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¿Qué tan preparada está su empresa para tomar decisiones basadas en datos?

¿Qué tan preparadas están las empresas en Colombia para tomar decisiones basadas en datos?

Antes de responder esa pregunta, vale la pena hacerse otra: ¿cuándo fue la última vez que una decisión importante en su organización se tomó con base en información actualizada, verificada y analizada —y no a partir de la intuición de alguien con experiencia?

Si la respuesta genera algo de incomodidad, no es una situación aislada. En Colombia, la calidad de los datos sigue siendo uno de los principales desafíos para la competitividad empresarial, con problemas frecuentes de incoherencias en registros, datos obsoletos e información incompleta que dificultan la toma de decisiones estratégicas. Y sin embargo, la mayoría de las empresas sigue operando con esa realidad sin haberla nombrado como un problema.

El dato no es el problema: es lo que se hace con él

La mayoría de las empresas tiene más datos de los que cree. Los genera a diario: en ventas, en nómina, en cartera, en la operación.

El problema no es la ausencia de información. Es su dispersión, su falta de consistencia y la ausencia de un proceso que la convierta en insumo útil para quien decide.

Cuando la información presenta inconsistencias o proviene de fuentes dispersas, los indicadores pierden confiabilidad y el análisis pierde utilidad para orientar la estrategia.

Una empresa puede invertir en tecnología y en tableros de control, y seguir tomando malas decisiones si los datos que los alimentan son incorrectos o llegan tarde.

¿Qué significa, en la práctica, tomar decisiones basadas en datos?

No se trata de tener un equipo de analítica ni de implementar inteligencia artificial de un día para otro.

Una cultura data-driven es un modelo de gestión en el que las decisiones se toman a partir de datos fiables y medibles, y no solo de la intuición, integrando el análisis en todos los procesos para mejorar la objetividad y reducir sesgos.

En términos concretos: cuando el gerente pregunta por qué bajaron las ventas, hay una respuesta en números. Cuando se evalúa una inversión, existe una proyección construida sobre datos reales. Cuando el equipo financiero reporta, la información es comparable y está actualizada.

Los frenos más comunes, y por qué no son tecnológicos

La falta de competencias analíticas, la resistencia cultural al cambio, la desconfianza hacia la calidad del dato y la desalineación entre tecnología y propósito son algunos de los factores que más suelen frenar el avance hacia un modelo verdaderamente data-driven.

En muchas organizaciones colombianas, el obstáculo real no está en la infraestructura tecnológica: está en que cada área maneja su propia información de manera aislada, sin criterios comunes, sin procesos de verificación y sin una conexión clara entre lo que se registra y lo que se necesita para decidir. El resultado es una empresa que tiene datos, pero no tiene claridad.

La analítica de datos no solo implica herramientas tecnológicas, sino también la construcción de una cultura organizacional basada en datos. Las empresas que estructuren y analicen sus datos de manera eficiente podrán anticiparse a las tendencias del mercado y mejorar su capacidad de respuesta.

Cómo construir esa cultura: pasos concretos

Construir una organización que decide con base en datos no es un proyecto de tecnología: es un proceso de transformación gradual que empieza por definir qué información es realmente relevante y cómo se va a gestionar.

Primero, un diagnóstico honesto. Antes de implementar cualquier herramienta, es necesario entender qué datos tiene la empresa hoy, dónde están, quién los gestiona, qué tan confiables son y para qué decisiones podrían usarse. Este punto inicial permite conocer el «qué» y el «de dónde» de los datos para enfocar acciones en áreas como finanzas, calidad o servicio.

Segundo, priorizar sobre dispersarse. Es clave alinear los esfuerzos analíticos con objetivos comerciales claros, elegir indicadores relevantes y monitorear solo lo que realmente aporta valor para la toma de decisiones. No todo dato es estratégico, y perseguir demasiados indicadores al mismo tiempo suele producir más confusión que claridad.

Tercero, definir responsables. Los datos no se gestionan solos. El gobierno de datos implica establecer estructuras, responsabilidades y prácticas organizacionales que permitan tratar el dato como un activo y convertirlo en una base confiable para la toma de decisiones. Alguien en la organización debe ser responsable de que la información sea correcta, oportuna y accesible.

Cuarto, construir desde la gerencia. La alta dirección debe liderar la cultura data-driven para que luego baje al resto de la organización. Cuando la gerencia no usa los datos para decidir, ningún área de la empresa los va a priorizar.

El costo de no hacerlo

Las compañías data-driven tienen 23 veces mayor probabilidad de adquirir clientes, 6 veces mayor probabilidad de retenerlos y 19 veces mayor probabilidad de ser rentables.

Adicionalmente, aquellas que logran una madurez avanzada en el uso de datos tienden a experimentar un incremento del 20% en sus ingresos y una reducción del 30% en sus costos operativos comparado con sus competidores.

Esas cifras no son el argumento para implementar tecnología. Son el argumento para tomarse en serio la calidad de la información con la que opera su empresa hoy.

La pregunta con la que abre este artículo no tiene una respuesta única. Pero sí tiene una respuesta honesta, y obtenerla vale el esfuerzo.

Saber en qué nivel de madurez se encuentra su organización respecto al uso de datos es el primer paso para construir un proceso de mejora que tenga sentido, que sea gradual y que esté alineado con los objetivos reales del negocio.