1. Introducción: La Ciencia y el Arte de Decidir con Datos

Este artículo es el primero de una serie de tres sobre la toma de decisiones basada en datos. En esta entrega, exploramos los fundamentos de este enfoque. En el siguiente artículo, De los Datos a la Acción: Interpretación y Decisión, aprenderemos a transformar los datos en información útil. Finalmente, en Estrategias y Cultura para un Liderazgo Basado en Datos, veremos cómo fomentar una cultura organizacional alineada con la toma de decisiones data-driven.

La toma de decisiones basada en datos no es solo una cuestión de tecnología; es una combinación entre ciencia y arte. La ciencia proviene del análisis riguroso y del uso de métodos cuantitativos o cualitativos; mientras que el arte radica en la capacidad de interpretar los hallazgos y aplicarlos en un contexto específico. Si bien los datos ofrecen una base objetiva, las decisiones estratégicas requieren un equilibrio entre evidencia y criterio humano. Un líder efectivo no solo analiza números, sino que también aplica su intuición, experiencia y comprensión del contexto para tomar decisiones informadas.

Un ejemplo claro de esto es el caso de “New Coke”. En 1985, Coca-Cola decidió lanzar una nueva versión más dulce basada en datos de pruebas de sabor. Si bien los estudios mostraban que la mayoría de los consumidores preferían la “New Coke” en test ciegos, la compañía subestimó el factor emocional y la lealtad del consumidor hacia la receta clásica. La reacción negativa fue tan fuerte que en menos de tres meses tuvieron que relanzar la versión original como “Coca-Cola Classic”. Este caso demuestra que los datos pueden guiar una decisión, pero interpretar el contexto y el comportamiento humano es clave para su éxito.

De los Retos a la Acción: Usando Datos para Decidir Mejor

En el artículo anterior, Domina los Retos de la Era de los Datos, exploramos los principales desafíos que enfrentan las empresas al trabajar con información: sobrecarga de datos, fragmentación de sistemas y la dificultad de traducir insights en decisiones accionables. Sin una estrategia clara, los datos pueden convertirse en ruido en lugar de una ventaja competitiva.

Sin embargo, superar estos retos es solo el primer paso. El verdadero desafío es integrar los datos en la toma de decisiones diarias, asegurando que cada análisis conduzca a una acción concreta. ¿Cómo es realmente el proceso de toma de decisiones basadas en datos en las organizaciones?

A continuación, presentamos un modelo que refleja cómo los datos influyen en la estructura de decisiones empresariales, desde la identificación de preguntas clave hasta la ejecución de estrategias fundamentadas.

2. El Proceso Real de Toma de Decisiones con Datos

Paso 1: Definir la Pregunta Estratégica Correcta

El primer paso en cualquier proceso de toma de decisiones es hacer la pregunta correcta. Sin una formulación clara del problema, incluso los mejores datos carecen de utilidad.

Imagina que una empresa de retail detecta una caída en las ventas de ciertos productos, pero no sabe por qué. Antes de analizar datos, el equipo debe definir la pregunta clave: ¿Qué factores están contribuyendo a esta disminución? ¿Se trata de un cambio en la demanda? ¿Hay problemas en la cadena de suministro? ¿Las estrategias de precios necesitan ajuste? Sin una buena pregunta, el análisis puede ser erróneo o ineficaz."

Las cuatro categorías de decisiones incluyen:

• 🎯 Decisiones estratégicas: Impactan a largo plazo y afectan la dirección general de la empresa. Ejemplo: ¿Deberíamos expandirnos a un nuevo mercado?

• ⚙️ Decisiones tácticas: Relacionadas con la implementación de estrategias a corto plazo dentro de áreas específicas. Ejemplo: ¿Cuál es la mejor manera de asignar presupuesto de marketing en los próximos tres meses?

• 📋 Decisiones operativas: Se centran en la eficiencia y ejecución de procesos diarios. Ejemplo: ¿Cómo optimizar el inventario para reducir costos?

• 🛡️ Decisiones de riesgo y cumplimiento: Involucran regulaciones, seguridad y mitigación de riesgos. Ejemplo: ¿Estamos cumpliendo con las normativas de protección de datos en todas nuestras operaciones?

Diferenciar la categoria de las preguntas permite definir el enfoque del análisis y la selección de datos. Las decisiones estratégicas y tácticas suelen ser menos frecuentes, pero tienen un alto impacto en la dirección de la empresa. En contraste, las decisiones operativas ocurren con una frecuencia mucho mayor, a veces miles o millones de veces al día. Aunque cada una de estas decisiones operativas pueda parecer menor en aislamiento, su impacto acumulativo puede ser crítico para la eficiencia y rentabilidad del negocio. Optimizar la calidad y velocidad de estas decisiones mediante el uso de datos puede marcar una gran diferencia en la competitividad de la empresa.

