En un mundo cada vez más impulsado por los datos, todas las organizaciones, tanto las empresas privadas, como los organismos públicos, buscan aprovechar su información para tomar decisiones más acertadas, mejorar la eficiencia de sus procesos y cumplir sus objetivos estratégicos. Sin embargo, crear una estrategia de datos efectiva es un desafío que no debe subestimarse.
Con frecuencia, organizaciones de todos los sectores caen en errores comunes que pueden comprometer el éxito de sus estrategias desde el principio. Desde ignorar la importancia del gobierno del dato hasta no alinear los objetivos estratégicos con las necesidades reales de la institución, estos fallos pueden traducirse en ineficiencias, incumplimientos normativos e, incluso, pérdida de confianza por parte de ciudadanos, empleados o usuarios.
A continuación, se detallan algunos de los errores más comunes en la elaboración de una estrategia de datos, justificando su impacto y el grado de afectación que pueden tener en una organización:
Falta de vinculación con los objetivos de la organización y no identificación de las áreas clave
Para que la estrategia de datos sea efectiva en cualquier tipo de organización, es fundamental que esté alineada con sus objetivos estratégicos. Estos objetivos incluyen áreas clave como el incremento de los ingresos, la mejora del servicio, la optimización de costes o la experiencia del cliente/ciudadano. Además, priorizar las iniciativas es esencial para identificar las áreas de la organización que se beneficiarán más de la estrategia de datos. Este enfoque no solo permite maximizar el retorno de la inversión en datos, sino también asegurar que las iniciativas estén claramente conectadas con los resultados deseados, reduciendo posibles brechas entre los esfuerzos en datos y los objetivos estratégicos.
No definir objetivos claros a corto y medio plazo
Definir metas específicas y alcanzables en las etapas iniciales de una estrategia de datos es muy importante para establecer una dirección clara y demostrar su valor desde el principio. Esto impulsa la motivación de los equipos involucrados y genera confianza entre los líderes y las partes interesadas. Priorizar objetivos a corto plazo, como la implementación de un dashboard de indicadores clave o la mejora en la calidad de un conjunto específico de datos críticos, permite obtener resultados tangibles de manera rápida y justifica la inversión en la estrategia de datos. Estos logros iniciales no solo consolidan el respaldo de la dirección, sino que también fortalecen el compromiso de los equipos.
De igual forma, los objetivos a medio plazo son fundamentales para construir sobre los avances iniciales y preparar el terreno para proyectos más ambiciosos. Por ejemplo, la automatización de procesos de generación de informes o la implementación de modelos predictivos para áreas clave pueden ser metas intermedias que demuestren el impacto positivo de la estrategia en la organización. Estos logros permiten medir el progreso, evaluar el éxito de la estrategia y garantizar que esté alineada con las prioridades estratégicas de la organización.
Establecer una combinación de metas a corto y medio plazo asegura que la estrategia de datos mantenga su relevancia a lo largo del tiempo y continúe generando valor. Este enfoque ayuda a la organización a avanzar de manera estructurada, reforzando su posición tanto frente a sus competidores como en el cumplimiento de su misión en el caso de organismos públicos.
No realizar una evaluación de madurez previa para definir la estrategia lo más acotada posible
Antes de diseñar una estrategia de datos, es crucial realizar una evaluación previa que permita entender el estado actual de la organización en términos de datos y delimitar el alcance de manera realista y efectiva. Este paso no solo evita que los esfuerzos se dispersen, sino que también asegura que la estrategia esté alineada con las necesidades reales de la organización, maximizando así su impacto. Sin una evaluación previa, es fácil caer en el error de abordar iniciativas demasiado amplias o poco conectadas con las prioridades estratégicas.
Por lo tanto, realizar esta evaluación previa no es solo un ejercicio técnico, sino una herramienta estratégica que asegura que los recursos y esfuerzos estén bien dirigidos desde el principio. Con un diagnóstico claro, la estrategia de datos se convierte en una hoja de ruta sólida, capaz de generar resultados tangibles desde las primeras etapas. Cabe recordar que para realizar esta evaluación de madurez previa a la estrategia se podría utilizar la UNE 0080:2023, centrada en la evaluación de la madurez del gobierno y gestión del dato, proporciona un marco estructurado para esta evaluación inicial. Esta norma permite analizar de manera objetiva los procesos, tecnologías y capacidades de la organización en torno a los datos
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No llevar a cabo iniciativas de gobierno del dato
La definición de una estrategia sólida es fundamental para el éxito de las iniciativas de gobierno del dato. Es esencial contar con un área o unidad responsable del gobierno del dato, como una oficina del dato o un centro de excelencia, desde donde se establezcan las directrices claras y se coordinen las acciones necesarias para alcanzar los objetivos estratégicos comprometidos. Estas iniciativas deben estar alineadas con las prioridades de la organización, asegurando que los datos sean seguros, usables para los fines previstos y cumplan con la normativa y legislación vigente.
Un marco sólido de gobierno del dato es clave para garantizar la consistencia y la calidad de los datos, fortaleciendo la confianza en los informes y análisis que generan tanto valor interno como externo. Además, un enfoque adecuado reduce riesgos como el incumplimiento normativo, promoviendo un uso efectivo de los datos y protegiendo la reputación de la organización.
