Cómo construir una estrategia de datos desde cero en tu empresa

En la era digital, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones. Sin embargo, contar con datos no es suficiente: lo realmente transformador es tener una estrategia clara y bien estructurada para su recopilación, análisis y uso. Muchas empresas, especialmente pymes o aquellas que están iniciando su proceso de transformación digital, aún no han desarrollado una estrategia de datos sólida, lo que limita su capacidad para competir, innovar y tomar decisiones informadas.

En este artículo abordamos cómo construir una estrategia de datos desde cero, con un enfoque práctico y escalable, que pueda adaptarse a las necesidades de cualquier empresa sin importar su tamaño o sector.

 

1. Comprender el valor de una estrategia de datos

Una estrategia de datos es el conjunto de principios, procesos y herramientas que permiten a una organización recopilar, gestionar, analizar y utilizar datos de manera eficiente. Su objetivo es convertir los datos en información útil para la toma de decisiones y la mejora de procesos.

Una estrategia bien definida permite:

• Optimizar operaciones internas 
• Conocer mejor al cliente y sus hábitos 
• Detectar oportunidades de negocio 
• Reducir costes e ineficiencias 
• Garantizar el cumplimiento normativo en el tratamiento de datos 

 

2. Definir objetivos claros y alineados con el negocio

El primer paso para construir una estrategia de datos es definir qué se quiere conseguir. No se trata de recopilar datos por recopilar, sino de responder a preguntas clave del negocio. Por ejemplo:

• ¿Queremos mejorar la experiencia del cliente?
• ¿Buscamos optimizar la cadena de suministro?
• ¿Necesitamos mejorar nuestras previsiones de ventas?

Los objetivos deben ser específicos, medibles y alineados con la estrategia general de la empresa.

 

3. Identificar y clasificar las fuentes de datos

Una vez definidos los objetivos, es fundamental mapear todas las fuentes de datos disponibles. Estas pueden clasificarse en:

• Datos internos: ERP, CRM, redes sociales, formularios, ventas, soporte, RRHH, etc.
• Datos externos: Datos del mercado, estadísticas sectoriales, open data, herramientas de terceros, etc.

Es importante valorar la calidad, accesibilidad, frecuencia de actualización y fiabilidad de cada fuente. No todos los datos son igual de útiles, y una buena estrategia empieza por seleccionar los más relevantes.

 

4. Establecer procesos de recogida y almacenamiento

Aquí entra en juego la infraestructura tecnológica. Es necesario establecer procedimientos sistemáticos y sostenibles para la recolección, almacenamiento y acceso a los datos.

Algunas buenas prácticas son:

• Automatizar la recopilación siempre que sea posible.
• Establecer protocolos de limpieza y normalización de datos.
• Usar plataformas centralizadas para el almacenamiento (data warehouses o data lakes).
• Garantizar el cumplimiento del RGPD y otras normativas vigentes.

La gobernanza de datos debe contemplar aspectos como la propiedad del dato, niveles de acceso, trazabilidad y políticas de seguridad.

 

5. Seleccionar las herramientas adecuadas

Una vez que los datos están ordenados y accesibles, toca decidir qué herramientas se utilizarán para analizarlos y visualizarlos. La elección dependerá del tipo de análisis que se desea realizar, del equipo humano disponible y del presupuesto.

Algunas opciones comunes:

• Herramientas de BI como Power BI, Tableau, Looker o Qlik Sense.
• Plataformas de análisis avanzado como Google BigQuery, AWS o Azure Synapse.
• Librerías de programación como Pandas o Scikit-learn, en entornos como Python o R.

El criterio debe ser siempre eficiencia, escalabilidad y facilidad de integración con los sistemas actuales de la empresa.

 

6. Formar al equipo y fomentar la cultura de los datos

Una estrategia de datos solo será efectiva si las personas de la organización están preparadas para usarla. Es esencial invertir en formación, tanto técnica como estratégica, para que los equipos entiendan el valor del dato y lo integren en su día a día.

Además, hay que trabajar en una cultura de toma de decisiones basada en datos, que reemplace la intuición o la costumbre como principales guías del negocio. Esto se logra:

• Impulsando el uso de dashboards y reportes visuales.
• Fomentando la transparencia de la información.
• Promoviendo la curiosidad analítica en todos los niveles.

 

7. Medir resultados y ajustar la estrategia

Una estrategia de datos no es un proceso estático. Debe ser evaluada, medida y ajustada de forma continua. Para ello, es útil definir indicadores clave de rendimiento (KPIs), como:

• Tiempo de acceso a la información
• Precisión en las predicciones
• Impacto en las decisiones tomadas
• Reducción de errores o costes
• Nivel de uso de los datos por parte de los equipos

Los datos evolucionan y las herramientas también, por lo que es importante tener la flexibilidad necesaria para adaptarse a nuevas necesidades y tecnologías.

En conclusión, construir una estrategia de datos desde cero es un proceso complejo, pero cada vez más necesario en un entorno empresarial donde la información es poder. No se trata de tener grandes volúmenes de datos, sino de usarlos con inteligencia para tomar decisiones más ágiles y precisas.

Una buena estrategia empieza por tener objetivos claros, fuentes fiables, procesos ordenados y una cultura de uso de datos. Con estos pilares, cualquier empresa puede empezar a transformar su presente… y preparar su futuro.