Paso 2: Identificar y Evaluar las Fuentes de Datos Clave

No todos los datos son útiles. Para tomar decisiones acertadas, primero hay que identificar las fuentes más relevantes y entender los desafíos de acceso y uso. 💡 ¿Qué es una fuente de datos?
Una fuente de datos es cualquier sistema, plataforma o registro donde se almacena información que puede utilizarse para la toma de decisiones. Las fuentes de datos pueden clasificarse en:

• 🏢 Datos Internos: Información de ventas, costos, comportamiento del cliente y operaciones internas.
• 🌍 Datos Externos: Tendencias de mercado, benchmarks y fuentes macroeconómicas.
• 🔗 Aplicaciones SaaS y APIs: Sistemas como CRM y ERP que permiten acceder a datos de aplicaciones de subscripción

En América Latina, es común encontrar limitaciones en la disponibilidad y acceso a datos externos. Es frecuente que las instituciones de gobierno solo ofrezcan interfaces web o archivos de excel. Esto implica que hay que hacer esfuerzos extraordinarios para la automatización e integración de los datos.

Para asegurar que los datos sean útiles en la toma de decisiones, pregúntate:

• 🔗 ¿Los datos internos están centralizados o dispersos en múltiples sistemas?
  📌 Impacto: Datos dispersos generan altos costos de integración, duplicación de información y problemas de consistencia. La centralización permite un acceso más rápido y confiable, reduciendo errores y mejorando la eficiencia operativa.

• 🚧 ¿Existen restricciones organizacionales o técnicas que dificulten el acceso a la información clave?
  📌 Impacto: Barreras como políticas de seguridad, falta de interoperabilidad entre sistemas o permisos restringidos pueden limitar la toma de decisiones ágil y basada en datos. Una empresa que no facilita el acceso a la información puede perder oportunidades estratégicas.

• ✅ ¿Se dispone de los mecanismos adecuados para validar la precisión y actualización de los datos?
  📌 Impacto: Datos desactualizados o erróneos pueden llevar a decisiones incorrectas y pérdida de confianza en el análisis. Implementar procesos de calidad de datos (data governance) asegura que la información utilizada sea precisa, confiable y relevante.

Superar estos desafíos es crucial para establecer una base sólida para el análisis y garantizar que las decisiones estratégicas se fundamenten en información confiable y accesible.

Paso 3: Rutas a la Inteligencia Basada en Datos

No todas las empresas usan los datos de la misma manera. Dependiendo de la madurez organizacional y los objetivos estratégicos, existen tres rutas principales para aprovechar los datos en la toma de decisiones:

• Reportería y Paneles de Mando (Monitoreo y Seguimiento, KPIs, OKR, etc.): Este modelo es esencial para empresas en etapas iniciales de adopción de datos o que buscan transparencia en la comunicación interna.

Muchas organizaciones sufren el filtrado de la comunicación. Fenómenos como Upward Communication Filtering o Shoot the Messenger ocurren cuando la información se suaviza antes de llegar a la alta dirección, lo que puede llevar a decisiones erróneas. Investigaciones de la Univ. de Harvard, publicadas en el Journal of Experimental Psychology Shooting the Messenger han demostrado que la resistencia a comunicar malas noticias afecta la efectividad de la toma de decisiones en las empresas.

• Analítica (Modelos Semánticos para Knowledge Workers): Este nivel permite empoderar a los knowledge workers, promoviendo la creatividad y facilitando el desarrollo de soluciones reduciendo el costo de generación de insights.

Imagina que trabajas en una empresa de ventas al detalle y quieres entender por qué ciertos productos tienen caídas en ventas. Un modelo semántico puede permitir que los analistas de negocio, sin necesidad de programar, exploren relaciones entre variables como ubicación de tienda, clima, proveedor y promociones. En lugar de depender de un equipo técnico para cada consulta, pueden usar herramientas interactivas con modelos semánticos para obtener respuestas en minutos.

• Analítica Avanzada: La analítica avanzada implica confiar en métodos estadísticos y en la ciencia de datos para generar aprendizajes a partir de los datos históricos de forma automática.

Dentro de la Analítica Avanzada, existen dos enfoques clave que potencian el valor de los datos:

• Ciencia de Datos 🧪 → Se centra en la exploración de datos, el descubrimiento de patrones y el desarrollo de modelos analíticos personalizados. Utiliza técnicas estadísticas avanzadas para entender relaciones complejas dentro de los datos.
• Inteligencia Artificial 🤖 → Va un paso más allá, permitiendo la automatización de decisiones a través de modelos de Machine Learning y aprendizaje profundo (Deep Learning). La IA se usa para tareas como detección de fraude, personalización de recomendaciones y optimización de procesos en tiempo real.

