Vivimos en la era de los datos, pero eso no significa que todas las empresas estén realmente aprovechándolos. Ser data-driven no es simplemente almacenar información, sino estructurarla, integrarla y utilizarla para tomar mejores decisiones. Y aquí radica un problema crítico que muchas grandes compañías aún no han resuelto: la falta de estandarización y modelos de datos adecuados para convertir toda la información dispersa en un verdadero activo estratégico.
Las grandes empresas externalizan una cantidad significativa de sus procesos en múltiples proveedores. Desde la tramitación ambiental hasta el desarrollo de ingeniería, pasando por el análisis territorial y el relacionamiento comunitario, cada área opera con especialistas que generan datos constantemente. El problema es que estos datos llegan en distintos formatos, estructuras y niveles de calidad. Al final, lo que debería ser una ventaja competitiva –la información– se convierte en un pasivo para las compañías, que se ven enfrentadas a la complejidad de gestionar un caos de información fragmentada e inconsistente.
El resultado es que los datos se vuelven poco confiables, difíciles de integrar y, en muchos casos, terminan completamente desaprovechados. En este sentido, la falta de estandarización de datos dentro de las grandes empresas es una barrera que impide la generación de valor y frena su evolución hacia modelos de negocio basados en datos.
El desafío no es sólo técnico; sino que es estratégico y ESTRATÉGICO en mayúscula.
No se trata sólo de definir un estándar, sino de diseñar arquitecturas, modelos de datos y flujos de procesos (idealmente lo más automatizado posible) que permitan capturar, organizar y reutilizar la información a lo largo del tiempo. Esto requiere un cambio de mentalidad en las organizaciones: pasar de ver los datos como un subproducto de cada proceso a considerarlos un activo central en la estrategia del negocio.
Los beneficios de adoptar una estructura de datos estandarizada son enormes. Por un lado, permite que la información fluya de manera eficiente entre distintas áreas y proveedores, eliminando redundancias y mejorando la interoperabilidad. Por otro, facilita la implementación de herramientas de inteligencia artificial y analítica avanzada, que requieren datos limpios y estructurados para generar predicciones precisas. Además, una buena gestión de datos reduce riesgos, optimiza costos y mejora la capacidad de adaptación de la empresa ante cambios en el entorno.
El camino para lograrlo no es fácil, pero es inevitable. Las organizaciones que no avancen en este proceso seguirán acumulando información sin poder convertirla en valor, mientras que aquellas que logren estructurar sus datos de manera eficiente se posicionarán con una ventaja competitiva inalcanzable. Y aquí surge la gran pregunta: ¿cómo pueden las empresas lograr esta transformación?
Como mencioné en una columna anterior, la innovación generalmente proviene desde afuera. Las compañías que realmente quieran ser data-driven deben asociarse con partners especializados en modelos de datos, ciencia de la información, tecnología y el expertise del ámbito que se requiera. Pues no se trata sólo de implementar tecnología, sino de establecer modelos que permitan que los datos sean comprensibles, interoperables y accionables a lo largo del tiempo. Sin esta estructura, los datos seguirán siendo un océano caótico sin posibilidad de aprovechar todo su potencial.
La estandarización y los modelos de datos no son un detalle técnico; son la base sobre la cual se construye el futuro de las organizaciones data-driven. El desafío ya no es tener datos, sino saber cómo convertirlos en conocimiento.
