¿Por qué algunas organizaciones logran resultados extraordinarios con sus datos… y otras no?
Curado por: Jorge Valdés Garciatorres, MDO, PMP y Ramón Hernández Callejas, CDMP Master, PMP
“En este momento histórico, el viejo modelo económico de tierra, trabajo y capital hace tiempo que quedó obsoleto. Ahora es Datos, Trabajo y Capital”
Adaptado de: Viktor Mayer-Schönberger y Thomas Ramge – 2018.
Tienen los mismos dashboards. Las mismas herramientas. Incluso los mismos proveedores. Pero una obtiene los resultados de negocio esperados… y la otra no. ¿Cuál es la diferencia?
Hace unos años, trabajé con dos organizaciones del mismo sector. Ambas invirtieron en plataformas de analítica de última generación. Una logró reducir sus tiempos de respuesta al cliente en un 35 %. La otra no logró mover ni una sola métrica clave. ¿La diferencia? Una tenía una estrategia de datos. La otra, solo tecnología.
Esa experiencia me dejó una lección que comparto con cada cliente: en la era de la información, no gana quien más datos tiene, sino quien mejor sabe qué hacer con ellos.
Una estrategia de datos no es un lujo. Es una brújula
Una estrategia de datos es la manera en que una empresa define, gestiona y aprovecha sus datos para generar valor tangible. No se trata de acumular información, sino de responder preguntas clave:
- ¿Qué decisiones queremos potenciar con datos?
- ¿Qué datos necesitamos para eso?
- ¿Cómo garantizamos su calidad, trazabilidad y seguridad?
- ¿Qué capacidades (tecnológicas y humanas) debemos desarrollar?
Según DAMA International (2017), una estrategia eficaz abarca gobernanza, calidad, metadatos, arquitectura y seguridad—elementos esenciales del marco DMBOK .
El error más común: delegar los datos solo al área de TI
Frecuentemente, las iniciativas de analítica fracasan porque los datos se tratan como un tema exclusivamente técnico. Se esperan resultados desde sistemas, sin alinearlos con la estrategia. Gartner (2021) advierte que el 70 % de dichas iniciativas no generan valor real por esa falta de alineación .
Las organizaciones que logran resultados con datos conciben una estrategia que inicia con propósito, no con tecnología.
Tres prácticas que marcan la diferencia
- Diseñan con propósito, no por moda
Definen primero los problemas estratégicos antes de adoptar IA o big data. - Alfabetización de datos para todos
No basta con científicos de datos. Todos los niveles deben entender y confiar en los datos. McKinsey (2022) revela que las empresas data-driven tienen 3 veces más probabilidades de mejorar su desempeño. - Tratan los datos como un activo
Implementan roles como data steward o chief data officer (CDO), mantiene políticas de calidad, y garantizan acceso seguro y actualizado.
Un cambio de era: los datos como nuevo factor de producción
Fue Viktor Mayer-Schönberger quien lo expresó con claridad en su libro Reinventing Capitalism in the Age of Big Data: el viejo modelo económico basado en tierra, trabajo y capital ya no basta. Hoy, los datos son un nuevo insumo clave para la creación de valor. No es solo una metáfora elegante: es una transformación estructural en cómo se generan ventajas competitivas, se asignan recursos y se toman decisiones (Mayer-Schönberger & Ramge, 2018).
Pero no basta con tener datos. Para que generen impacto, deben recorrer una transformación:
- Datos son hechos crudos, sin contexto.
- Información surge cuando organizamos esos datos y les damos forma.
- Conocimiento ocurre cuando interpretamos la información y la conectamos con experiencia.
- Sabiduría es cuando usamos ese conocimiento para tomar decisiones acertadas y éticas.
Este modelo, conocido como DIKW, nos recuerda que el verdadero valor no está en los datos por sí mismos, sino en nuestra capacidad de interpretarlos y actuar con criterio.
Como dijo Peter Drucker en su clásico libro premonitorio “La sociedad post capitalista”[1] (1993):
“El conocimiento ha pasado a ser el recurso económico por excelencia, y el trabajador del conocimiento, el grupo dominante en la fuerza laboral.”
La diferencia entre sobrevivir y prosperar en esta era no radica en cuántos datos tienes, sino en qué tan bien los conviertes en conocimiento útil y decisiones sabias. Esto es la estrategia de datos y las organizaciones que lo comprenden son las que se están adelantando al futuro.
¿Quieres llevar esta conversación al siguiente nivel?
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«¿Porqué algunas organizaciones, convierten sus datos en ventja y otros acumulan exceles?»
En él, conversaremos con Ramón Hernández, toda una autoridad en la materia de cómo aprovechar los datos de la organzación en esta “nueva” era y con él profundizaremos en temas como:
- Cómo transformar datos en decisiones inteligentes
- Estructurar una estrategia que trascienda la tecnología
- Casos reales y buenas prácticas que marcan la diferencia
Para líderes de negocios, responsables de estrategia y gobierno de la organización, equipos de TI, analistas y profesionales listos para pasar de la teoría a la acción.
🗓️ Fecha: 24 de septiembre 2025
🕒 Hora: 12:00 hrs. Hora Centroámerica
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Antes de irte, una pregunta para ti:
En tu organización, ¿los datos impulsan las decisiones o generan dudas? ¿Qué pasaría si tus datos fueran tu mejor brújula?
Referencias APA verificables
- DAMA International. (2017). DAMA‑DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2ª ed.). Technics Publications.
- Gartner. (2021). The Future of Data and Analytics is Now. Gartner Data & Analytics Summit. Recuperado de https://www.gartner.com
- McKinsey & Company. (2022). Creating a data‑driven culture: A McKinsey perspective on how to drive impact. Recuperado de https://www.mckinsey.com
- Mayer-Schönberger, V., & Ramge, T. (2018). Reinventing capitalism in the age of big data. Basic Books.
- Drucker, P. F. (1993). Post-Capitalist Society. New York: HarperBusiness.
[1] Esta obra es una de las más influyentes en torno a la transformación del trabajo y la economía del conocimiento. En ella, Drucker introduce con fuerza el concepto de “trabajador del conocimiento” y afirma que el conocimiento será el recurso económico más importante del siglo XXI.