Es fundamental alinear la elección de la ruta de análisis de datos con la estrategia organizacional, su madurez en el uso de datos y sus objetivos de negocio.

Paso 4: Construir el Producto de Datos

Un producto de datos eficiente no solo depende de la tecnología, sino de su capacidad para transformar información en decisiones accionables. Para lograrlo, es fundamental seguir cuatro pasos clave:

• 1️⃣ Limpiar y preparar los datos para asegurar su calidad.
• 2️⃣ Diseñar una arquitectura de almacenamiento eficiente según las necesidades del negocio.
• 3️⃣ Seleccionar el modelo adecuado de organización y análisis de los datos.
• 4️⃣ Crear los artefactos y productos de datos que permitirán a los usuarios acceder y utilizar la información de manera efectiva.

4.1. Limpiar y Preparar los Datos

Toda decisión comienza con la pregunta adecuada. Antes de analizar datos, es esencial definir con precisión el problema a resolver.

• 🛑 Eliminación de errores y duplicados: Datos inconsistentes o duplicados pueden llevar a decisiones incorrectas.
• 🎯 Normalización y estandarización: Unificar formatos y convenciones facilita el análisis posterior.
• 🔗 Integración de múltiples fuentes: Si los datos provienen de sistemas diversos, es clave consolidarlos en una única vista fiable.
• ⚖️ Detección de sesgos en los datos: Asegurar que los datos reflejen la realidad y no reproduzcan distorsiones sistemáticas.
• 🏛️ Aplicación de reglas de negocio: Con frecuencia hay que aplicar reglas de negocio para asegurar la consistencia de los datos y validar que la información es adecuada para el análisis.

4.2. Arquitecturas de Almacenamiento de Datos

El almacenamiento de datos debe adaptarse a las necesidades del negocio y de la arquitectura escogida, tomando en cuenta volumen, velocidad y accesibilidad. Estas son las principales opciones:

• ODS (Operational Data Store): Integra o limpia datos para reportes operativos o de control.
• Data Warehouse: Almacena datos históricos integrados y limpios para análisis estructurados.
• Data Marts: Diseñados para necesidades específicas de cada área de negocio.
• Data Lakes: Permiten almacenar grandes volúmenes de datos en bruto.
• Lakehouses: Combinan la estructura del Data Warehouse con la flexibilidad del Data Lake.

La elección de la arquitectura debe considerar factores como velocidad de acceso, facilidad de uso y capacidad de escalabilidad.

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4.3. Modelos Semánticos y Análisis Avanzado

Los modelos semánticos son una capa estructural opcional que facilita el análisis y la toma de decisiones, dependiendo del tipo de solución:

• Reportes y monitoreo (Dashboards y KPIs): En estos productos, los modelos semánticos pueden ser útiles, pero no suelen generar mucho valor. Power BI y Tableau los crean de forma automática, pero en esos casos suelen ser modelos triviales.
• Modelos Analíticos (Decisiones estructuradas): Aquí los modelos semánticos son clave. Facilitan cálculos complejos, permiten análisis eficientes sobre grandes volúmenes de datos y aseguran coherencia en las métricas. En estos escenarios se abstrae el almacenamiento de los datos y se representa al mundo real en terminos de negocio.
• Analítica Avanzada (Machine Learning y Modelos Predictivos): En este caso, los modelos semánticos no suelen ser necesarios, ya que generalmente los algoritmos trabajan directamente con los datos en bruto o con transformaciones específicas para cada modelo. Solo algunas técnicas de Machine Learning se benefician de ellos.

La decisión de implementar modelos semánticos debe alinearse con la estrategia de datos de la empresa y con la madurez de su capacidad analítica.

4.4. Artefactos y Productos de Datos

Para facilitar la toma de decisiones, los datos deben entregarse en formatos comprensibles y accesibles para los distintos niveles de la organización. Algunos de los productos más utilizados incluyen:

• Reportes Estáticos: Documentos con información consolidada, útiles para auditorías y revisiones periódicas.
• Dashboards Interactivos: Permiten visualizar métricas en tiempo real y explorar tendencias.
• Notebooks de Análisis: Utilizados por equipos técnicos para realizar exploraciones más detalladas con herramientas como Python o R.
• APIs de Datos: Facilitan la integración con otros sistemas y permiten automatizar la consulta de información en tiempo real.

Los modelos semánticos pueden percibirse como un producto incompleto, pero bien diseñados fomentan el Efecto IKEA: los knowledge workers valoran más los artefectos que ellos mismos construyen ya se usando Power BI, Tableau o Excel. Esto impulsa la adopción del análisis de datos y refuerza la toma de decisiones basada en información confiable.

