Te proponemos explorar cómo las organizaciones pueden trascender el enfoque tradicionalmente defensivo para monetizar sus datos y transformarse en centros de ingresos. Actualmente, un significativo 44% de las empresas mantiene una estrategia de datos mayoritariamente defensiva, mientras que sólo un 24% opera de manera ofensiva, demostrando una brecha sustancial en la capitalización del valor de los datos como activo. (Fuente: Data Driven INDEX 2025)

Concluimos presentando dos arquetipos: las organizaciones con capacidades «defensivas», que, a pesar de su potencial, no capitalizan plenamente sus datos para la innovación, y las organizaciones «ofensivas», que utilizan activamente los datos y la Inteligencia Artificial (IA) como herramientas estratégicas para moldear el futuro de sus industrias, maximizando la eficiencia operativa y desbloqueando nuevas vías de creación de valor. Este enfoque ofensivo permite no solo adaptarse a los cambios del mercado, sino también ser los artífices de ellos.

Sólo un 24% de las Organizaciones cuenta con una Estrategia Ofensiva

La nueva empresa basada en datos está desafiada a crear valor con ellos, monetizando la cadena de procesos del CDO y transformándose en un centro de ingresos. Esto puede resultar una paradoja, al observar que el foco principal de la estrategia de datos es “mayoritariamente defensivo” (43,5%), es que existe un espacio importante para la transformación de las unidades de datos. Mientras que el 24,1% de las organizaciones que operan en forma “mayoritariamente ofensiva”, cuentan con una ventaja para monetizar los datos. (Fuente: Data Driven INDEX 2025)

Construyendo una Estrategia de Datos Ofensiva: Factores Esenciales

La implementación de una estrategia de datos efectiva es un pilar fundamental para cualquier organización que aspire a la toma de decisiones informadas, la optimización operativa y la innovación. Para lograrlo, es imperativo considerar una serie de factores interconectados que abarcan desde los cimientos del negocio hasta la cultura organizacional.

1. Factores del Negocio: La Base de la Estrategia

Comprender el núcleo del negocio es el punto de partida. Esto implica una inmersión profunda en:

• Modelo de Negocio Detallado: Un análisis exhaustivo de cómo la empresa genera valor, incluyendo los flujos de ingresos, las relaciones con los clientes, los canales de distribución y los recursos clave. Esto permite identificar dónde y cómo los datos pueden tener el mayor impacto.
• Glosarios Especializados y Terminología Unificada: La creación y mantenimiento de un glosario de términos clave asegura que todos los stakeholders comprendan los conceptos de datos de la misma manera, eliminando ambigüedades y facilitando la comunicación.
• Actividades Críticas por Área Funcional: Identificación de los procesos y actividades que son esenciales para cada departamento (ventas, marketing, operaciones, finanzas, etc.) y cómo los datos impulsan o pueden mejorar dichas actividades.
• Políticas de Protección de Datos y Privacidad: La adhesión a normativas como GDPR y Ley de Datos es no negociable. Esto incluye la definición de políticas claras para la recolección, almacenamiento, procesamiento y eliminación de datos, garantizando la confidencialidad, integridad y disponibilidad.
• Dominios de Datos Relevantes: La segmentación de los datos en dominios lógicos (ej. clientes, productos, proveedores, transacciones) facilita la gobernanza, la gestión y el análisis. Cada dominio requiere una comprensión clara de su significado, origen y uso.
• Roles Asociados a la Gestión de Datos: La asignación de roles y responsabilidades claras (ej. propietarios de datos, custodios de datos, arquitectos de datos) es crucial para la rendición de cuentas y la gestión eficiente del ciclo de vida del dato.

