresas grandes modernas hay una ‘Selva Digital’ donde conviven especies (aplicaciones) muy diferentes, algunas son de legado, otras más modernas; unas pequeñas, otras enormes. Estas especies compiten por presupuestos y atención de los decisores.
En esta ‘Selva Digital’, las aplicaciones de Inteligencia de Negocios son como carnívoros que se alimentan de los datos que capturan el resto de las aplicaciones. Pero como los entornos son muy densos, con cientos de aplicaciones y de diferentes tipos, se requiere mucho esfuerzo integrar y consumir todas estas fuentes. En America Latina empresas como Dole Fresh Fruit han construido arquitecturas de datos altamente integradas, donde múltiples sistemas interactúan eficientemente para ofrecer soluciones altamente personalizadas.

Solución:

• Diseña una arquitectura de datos integrada: Evalúa el estado actual de tu “Selva Digital” y define una hoja de ruta para su integración. Si dejas la integración para después, nunca tendrás un ambiente analítico integrado.
• Adopta un enfoque modular: Diseña aplicación analítica para que sea flexible y permita reemplazar componentes sin afectar al sistema completo. Utiliza patrones conocidos de inteligencia de negocios para generar una vista integradora de la empresa.

Plan de Acción: Tus Primeros Pasos

➡️Paso 1: Evalúa tu situación actual

No puedes mejorar lo que no entiendes. Antes de actuar, realiza un díagnóstico honesto de tu organización:

• ¿Qué tan confiables son tus datos?
• ¿Qué retos específicos enfrentan tus equipos al trabajar con datos?
• ¿Dónde se encuentran las desconexiones entre datos, herramientas y objetivos estratégicos?

➡️Paso 2: Define prioridades claras

No intentes resolver todo al mismo tiempo. Identifica las áreas donde los datos pueden tener el impacto más inmedíato y significativo. Prioriza problemas que:

• Afecten decisiones clave.
• Generen resultados visibles y rápidos.
• Construyan confianza en la gestión basada en datos.

➡️Paso 3: Crea una base sólida

Establece los cimientos necesarios para trabajar con datos de calidad y tomar decisiones confiables:

• Implementa procesos de limpieza y validación de datos.
• Define estándares claros para el intercambio y uso de datos.
• Invierte en herramientas accesibles y escalables que promuevan la colaboración.

Plataformas como Microsoft Fabric, Snowflake o Google BigQuery permiten a las empresas manejar grandes volúmenes de datos de manera escalable a las vez que facilitan la escalabilidad y colaboración.

➡️Paso 4: Promueve una mentalidad basada en datos

El cambio no solo es técnico; también es cultural. Involucra a las personas:

• Comunica el valor de los datos con historias que conecten con las metas del negocio.
• Capacita a los equipos para que utilicen herramientas analíticas de manera efectiva.
• Celebra los éxitos tempranos para inspirar confianza y motivación.

➡️Paso 5: Itera y ajusta

El progreso real no es lineal. A medida que implementes cambios:

• Mide el impacto de tus acciones y ajusta según los resultados.
• Aprende de los errores y comparte las lecciones con tu equipo.
• Adopta una filosofía de mejora continua que fomente la adaptabilidad.

✅ Plan de Acción: Tus Primeros Pasos

✅ Paso	Descripción
🔍 Evalúa tu situación actual	Analiza la calidad de tus datos y las desconexiones entre datos, herramientas y objetivos estratégicos.
🎯 Define prioridades claras	Enfócate en problemas con impacto inmediato.
🏗️ Crea una base sólida	Implementa procesos de limpieza y validación de datos.
📣 Promueve una mentalidad basada en datos	Capacita equipos y comunica el valor de los datos.
🔄 Itera y ajusta	Mide impacto, ajusta estrategias y mejora continuamente.

Un plan de acción efectivo no se trata de hacer todo perfecto desde el principio, sino de avanzar con pasos sólidos y estratégicos que generen impulso. La clave está en actuar, aprender y evolucionar constantemente.

Conclusión

Los retos de la era de los datos son complejos, pero también están llenos de oportunidades para quienes eligen enfrentarlos con estrategia y decisión. En este artículo, exploramos cómo puedes superar barreras comunes como la sobrecarga de información, la falta de alineación entre herramientas y objetivos, y la resistencia cultural al cambio.

Tu capacidad para liderar en este entorno no se mide solo por las herramientas que utilizas, sino por cómo inspiras a tu equipo, tomas decisiones estratégicas y conviertes datos en acciones concretas. Cada pequeño paso que des hacia una gestión más eficiente y centrada en datos te acercará a un impacto significativo.

En el próximo artículo de la serie “Decisiones basados en datos”, exploraremos cómo tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva, evitando los errores más comunes y aprovechando metodologías probadas para generar impacto real,

Reflexiona sobre los retos que enfrentaste al leer este artículo. ¿Qué ideas de este artículo puedes comenzar a aplicar hoy en tu organización? El camino hacia el liderazgo basado en datos empieza con una sola acción: comprometerte a aprender, mejorar y guiar a tu organización hacia un futuro más inteligente. ¿Cuál de estos retos has enfrentado en tu organización? Comparte tu experiencia y cómo planeas abordarlos.