Toda empresa produce datos: facturas, inventarios, nómina, pedidos, quejas, visitas a la página web, lecturas de máquinas. La diferencia entre las que crecen y las que se estancan está cada vez más en qué hacen con ellos. Esta guía explica cómo recopilar y procesar los datos de tu empresa y cómo ese trabajo se convierte en mejores resultados en producción, servicio, finanzas y estrategia.
Por qué vale la pena: la evidencia
- Las empresas que deciden con datos son 5–6 % más productivas. Un estudio de Brynjolfsson, Hitt y Kim con 179 grandes empresas cotizadas encontró que las que toman decisiones basadas en datos tienen una producción y una productividad 5–6 % mayores de lo que explicarían sus demás inversiones.
- También funciona en empresas pequeñas. Con datos de más de 18.000 plantas manufactureras, la Oficina del Censo de Estados Unidos encontró que las que adoptaron la toma de decisiones con datos tienen un valor agregado 3 % mayor, con efectos concentrados en empresas de un solo establecimiento. El desempeño mejora después de adoptar la práctica, no antes.
- Los datos malos cuestan caro. Gartner estima que la mala calidad de los datos le cuesta a cada organización al menos US$12,9 millones al año en promedio, y que el 59 % de las organizaciones ni siquiera mide la calidad de sus datos.
La realidad colombiana: mucho internet, poca analítica
Según la encuesta ENTIC Empresas 2020 del DANE, prácticamente todas las empresas industriales y comerciales usan internet (99,3 % y 98,9 %), pero solo el 10,2 % de la industria y el 9 % del comercio usaban analítica de datos, y apenas 5,7 % y 5,1 % usaban big data. La brecha entre estar conectado y aprovechar los datos es la gran oportunidad.
Además, buena parte de la información ya existe en formato digital. La facturación electrónica de la DIAN superaba en 2024 los 11.069 millones de documentos expedidos y 1,29 millones de responsables de facturar. Cada factura electrónica de venta y de compra es un registro estructurado que la empresa puede analizar.
Paso a paso: del dato disperso a la decisión
Los marcos más usados en el mundo, CRISP-DM para proyectos de analítica y DAMA-DMBOK para la gestión de datos, coinciden en una secuencia práctica:
1. Definir la pregunta de negocio
No se empieza por la tecnología sino por una decisión concreta: ¿por qué se nos van los clientes?, ¿cuánto inventario necesitamos el próximo trimestre?, ¿qué líneas de negocio dejan margen? Cada pregunta define qué datos hacen falta.
2. Recopilar
Las fuentes internas habituales son el sistema contable o ERP, el CRM, las facturas electrónicas (XML de venta y de compra), la nómina, los registros de producción o sensores y las peticiones, quejas y reclamos. Se pueden complementar con fuentes públicas: DANE, Banco de la República, SECOP o los estados financieros que publica la Superintendencia de Sociedades.
Si los datos incluyen información personal de clientes o empleados, la Ley 1581 de 2012 exige autorización del titular y una política de tratamiento. Las sociedades con activos superiores a 100.000 UVT y todas las entidades públicas deben inscribir sus bases de datos en el Registro Nacional de Bases de Datos de la SIC y actualizarlo cada año entre el 2 de enero y el 31 de marzo. Las multas por incumplimiento pueden llegar a 2.000 salarios mínimos.
3. Almacenar
Un repositorio único (una base de datos o un servicio en la nube) con copias de seguridad y control de acceso. El objetivo es que exista una sola versión de cada dato y no veinte hojas de cálculo con cifras distintas.
4. Limpiar
Es la fase más costosa: la guía CRISP-DM de IBM estima que la preparación de datos consume entre el 50 % y el 70 % del tiempo de un proyecto. Hay que corregir duplicados, unificar formatos, completar vacíos y medir la calidad en exactitud, completitud y oportunidad (la serie de normas ISO 8000 ofrece un marco de referencia).
5. Integrar
Conectar las fuentes con datos maestros únicos de clientes, productos y proveedores. Así se puede saber, por ejemplo, la rentabilidad real de cada cliente cruzando ventas, costos y cartera.
