Claves esenciales para una startup Data-Driven: Transformando datos en decisiones estratégicas

Tomar decisiones basadas en datos es clave para asegurar el progreso de nuestro negocio. Lejos quedaron los tiempos en los que los negocios tomaban decisiones basadas en instintos o creencias desinformadas. El advanced data analytics se ha convertido en un aspecto clave para el funcionamiento de cualquier empresa. La inteligencia de datos está de moda, es un hecho. Las nuevas tecnologías y su capacidad de obtención de información han revolucionado el mundo empresarial, convirtiendo el business intelligence en uno de los elementos decisivos para el progreso y crecimiento de una organización.

Con la llegada de la digitalización y el Big Data, las compañías tienen ahora toda la información necesaria al alcance de la mano. Sin embargo, disponer de una gran cantidad de datos no siempre resulta en tomar mejores decisiones. Para ello, es necesario que los datos sean analizados y tratados correctamente por especialistas en la materia, para que se conviertan en insights.

¿Qué significa ser una empresa Data-Driven?

Ser 'data driven' significa estar impulsado por datos. Es decir, que las empresas 'data driven' se caracterizan por basar sus decisiones estratégicas en el análisis de datos y su interpretación. En la actualidad, las compañías son capaces de recabar enormes cantidades de información. Bien analizada, permite entender en qué punto se encuentra un negocio y diseñar estrategias que mejoren las perspectivas de futuro.

Una empresa data-driven es aquella que toma sus decisiones estratégicas basándose en la información aportada por el análisis de datos. Relacionando esa gran cantidad de datos, informes y dashboards de visualización que tienen, con una serie de modelos y métricas que respondan a un “por qué” dentro de nuestra propia empresa, hasta el punto de llegar a establecer recomendaciones y predicciones que tienen un impacto importante en el negocio.

El significado de Data Driven se asocia a un modelo de gestión en el que las decisiones se apoyan en datos objetivos, estructurados y analizados de forma sistemática. Este enfoque desplaza la dependencia exclusiva de la intuición y sitúa la evidencia empírica en el centro del proceso decisional. Desde una perspectiva económica y estratégica, el modelo Data Driven permite evolucionar desde análisis descriptivos hacia enfoques predictivos y prescriptivos. Este crecimiento se refleja en áreas como la analítica, la inteligencia artificial y la gestión avanzada de la información.

En un entorno cada vez más digital, aprender a trabajar con datos ya no es una ventaja opcional: es una competencia clave para cualquier empresa que quiera seguir creciendo.

Beneficios de ser una empresa Data-Driven

Utilizar el enfoque 'data driven' resulta beneficioso para las empresas. Tomar decisiones basadas en los datos permite a las empresas generar conocimiento, descubrir oportunidades de negocio, identificar puntos de dolor, predecir tendencias futuras, optimizar los recursos y los esfuerzos del equipo, crear nuevas estrategias empresariales y generar más ingresos. Asimismo, las data-driven decisions ayudan a los negocios a asegurar su continuidad en el tiempo. El mercado es hoy más impredecible que nunca y el mundo digital se encuentra en un estado de cambio constante.

Trabajar con una mentalidad data driven tiene ventajas muy claras:

• Mejores decisiones basadas en información real.
• Menos dependencia de opiniones o suposiciones.
• Mayor conocimiento del cliente.
• Campañas de marketing más eficientes.
• Mejor uso del presupuesto.
• Más capacidad para detectar errores y oportunidades.
• Productos y servicios más ajustados a lo que el mercado necesita.
• Crea un lenguaje común. Facilita que todos los equipos de una organización trabajen utilizando un mismo idioma: los datos. Esto permite que los empleados de diferentes departamentos compartan información con mayor facilidad.
• Promueve la ruptura de silos. Elimina las barreras existentes entre las distintas fases de un proceso o proyecto.
• Fomenta la colaboración entre equipos. Facilita que equipos de distintos ámbitos analicen los mismos datos desde distintos puntos de vista.
• Impulsa la creatividad en las soluciones de negocio.
• Promueve el ahorro de costes.

