La cultura de datos suele ser el eslabón perdido en la transformación digital

En un entorno empresarial cada vez más competitivo y dinámico, la capacidad de una organización para tomar decisiones informadas y estratégicas se ha convertido en un diferenciador clave. Por ello, es importante evolucionar hacia una cultura empresarial basada en datos, conocida como "data-driven", para mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad de las empresas mexicanas, según señala la empresa enfocada en transformación digital, SONDA.​

Según un estudio de McKinsey, las empresas que adoptan un enfoque basado en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, seis veces más probabilidades de retenerlos y 19 veces más probabilidades de ser rentables en comparación con aquellas que no lo hacen. Además, las organizaciones con una madurez avanzada en el uso de datos pueden experimentar un incremento del 20 % en sus ingresos y una reducción del 30 % en sus costos operativos en comparación con sus competidores menos maduros en datos.

"La transformación hacia una cultura data-driven no es solo una tendencia, sino una necesidad imperativa para las empresas que buscan mantenerse competitivas en el mercado actual", afirmó Juan Carlos Gutiérrez Botero, gerente general de SONDA.

Sin embargo, los expertos de la compañía destacaron que la transición hacia una cultura data-driven implica comprender en qué nivel de madurez se encuentra actualmente una organización. Por eso, han identificado cinco niveles clave en este proceso:​

1. Inicial o ad hoc: Cuando se tiene una gestión desorganizada de datos sin estructura definida. Las decisiones se basan en la experiencia e intuición, con poca o ninguna base en datos.​
2. Consciente o con control básico: Hay un reconocimiento del valor de los datos, y se desarrollan políticas y procedimientos básicos para su gestión. Sin embargo, aún falta una visión centralizada y el uso de datos sigue siendo fragmentado.​
3. Estructurado o estándar: Ya se realiza la implementación de una infraestructura y normalización de procesos de gestión de datos a nivel organizacional. Los datos se centralizan en un data warehouse o data lake, permitiendo una accesibilidad más uniforme.​
4. Transformativo o predictivo y analítico: Se lleva a cabo la aplicación de modelos predictivos y analíticos para anticipar tendencias y tomar decisiones proactivas. Se inicia la experimentación con inteligencia artificial (IA) y machine learning.​
5. Data-driven o con cultura de datos: La organización es plenamente impulsada por datos, con una cultura sólida de toma de decisiones basada en información objetiva. Se utilizan modelos avanzados de analítica en tiempo real, IA y aprendizaje automático como soporte continuo en las operaciones y en la estrategia.

Los ejecutivos de SONDA explicaron que adoptar una cultura data-driven presenta desafíos significativos para las organizaciones, entre los que se incluyen:​

• El cambio cultural, que conlleva fomentar una mentalidad que valore y utilice los datos en todos los niveles de la organización.​
• Calidad y gobernanza de datos, es decir, asegurar la precisión, integridad y seguridad de los datos recopilados y utilizados.​
• Infraestructura tecnológica, pues se debe desarrollar y mantener sistemas robustos capaces de manejar grandes volúmenes de datos y análisis complejos.​
• Capacitación y desarrollo de talento, lo que significa formar a los empleados en habilidades analíticas y técnicas necesarias para interpretar y utilizar datos de manera efectiva.​

"La transformación hacia una cultura data-driven es un proceso complejo que requiere compromiso y colaboración en toda la organización", señaló Gutiérrez. "Las empresas [deben empoderarse] para que puedan aprovechar al máximo el valor de sus datos. Al hacerlo, no solo mejoran su competitividad y eficiencia, sino que también contribuyen al crecimiento y desarrollo del ecosistema empresarial en México", concluyó el gerente general de SONDA.