2. Nivel de Madurez: Evaluación de Capacidades Tecnológicas Actuales y Futuras

Una evaluación honesta del estado actual de la organización en relación con los datos es vital para trazar un camino realista:

• Tecnologías Disponibles y Potencial: Un inventario de las herramientas y plataformas existentes para la gestión, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Identificación de gaps tecnológicos y oportunidades para la adopción de nuevas soluciones (cloud, IA/ML, big data).
• Habilitadores Organizacionales: Evaluación de la estructura organizacional, la cultura de datos, el liderazgo y el apoyo ejecutivo. ¿Existen los recursos humanos y financieros necesarios? ¿Hay una mentalidad orientada a los datos en todos los niveles?
• Disciplinas Necesarias y Competencias: Identificación de las habilidades y conocimientos requeridos (científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de negocio) y evaluación de las capacidades existentes dentro del equipo. Planificación para el desarrollo de competencias o la adquisición de talento.
• Deficiencias en el Análisis y la Toma de Decisiones: Un diagnóstico de los puntos débiles en la forma en que la organización utiliza actualmente los datos. ¿Se basan las decisiones en intuición en lugar de evidencia? ¿Faltan insights críticos?
• Situación Actual (As-Is) y Situación Deseada (To-Be): Una descripción clara del panorama actual de datos y un mapa detallado del estado futuro ideal, incluyendo los beneficios esperados y los desafíos a superar.

3. Gobierno de Datos: Estructura y Control para la Confianza

El gobierno de datos es el marco que asegura que los datos sean gestionados como un activo estratégico:

• Estructura Organizacional para el Gobierno de Datos: La creación de un comité de gobierno de datos, una oficina de datos (CDO Office) o roles específicos dentro de la estructura existente para supervisar las políticas y estándares.
• Definición Clara de Roles y Responsabilidades: Establecer quién es responsable de qué aspecto del dato, desde su creación hasta su archivo, fomentando la rendición de cuentas y evitando silos.
• Desarrollo de Habilidades y Competencias en Gobernanza: Capacitación continua para los roles de gobierno de datos y para todos los usuarios de datos sobre las mejores prácticas y políticas.
• Optimización de Procesos de Datos: La racionalización y estandarización de los procesos relacionados con la captura, almacenamiento, transformación, integración y uso de datos para mejorar la eficiencia y la calidad.
• Establecimiento de Políticas y Procedimientos Detallados: Creación de documentos formales que regulen la calidad de los datos, la seguridad, el acceso, la privacidad, la retención y la auditoría.
• El Rol Crucial del Data Steward: El data steward es el custodio de los datos de un dominio específico, responsable de la calidad, la definición, el cumplimiento de las políticas y la resolución de problemas relacionados con los datos.

4. Objetivos y Caso de Negocio: Justificando la Inversión

Una estrategia de datos debe estar intrínsecamente ligada a los objetivos empresariales:

• Metas Cuantificables y Medibles: Definir claramente qué se espera lograr con la estrategia de datos (ej. reducir costos en X%, aumentar la satisfacción del cliente en Y%, mejorar la eficiencia operativa en Z%).
• Impulsores Empresariales Clave: Identificar los factores internos que están llevando a la necesidad de una estrategia de datos (ej. expansión a nuevos mercados, necesidad de personalización, optimización de la cadena de suministro, retención del cliente).
• Elementos Externos e Internos: Considerar el entorno competitivo, las tendencias del mercado, los cambios regulatorios, así como las capacidades internas, la cultura y los recursos disponibles.
• Justificación Comercial Sólida: Cuantificar el retorno de la inversión (ROI) esperado de la estrategia de datos, presentando los beneficios financieros y no financieros, y los riesgos asociados. Esto es crucial para obtener la aprobación y el apoyo de la alta dirección.

5. Mapa y Recorrido: La Implementación Práctica

Una vez definidos los «qué» y los «por qué», se pasa al «cómo»:

• Arquitectura de Datos y Soluciones: Diseño de la infraestructura tecnológica, los modelos de datos, los flujos de datos y las plataformas que soportarán la estrategia, incluyendo soluciones de almacenamiento, integración y análisis.
• Ruta de Transición y Roadmap: Un plan detallado paso a paso, con hitos, plazos y recursos asignados, para pasar de la situación actual a la situación deseada. Priorización de iniciativas y proyectos.
• Métricas de Éxito y KPIs: Definición de indicadores clave de rendimiento para monitorear el progreso de la estrategia de datos y asegurar que se estén logrando los objetivos.
• Gestión del Cambio y Comunicación Estratégica: Un plan para gestionar la resistencia al cambio, comunicar los beneficios de la estrategia a todos los niveles de la organización y asegurar una adopción efectiva.
• Capacitación y Adaptación Continua: Programas de formación para dotar a los empleados de las habilidades necesarias para trabajar con los nuevos sistemas y procesos de datos. Fomentar la adaptación a nuevas formas de trabajo.
• Cultura Orientada a los Datos: El objetivo final es infundir una cultura donde los datos sean valorados, confiables y utilizados rutinariamente para informar cada decisión y cada acción en la organización.