En resumen, una empresa data driven decide con más información y menos improvisación.

Puntos clave para implementar un enfoque Data-Driven

Para lograr ser una empresa data-driven, debemos pasar de tener muchos datos a unas cuantas métricas claves que nos guíen. Para ello es necesario hacerse las preguntas correctas para nuestra empresa.

1. Definición de objetivos y preguntas empresariales

Las data-driven decisions se basan en datos que han sido recopilados, tratados y analizados partiendo de objetivos empresariales. A la hora de trabajar con datos es fundamental tener claro a qué objetivos queremos llegar, qué estrategias empresariales apoyan los datos que estamos tratando y cuáles son las necesidades más importantes de la empresa. En el mundo empresarial, existen una gran cantidad de indicadores de rendimiento en los que nos podemos basar.

Cuando las estrategias y objetivos empresariales ya se han definido, es hora de reflexionar sobre las preguntas que debemos hacernos para poder alcanzar los objetivos definidos. De esta manera, si basamos el análisis de datos en las preguntas que necesitamos resolver, nos será mucho más sencillo llegar a conclusiones y analizar los datos con un propósito concreto en mente.

2. Recopilación y calidad de datos

Tomar las decisiones adecuadas empieza por recopilar los datos adecuados. De hecho, disponer de los datos correctos es tan importante como hacerse las preguntas correctas. Por eso, es importante tener conciencia de todos los datos de los que disponemos, de los que necesitamos para cada objetivo empresarial, de los que son prioritarios, etc. Para optimizar la recopilación de datos, la integración de datos mediante las herramientas oportunas, como las ETL, también es básico.

Una empresa puede trabajar con muchos tipos de datos. Los más habituales son:

• Datos de ventas.
• Datos de clientes.
• Datos de campañas de marketing.
• Datos de comportamiento web o app.
• Datos de redes sociales.
• Datos del CRM.
• Encuestas y opiniones de clientes.
• Métricas internas de operaciones o recursos humanos.

Lo importante no es tener muchos datos, sino tener datos útiles, fiables y bien organizados. Además, conviene combinar datos cuantitativos y cualitativos. Los primeros explican qué pasa; los segundos ayudan a entender por qué pasa.

Crear una estrategia de recopilación de datos. Los datos pueden proceder de distintas fuentes, como la página web de la organización, investigaciones y estudios externos, o información interna.

3. Análisis y procesamiento de datos

Una vez disponemos de los datos adecuados, recopilados basándonos en nuestros objetivos empresariales y en las preguntas que necesitamos resolver, debemos proceder a analizar los datos. Procesar los datos recopilados consiste en darle sentido y valor a la información que se ha recopilado y organizado.

Para la experta Macarena Estévez, lo primero que debemos hacer a la hora de analizar nuestros datos en la empresa es dibujar el ecosistema empresarial en el que nos encontramos. Dibujar todos los elementos que existen dentro de los departamentos de una empresa y las conexiones que hay entre sí. Una vez tengamos esto, el segundo paso sería el análisis y la limpieza de datos.

Debido al aumento de datos de los que disponemos en las empresas, y nuestra incapacidad de hacer frente a ellos en muchas ocasiones, vemos un cambio de paradigma a la hora de analizarlos. Pasando de un análisis más centrado en los datos como reflejo de una evidencia dentro de una empresa, a un análisis donde lo importante es el marco teórico al que luego le ponemos datos y contrastamos. De esta manera, formulamos una hipótesis y la cuantificamos.

Una de las premisas que más quiso recalcar Macarena Estévez, a la hora de analizar los datos dentro de una empresa es la importancia del tiempo que pasemos con el dato. Ese tiempo invertido en el dato, da mucho más valor que el tiempo que pasemos con el modelo. El dato va cogiendo valor a medida que se transforma y analiza.

4. Visualización de datos

Presentar los datos y la información de manera visual para que sean entendibles es otro de los pasos cruciales para tomar data-driven decisions. Crear visualizaciones a partir de los datos es la mejor manera de conseguir que los datos puedan ser interpretados y que nuestros esfuerzos de análisis no se queden en nada porque nadie más puede entenderlos.