Un producto de datos bien diseñado democratiza el acceso a la información, permitiendo decisiones más ágiles y fundamentadas.

📌 Checklist para Construir un Producto de Datos Eficiente

• ✅ ¿Los datos han sido limpiados y normalizados? Evita errores y discrepancias en la información.
• 🔗 ¿Las fuentes de datos han sido integradas correctamente? Si se usaron varias fuentes, se debe garantizar la consistencia y compatibilidad.
• 🔍 ¿Se han aplicado reglas de negocio adecuadas? Asegurar que los datos reflejen correctamente los procesos operativos.
• ⚡ ¿La arquitectura de almacenamiento elegida es escalable? Un diseño sólido evitará problemas en el futuro.

Caso Práctico: Startup vs. Corporación Transnacional

No todas las empresas necesitan la misma infraestructura de datos. Mientras que una startup prioriza la agilidad, una corporación busca escalabilidad y control. Veamos cómo estos enfoques difieren en la práctica.

Startup: Agilidad y Respuesta Rápida con un ODS

Una startup tecnológica necesitaba dotar a su equipo de ventas con información en tiempo casi real sobre el desempeño de sus campañas publicitarias y la conversión de leads. Sin los recursos para construir un Data Warehouse (DW) completo, optaron por un Operational Data Store (ODS) que referenciaba directamente los datos de su aplicación comercial utilizando sinónimos y vistas en su base de datos transaccional.

Beneficios:
✅ Implementación rápida y flexible.
✅ Información casi en tiempo real.
✅ Reducción de dependencia del equipo de datos.

Desafíos:
⚠️ Mayor carga sobre la base de datos transaccional.
⚠️ Falta de historización para análisis de tendencias.

Corporación Transnacional: Escalabilidad y Gobernanza con un DW y Data Marts

Una corporación multinacional con operaciones en varios países enfrentaba el desafío de consolidar datos dispersos en más de 35 plataformas (CRM, ERP, e-commerce, finanzas, redes sociales). Para resolverlo, implementaron un Data Warehouse corporativo, con Data Marts específicos para cada área de negocio (Finanzas, Ventas, Marketing y Logística)

✅ Beneficios:

• Integración centralizada: Consolidaron datos de más de 35 fuentes en un solo repositorio.
• Diversos productos de datos: Crearon dashboards ejecutivos, reportes operacionales, modelos predictivos y APIs para integraciones externas.
• Gobernanza y seguridad: Controlaron el acceso a información sensible según roles y funciones.

⚠️ Desafíos:

• Tiempo y costos de implementación: Se requirió un equipo especializado y más de dos años de desarrollo.
• Datos no en tiempo real: Las actualizaciones eran cada varias horas o incluso diarias, lo que podía retrasar decisiones operativas.

Comparación Rápida

Factor	Startup (ODS)	Corporación (DW + Data Marts)
Tiempo de implementación	Días o semanas	Meses o años
Tiempo de actualización	Casi en tiempo real	Horas o días
Número de fuentes de datos	Pocas (generalmente una o dos)	Decenas o más
Costo	Bajo	Alto (infraestructura y equipos de datos)
Flexibilidad	Alta, pero sin estructura robusta	Estructurada, pero menos flexible
Capacidad para analítica avanzada	Limitado	Alto, con modelos predictivos y prescriptivos

No hay una solución única para todas las empresas. La clave es elegir una arquitectura de datos que se alinee con la madurez organizacional y sus objetivos estratégicos.

Conclusión: Convertir Datos en Decisiones Inteligentes

La toma de decisiones basada en datos no es un proceso aislado, sino una combinación de estrategia, tecnología y cultura organizacional. Como hemos visto, las empresas pueden recorrer distintas Rutas a la Inteligencia Basada en Datos, desde el uso de reportes y dashboards, pasando por la analítica estructurada, hasta llegar a la analítica avanzada y la inteligencia artificial.

Sin embargo, más allá de la tecnología utilizada, lo verdaderamente clave es establecer un proceso sólido de toma de decisiones. Definir preguntas estratégicas, identificar las fuentes de datos adecuadas y seleccionar el modelo de análisis correcto son pasos esenciales para convertir la información en valor real.

No todas las empresas necesitan la misma profundidad analítica desde el inicio. Lo importante es evolucionar según la madurez organizacional y los objetivos del negocio. Algunas encontrarán su mayor ventaja en reportes operativos bien estructurados, mientras que otras requerirán modelos avanzados de predicción.

La clave no es tener más datos, sino tomar mejores decisiones con ellos. ¿Tu organización está aprovechando al máximo su información?