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Caso de Uso y Aplicación Práctica

Una reciente observación y trabajo práctico con 50 ejecutivos nos permitió comprender la situación actual y los escenarios de futuro para diseñar una estrategia de datos ofensiva.

De cada factor del framework descrito, pudimos definir en conjunto qué variables la explicaban mejor. Sobre esa base y con el acompañamiento de nuestros especialistas establecimos juicio mediante una nota. Los resultados son interesantes, ya que pudimos conocer una posición relativa y cada participante pudo determinar sus propias brechas o ventajas de acuerdo a su posición.

Este framework ha sido meticulosamente diseñado para servir como una brújula estratégica para organizaciones que ya demuestran una considerable madurez en su enfoque «Data Driven». Su propósito fundamental es empoderar a estas empresas para que realicen una autoevaluación exhaustiva de sus capacidades actuales en el ámbito de los datos y, a partir de ahí, tracen una hoja de ruta clara y accionable para su estrategia de datos a futuro. Al proporcionar una estructura sólida, el framework facilita la identificación de fortalezas existentes y áreas de oportunidad, permitiendo una planificación estratégica más precisa y efectiva.

A través de nuestra extensa observación y análisis de diversas entidades en diferentes sectores industriales, hemos discernido dos arquetipos distintivos en la forma en que las organizaciones abordan y utilizan sus datos. Por un lado, nos encontramos con organizaciones que exhiben lo que hemos denominado capacidades “defensivas” (ilustradas en el caso 1). Estas organizaciones, a pesar de poseer un vasto potencial de datos, a menudo no logran capitalizar plenamente las condiciones inherentes a un modelo de negocio que se basa intrínsecamente en el poder de los datos. Su enfoque tiende a ser reactivo, utilizando los datos principalmente para mitigar riesgos o resolver problemas existentes, en lugar de anticipar tendencias o impulsar la innovación. No aprovechan la riqueza de la información disponible para redefinir sus mercados o crear nuevas propuestas de valor, lo que las sitúa en una posición de menor ventaja competitiva.

En marcado contraste, hemos identificado organizaciones que adoptan una postura “ofensiva” (ejemplificadas en el caso 2). Estas empresas no solo entienden el valor intrínseco de sus datos, sino que los emplean activamente como una herramienta estratégica para moldear y escribir el futuro de sus respectivas industrias. A través de la implementación audaz y estratégica de la Inteligencia Artificial (IA), estas organizaciones desafían proactivamente el status quo, no solo maximizando su eficiencia operativa a niveles sin precedentes, sino también desbloqueando nuevas rutas para la innovación y la creación de valor. Su mentalidad es proactiva y visionaria; utilizan los datos para predecir comportamientos del consumidor, personalizar experiencias, optimizar procesos complejos y, en última instancia, forjar un liderazgo distintivo en sus mercados. La aplicación de la IA en estas organizaciones se convierte en un motor clave para la transformación, permitiéndoles no solo adaptarse a los cambios del mercado, sino también ser los artífices de esos cambios.

Este marco lo diseñamos pensando en empresas que ya tienen un pulso “Data Driven”. La idea es que sirva para dar una revisión a cómo están manejando los datos hoy. Así, podrán armar un plan claro y práctico para su estrategia de datos a futuro. Al final, tener una estructura sólida te ayudará a ver qué hacen bien y dónde pueden mejorar, para que la planificación sea más acertada y efectiva. Si necesitas de nuestro apoyo, conecta aquí con nosotros.

Estudio El Uso de Los DATOS – Data Driven INDEX

Llevamos 8 años haciendo seguimiento a las características de una empresa basada en datos. Obtén en este enlace el estudio.

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