La visualización de datos gana relevancia, ya que es la mejor manera de democratizar los datos y, por lo tanto, lograr que cualquier persona -sea experta o no en análisis de datos- pueda interpretar la información y entenderla. Hoy en día, existen numerosos softwares y aplicaciones para crear visuals.

5. Verificación y mejora continua

Es crucial revaluar nuestro análisis, nuestros informes y nuestras conclusiones más de una vez para asegurarnos de que son realmente acertadas. Es recomendable hacer revisiones periódicas, dejando pasar un intervalo de tiempo corto entre cada revisión, ya que la primera vez que hacemos algo no suele ser la más acertada y las revisiones nos inducen a hallar erratas e imprecisiones. Por eso, verificar los datos y asegurarnos de que nos estamos basando en las métricas correctas puede suponer la clave para tomar las decisiones idóneas.

Retos y Consideraciones en la Transformación Data-Driven

A pesar de las ventajas, este cambio de estrategia también supone una serie de retos a los que las empresas deben enfrentarse:

• La calidad de los datos: Disponer de una gran cantidad de datos no siempre resulta en tomar mejores decisiones. Para ello, es necesario que los datos sean analizados y tratados correctamente.
• La sobreacumulación de datos: La mayoría de empresas disponen de una gran cantidad de datos almacenados en sus bases de datos y softwares. La sobrecarga de datos puede llegar a producir confusión y a dificultar el alcance de conclusiones.
• La brecha entre la experiencia y las habilidades: Los profesionales con más experiencia en un negocio son los apropiados para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, es esencial que estos profesionales estén formados en el análisis e interpretación de conjuntos de datos para extraer conclusiones relevantes.
• Los dilemas éticos: La recopilación y análisis de datos deben ir ligados a la preservación de la privacidad. En este sentido, las empresas 'data driven' deben asegurarse de que tienen los permisos y consentimiento necesarios para utilizar esa información.

La Cultura Data-Driven: Un factor crítico

La principal barrera para convertirse en una empresa Data Driven es cultural. Sin una cultura empresarial basada en datos, la adopción de estas tecnologías se ve limitada, lo que impide a las organizaciones capitalizar todo su potencial. La implantación de una cultura Data Driven es, ante todo, un proceso de transformación organizativa. Más allá de la tecnología, requiere cambios en la forma de trabajar, comunicar y tomar decisiones.

Los pilares más habituales de implementación son:

• Liderazgo alineado con el uso del dato: El compromiso por parte de los órganos directivos es uno de los factores clave. Los líderes son los responsables de asegurar que las cosas se hagan y son las personas que establecen la dirección que tomará toda la organización para conseguir los objetivos marcados.
• Gobernanza de la información: Para que una organización ejecute con éxito la transición hacia un modelo ‘data driven’ es primordial que todos los trabajadores puedan acceder a la información relevante para ellos de forma relativamente autónoma, y extraer de ella el máximo valor.
• Alfabetización analítica y formación: Desarrollar habilidades en analítica de datos es clave para el éxito. No todo el mundo tiene que ser experto en datos, pero sí saber interpretar las métricas básicas de su área. Hay que facilitar a los trabajadores las habilidades necesarias para que estos sean capaces de aprovechar los datos para la mejora de sus funciones.
• Empoderamiento de los usuarios: Las organizaciones tienen que empoderar a los usuarios para aplicar la analítica de datos para resolver los problemas de negocio.

Herramientas y tecnologías para el enfoque Data-Driven

La aplicación efectiva de una estrategia basada en datos requiere un ecosistema tecnológico sólido, capaz de gestionar grandes volúmenes de información y transformarlos en conocimiento accionable. No todas las empresas necesitan las mismas herramientas. Una pyme puede empezar con soluciones sencillas, mientras que una gran compañía necesitará una infraestructura más avanzada.