Por ello, es importante diseñar estas iniciativas con un enfoque integral, priorizando la colaboración entre las distintas áreas y alineándolas con la estrategia global de datos. Para profundizar en cómo estructurar un sistema de gobierno del dato efectivo, puedes consultar esta serie de artículos: De la estrategia del dato al sistema de gobierno de datos – Parte 1 .
Enfocarse exclusivamente en la tecnología
Muchas organizaciones tienen la opinión errónea de que la adquisición de herramientas y plataformas sofisticadas será la solución definitiva a sus problemas de datos. Sin embargo, la tecnología constituye solo una parte del ecosistema. Sin los procesos adecuados, un marco de gobernanza y, por supuesto, personas, incluso la mejor tecnología fracasará. Esto es problemático porque puede dar lugar a enormes inversiones sin un retorno claro, así como a frustración entre los equipos cuando no obtienen los resultados esperados.
No involucrar a todas las partes interesadas ni definir los roles y responsabilidades
Una estrategia de datos sólida necesita sumar a todos los actores relevantes, ya sea en una administración pública o en una empresa privada. Cada área, departamento o unidad tiene una visión única de cómo los datos pueden ser útiles para alcanzar objetivos, mejorar servicios o tomar decisiones más informadas. Por eso, involucrar a todas las partes interesadas desde el principio no solo enriquece la estrategia, sino que también asegura que se alineen con las necesidades reales de la organización.
Asimismo, definir roles y responsabilidades claras es clave para evitar confusiones y duplicidades. Al saber quién es responsable de los datos, quién los gestiona y quién los usa, se garantiza un flujo de trabajo más eficiente y se fomenta la colaboración entre equipos. Tanto en el ámbito público como en el privado, este enfoque ayuda a maximizar el impacto de la estrategia de datos, asegurando que los esfuerzos estén coordinados y enfocados hacia un objetivo común.
No establecer métricas claras de éxito
Establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) es fundamental para evaluar si las iniciativas están generando valor. Los KPI permiten demostrar los resultados de la estrategia de datos, reforzando el apoyo de los líderes y fomentando la disposición a seguir invirtiendo en el futuro. Al medir el impacto de las acciones, las organizaciones pueden garantizar la sostenibilidad y el desarrollo continuo de su estrategia, asegurando que esté alineada con los objetivos estratégicos y que aporte beneficios tangibles.
No posicionar la calidad de los datos en el centro
Una estrategia de datos sólida debe construirse sobre una base de datos confiables y de alta calidad. Ignorar este aspecto puede llevar a decisiones equivocadas, procesos ineficientes y pérdida de confianza en los datos por parte de los equipos. La calidad de datos no es solo un aspecto técnico, sino un habilitador estratégico: garantiza que la información utilizada sea completa, consistente, válida y oportuna.
Integrar la calidad de datos desde el principio implica definir métricas claras, establecer procesos de validación y limpieza, y asignar responsabilidades para su mantenimiento. Además, al colocar la calidad de datos en el centro de la estrategia, las organizaciones pueden desbloquear el verdadero potencial de los datos, asegurando que estos respalden con precisión los objetivos de negocio y refuercen la confianza de los usuarios. Sin calidad, la estrategia pierde fuerza y se convierte en una oportunidad desperdiciada.
No gestionar el cambio cultural ni la resistencia al cambio
La transición hacia una organización orientada a datos requiere no solo herramientas y procesos, sino también un enfoque claro en la gestión del cambio para involucrar a los empleados. Promover una mentalidad abierta hacia las nuevas prácticas es clave para garantizar la adopción y el éxito de la estrategia. Al priorizar la comunicación, la formación y el compromiso de los equipos, las organizaciones pueden facilitar este cambio cultural, asegurando que todos los niveles trabajen alineados con los objetivos estratégicos y maximizando el impacto de la estrategia de datos.
No planificar para la escalabilidad
Es fundamental que las organizaciones consideren cómo su estrategia de datos puede escalar a medida que crece el volumen de información. Diseñar una estrategia preparada para manejar este crecimiento asegura que los sistemas puedan soportar el aumento de datos sin necesidad de reestructuraciones futuras, lo que optimiza recursos y evita costos adicionales. Al planificar pensando en la escalabilidad, las organizaciones pueden garantizar una eficiencia operativa sostenible a largo plazo y aprovechar al máximo el valor de sus datos a medida que evolucionan sus necesidades.
Falta de actualización y revisión continua de la estrategia
Los datos y las necesidades de las organizaciones están en constante evolución, por lo que es importante revisar y adaptar regularmente la estrategia para mantenerla relevante y efectiva. Una estrategia de datos flexible y actualizada permite responder de manera ágil a nuevas oportunidades y desafíos, asegurando que siga generando valor a medida que cambian las prioridades del mercado o de la organización. Este enfoque proactivo garantiza que la estrategia continúe alineada con los objetivos estratégicos y refuerza su impacto positivo a largo plazo.
Como conclusión, es importante destacar que el éxito de una estrategia de datos radica en su capacidad para alinearse con los objetivos estratégicos de la organización, estableciendo metas claras y fomentando la participación de todas las áreas involucradas. Un buen sistema de gobierno del dato, acompañado de métricas que permitan medir su impacto, es la base para garantizar que la estrategia genere valor y sea sostenible a lo largo del tiempo.
