{"id":1158,"date":"2025-02-18T14:15:25","date_gmt":"2025-02-18T14:15:25","guid":{"rendered":"https:\/\/lscp.onl\/chr\/?p=1158"},"modified":"2025-07-15T17:07:25","modified_gmt":"2025-07-15T17:07:25","slug":"darle-valor-a-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lscp.onl\/chr\/darle-valor-a-los-datos\/","title":{"rendered":"Darle valor a los datos"},"content":{"rendered":"\t\t
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Darle valor a los datos\n <\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vivimos en la era de los datos, pero eso no significa que todas las empresas est\u00e9n realmente aprovech\u00e1ndolos. Ser <\/span>data-driven<\/span><\/i> no es simplemente almacenar informaci\u00f3n, sino estructurarla, integrarla y utilizarla para tomar mejores decisiones. Y aqu\u00ed radica un problema cr\u00edtico que muchas grandes compa\u00f1\u00edas a\u00fan no han resuelto: la falta de estandarizaci\u00f3n y modelos de datos adecuados para convertir toda la informaci\u00f3n dispersa en un verdadero activo estrat\u00e9gico.<\/span><\/p>

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Las grandes empresas externalizan una cantidad significativa de sus procesos en m\u00faltiples proveedores. Desde la tramitaci\u00f3n ambiental hasta el desarrollo de ingenier\u00eda, pasando por el an\u00e1lisis territorial y el relacionamiento comunitario, cada \u00e1rea 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 deber\u00eda ser una ventaja competitiva \u2013la informaci\u00f3n\u2013 se convierte en un <\/span>pasivo<\/span><\/i> para las compa\u00f1\u00edas, que se ven enfrentadas a la complejidad de gestionar un caos de informaci\u00f3n fragmentada e inconsistente.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El resultado es que los datos se vuelven poco confiables, dif\u00edciles de integrar y, en muchos casos, terminan completamente desaprovechados.\u00a0 En este sentido, la falta de estandarizaci\u00f3n de datos dentro de las grandes empresas es una barrera que impide la generaci\u00f3n de valor y frena su evoluci\u00f3n hacia modelos de negocio basados en datos.<\/span><\/p>

El desaf\u00edo no es s\u00f3lo t\u00e9cnico; sino que es estrat\u00e9gico y ESTRAT\u00c9GICO en may\u00fascula.\u00a0<\/span><\/p>

No se trata s\u00f3lo de definir un est\u00e1ndar, sino de dise\u00f1ar arquitecturas, modelos de datos y flujos de procesos (idealmente lo m\u00e1s automatizado posible) que permitan capturar, organizar y reutilizar la informaci\u00f3n 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.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los beneficios de adoptar una estructura de datos estandarizada son enormes. Por un lado, permite que la informaci\u00f3n fluya de manera eficiente entre distintas \u00e1reas y proveedores, eliminando redundancias y mejorando la interoperabilidad. Por otro, facilita la implementaci\u00f3n de herramientas de inteligencia artificial y anal\u00edtica avanzada, que requieren datos limpios y estructurados para generar predicciones precisas. Adem\u00e1s, una buena gesti\u00f3n de datos reduce riesgos, optimiza costos y mejora la capacidad de adaptaci\u00f3n de la empresa ante cambios en el entorno.<\/span><\/p>

El camino para lograrlo no es f\u00e1cil, pero es inevitable. Las organizaciones que no avancen en este proceso seguir\u00e1n acumulando informaci\u00f3n sin poder convertirla en valor, mientras que aquellas que logren estructurar sus datos de manera eficiente se posicionar\u00e1n con una ventaja competitiva inalcanzable. Y aqu\u00ed surge la gran pregunta: \u00bfc\u00f3mo pueden las empresas lograr esta transformaci\u00f3n?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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C\u00f3mo hacerlo<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Como mencion\u00e9 en una columna anterior, la innovaci\u00f3n generalmente proviene desde afuera. Las compa\u00f1\u00edas que realmente quieran ser <\/span>data-driven<\/span><\/i> deben asociarse con partners especializados en modelos de datos, ciencia de la informaci\u00f3n, tecnolog\u00eda y el expertise del \u00e1mbito que se requiera. Pues no se trata s\u00f3lo de implementar tecnolog\u00eda, sino de establecer modelos que permitan que los datos sean comprensibles, interoperables y accionables a lo largo del tiempo. Sin esta estructura, los datos seguir\u00e1n siendo un oc\u00e9ano ca\u00f3tico sin posibilidad de aprovechar todo su potencial.<\/span><\/p>

La estandarizaci\u00f3n y los modelos de datos no son un detalle t\u00e9cnico; son la base sobre la cual se construye el futuro de las organizaciones <\/span>data-driven<\/span><\/i>. El desaf\u00edo ya no es tener datos, sino saber c\u00f3mo convertirlos en conocimiento.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vivimos en la era de los datos, pero eso no significa que todas las empresas est\u00e9n realmente aprovech\u00e1ndolos. Ser data-driven no es simplemente almacenar informaci\u00f3n, sino estructurarla, integrarla y utilizarla para tomar mejores decisiones. 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