Conviene distinguir las principales categorías de herramientas que sustentan una organización Data Driven:

• Business Intelligence y visualización de datos: Las soluciones de Business Intelligence permiten convertir datos complejos en indicadores comprensibles para los equipos de negocio. Estas herramientas facilitan el seguimiento de KPIs y la toma de decisiones informadas en tiempo real. Ejemplos: Google Analytics 4, Looker Studio, Power BI o Tableau.
• Infraestructura Big Data y analítica avanzada: El almacenamiento y procesamiento de datos masivos se apoya en arquitecturas escalables, estrechamente ligadas a las tendencias actuales en Big Data, que marcan la evolución tecnológica hacia modelos más flexibles y basados en la nube. Ejemplos: BigQuery, Snowflake o Redshift.
• Inteligencia artificial aplicada al dato: La incorporación de modelos de aprendizaje automático y analítica predictiva amplía el alcance del análisis tradicional, permitiendo automatizar procesos y anticipar comportamientos con mayor precisión. El escenario actual está derivando hacia una transición más ambiciosa: pasar de una organización ‘data driven’ a una empresa ‘AI driven’, donde la inteligencia artificial se incorpore transversalmente en los procesos de negocio.
• Gestión de datos de clientes (CRM): Para gestionar datos de clientes.
• Herramientas de análisis de productos digitales: Como Mixpanel o Amplitude.

La clave está en elegir herramientas que el equipo pueda usar de verdad. Una herramienta muy potente no sirve de mucho si nadie la entiende o no se integra bien con el resto de sistemas.

La evolución hacia una empresa AI-Driven

Estamos en un momento en el que hablar de una transición a una compañía ‘data driven’ se está transformando en ‘AI driven’. Las organizaciones deben evolucionar hacia un modelo ‘AI driven’, donde la inteligencia artificial se integre en todos los procesos del negocio donde esta pueda aportar de una manera eficiente y rentable.

Para lograr este objetivo, las empresas deben consolidar una base sólida: datos accesibles y fiables, competencias digitales generalizadas en la organización, y una estrategia tecnológica alineada con los objetivos corporativos. La irrupción de herramientas de inteligencia artificial generativa, cada vez más accesibles, añade una dimensión adicional: el conocimiento técnico debe ir acompañado de una conciencia crítica sobre su uso y su impacto en los procesos de negocio.

El panorama Data-Driven en España

España es la tercera economía del dato más potente de la Unión Europea, solo por detrás de Francia y Alemania. Nuestro país ha cerrado el 2024 con más de 588 empresas focalizadas en el sector del dato, lo que se traduce en un crecimiento del 15.7% respecto al año anterior. En los últimos años, España se ha consolidado como una de las economías digitales más relevantes de la Unión Europea. Este contexto confirma que el dato ya no actúa únicamente como soporte informativo, sino como un activo estratégico que condiciona la forma en que las empresas definen prioridades, optimizan recursos y anticipan escenarios futuros.

Según una encuesta reciente sobre Big Data e Inteligencia Artificial de NewVantage, el 93% de los participantes identifica a las personas como uno de los obstáculos más importantes para lograr erigirse como compañías Data-Driven. Un informe de TDWI Research pretende aportar un poco de luz a las compañías cuya manera de organizarse está impidiendo hacer que los datos sean uno de los principales activos del negocio.

Perfiles profesionales demandados

Entre los perfiles más demandados destacan el Chief Data Officer, el Data Scientist, el Data Engineer y el Data Analyst, roles que combinan competencias técnicas con visión de negocio. En España, los rangos salariales asociados a estas posiciones se sitúan entre los más competitivos del sector tecnológico, especialmente en hubs como Madrid y Barcelona, donde la especialización en datos se ha convertido en un factor diferencial.

El mercado global de análisis de 'big data' está valorado en 307.520 millones de dólares (unos 281.382 millones de euros), señala un informe de Fortune Business Insights. Las previsiones de futuro son positivas, ya que espera que este sector crezca un 13,5% para 2030, hasta alcanzar los 745.150 millones de dólares (681.755 millones de euros).