{"id":9285,"date":"2023-12-19T20:38:08","date_gmt":"2023-12-19T19:38:08","guid":{"rendered":"https:\/\/itpatagonia.com\/?p=9285"},"modified":"2026-04-13T22:13:06","modified_gmt":"2026-04-13T20:13:06","slug":"como-construir-empresas-data-driven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itpatagonia.com\/es\/blog\/como-construir-empresas-data-driven","title":{"rendered":"Transformar datos en informaci\u00f3n \u00fatil: el camino imprescindible para evolucionar"},"content":{"rendered":"

Los datos son un activo muy valioso para las organizaciones. La actividad diaria genera una gran cantidad de informaci\u00f3n, pero, su mera existencia no es sin\u00f3nimo de buen aprovechamiento<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Para que los datos se conviertan en informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones, es vital recopilarlos, transformarlos y analizarlos de forma estructurada y estrat\u00e9gica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Construir una cultura organizacional data-driven no se logra de un d\u00eda para el otro. No es un proceso azaroso, ni se impone. <\/p>\n\n\n\n

Requiere tiempo y debe sustentarse en estrategias, planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n coordinadas ancladas en un profundo compromiso empresarial. Y precisa la creaci\u00f3n de una cultura data-driven, en la que toda la organizaci\u00f3n conf\u00ede en que los datos son una fuente para tomar mejores decisiones.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo hablamos sobre las organizaciones data-driven: qu\u00e9 son, c\u00f3mo incorporar el an\u00e1lisis de datos en todos los niveles, y los desaf\u00edos que implica la transformaci\u00f3n de la cultura. Adem\u00e1s, nos adentramos en las ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning para impulsar la transformaci\u00f3n de datos en informaci\u00f3n \u00fatil para tomar decisiones<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son las organizaciones data-driven?<\/h2>\n\n\n\n

Minuto a minuto, las personas y las organizaciones generamos una incalculable cantidad de informaci\u00f3n. A modo de ejemplo, algunas estad\u00edsticas calculan que si se quisiera descargar toda la informaci\u00f3n de internet se tardar\u00eda m\u00e1s de 180 millones de a\u00f1os<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Esa informaci\u00f3n es una mina de oro para los negocios. No en vano se considera que los datos son el petr\u00f3leo de la actualidad. Bien utilizados, pueden ser un factor decisivo en la evoluci\u00f3n de la actividad. <\/p>\n\n\n\n

Las organizaciones data-driven aprovechan esta ventaja de forma estrat\u00e9gica. Implementan sistemas y procesos que aseguran que todos los miembros tienen acceso a la informaci\u00f3n relevante y actualizada que necesitan<\/strong> para tomar decisiones informadas y basadas en hechos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La importancia de migrar a este tipo de mentalidad empresarial deriva principalmente del cambio en la conducta de los consumidores. Los clientes son cada vez m\u00e1s exigentes<\/strong> y demandan respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas y asertivas a sus necesidades.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, las organizaciones que se adaptan a estos cambios de forma efectiva, son las que m\u00e1s chances tienen de evolucionar y mantener su competitividad<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"Uso
Uso de los datos en las organizaciones data-driven.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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\u00bfC\u00f3mo construir una empresa que basa sus decisiones en datos? <\/h2>\n\n\n\n

Como mencionamos antes, construir una cultura empresarial basada en datos lleva tiempo. Es un proceso que requiere estrategia, planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n sincronizadas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, es necesario sentar las bases. Todos los niveles de la organizaci\u00f3n tienen que estar alineados en la importancia de la adopci\u00f3n de los datos<\/strong>. Adem\u00e1s, hay que desarrollar un sentido de responsabilidad y compromiso conjunto, y definir objetivos claros.<\/p>\n\n\n\n

En resumen, implica cambiar el <\/strong>mindset <\/em><\/strong>de la organizaci\u00f3n.<\/strong> De hecho, suele ser la cultura y no la tecnolog\u00eda el freno para avanzar hacia la transformaci\u00f3n de las empresas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEn nuestra experiencia liderando proyectos de data analysis con organizaciones de diversas industrias, aprendimos que los datos son el pasado, el presente y el futuro de las organizaciones\u201d, explica Mariana Oliva, Manager de proyectos y procesos de IT Patagonia. <\/p>\n\n\n\n

\u201cEl pasado, porque son el punto de partida que nos muestra c\u00f3mo vinimos haciendo las cosas hasta este momento. El presente, porque nos permiten ver d\u00f3nde estamos parados hoy. Y el futuro, porque si son bien aprovechados pueden convertirse en la br\u00fajula que nos orienta hacia d\u00f3nde hay que ir para obtener los resultados que planificamos\u201d, detalla.<\/p>\n\n\n\n

\"Las
La alta direcci\u00f3n debe liderar la cultura data-driven, para que luego baje al resto de la organizaci\u00f3n. <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Ser una organizaci\u00f3n data-driven implica poner los datos en el centro de la atenci\u00f3n y de las decisiones<\/strong>. A trav\u00e9s de las tendencias y descubrimientos que los datos proveen, el negocio se impulsa y surgen nuevas ideas innovadoras.<\/p>\n\n\n\n

Pero, para llegar a ese punto, los datos disgregados deben convertirse en informaci\u00f3n<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Como intermediario entre ambos estados tiene que haber un proceso de an\u00e1lisis sistem\u00e1tico y estrat\u00e9gico, sustentado en una visi\u00f3n integradora de la organizaci\u00f3n, en la que cada departamento no es estanco sino sin\u00e9rgico con los dem\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n

Como resultado, se mejora el conocimiento del mercado y de sus objetivos, se pueden anticipar hip\u00f3tesis a partir de la evaluaci\u00f3n de la gesti\u00f3n y se reducen riesgos gracias al an\u00e1lisis predictivo basado en datos fiables.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo incorporar la toma y an\u00e1lisis de los datos en todos los niveles de la empresa? <\/h2>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda, las empresas que se centran en el an\u00e1lisis de datos tienen ventajas sobre aquellas que no lo hacen. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n