6. Analizar
Primero lo descriptivo (qué pasó), luego lo diagnóstico (por qué pasó), lo predictivo (qué va a pasar) y finalmente lo prescriptivo (qué conviene hacer). Aquí entran la estadística, la econometría y los modelos de inteligencia artificial.
7. Visualizar
Tableros con pocos indicadores, cada uno ligado a una decisión. Un buen tablero responde una pregunta en menos de un minuto.
8. Gobernar
Definir responsables, reglas de calidad, permisos y el cumplimiento de la ley. El gobierno de datos es el centro del modelo DAMA-DMBOK: sin él, el sistema se degrada en pocos meses.
Cómo ayuda en cada área de la empresa
Producción y operaciones
Con datos de sensores y registros de mantenimiento, el mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad de los equipos entre 30 % y 50 % y alarga su vida útil entre 20 % y 40 %, según McKinsey. En uno de sus casos, una petrolera redujo de 14 a 6 días la parada de un compresor analizando más de 1.000 parámetros. La analítica avanzada combinada puede mejorar el margen EBITDA entre 4 y 10 puntos.
Prestación del servicio
Analizar el comportamiento de los clientes permite anticipar quién se va a ir. Un operador de telecomunicaciones redujo el abandono entre 10 % y 15 % en 18 meses con ofertas diseñadas por microsegmento. Y retener importa: según investigación de Bain citada por Harvard Business Review, aumentar la retención en 5 % puede elevar las utilidades entre 25 % y 95 %, y conseguir un cliente nuevo cuesta entre 5 y 25 veces más que conservar uno.
Finanzas
Los pronósticos con datos mejoran el flujo de caja y el capital de trabajo. Un fabricante cuyos pronósticos de demanda fallaban en 30 % o más adoptó un modelo de aprendizaje automático y redujo su inventario y la obsolescencia entre 20 % y 40 %, mientras sus ventas crecían 5 % (McKinsey, 2020). Cruzar costos, cartera y ventas también permite identificar productos y clientes que destruyen valor.
Estrategia
Los datos permiten decidir precios, mercados y segmentos con evidencia. Para la empresa promedio del índice S&P 1500, una mejora de 1 % en el precio, manteniendo el volumen, eleva la utilidad operativa en 8 % (McKinsey). Saber cuánto se puede ajustar un precio sin perder clientes exige datos y un modelo que mida la sensibilidad de la demanda.
Errores frecuentes
- Comprar software antes de definir la pregunta de negocio.
- Construir tableros con decenas de indicadores que nadie usa.
- Ignorar la calidad de los datos de origen.
- Tratar datos personales sin autorización ni política de tratamiento.
- Dejar el proyecto solo en manos del área de sistemas, sin las áreas que toman decisiones.
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Fuentes
- Brynjolfsson, Hitt y Kim (2011). Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? SSRN.
- Brynjolfsson y McElheran (2016). Data in Action: Data-Driven Decision Making in U.S. Manufacturing, US Census Bureau CES-WP-16-06. Enlace.
- Gartner. Data Quality: Why It Matters. Enlace.
- DANE (2022). Boletín técnico ENTIC Empresas 2020. Enlace.
- Portafolio (2024). Avance de la facturación electrónica según la DIAN. Enlace.
- Ley 1581 de 2012 (protección de datos personales). Función Pública.
- SIC. Quiénes están obligados a inscribir sus bases de datos en el RNBD. Enlace.
- IBM. SPSS Modeler CRISP-DM Guide. Enlace.
- DAMA International. Data Management Body of Knowledge (DMBOK). Enlace.
- ISO 8000-1:2022, Calidad de datos. Enlace.
- McKinsey (2017). Industria: los analytics desatan su productividad y rentabilidad. Enlace.
- McKinsey (2017). Reducing churn in telecom through advanced analytics. Enlace.
- Gallo, A. (2014). The Value of Keeping the Right Customers, Harvard Business Review. Enlace.
- McKinsey (2020). Predictive sales forecasting: Is your finance function up to code? Enlace.
- Marn, Roegner y Zawada (2003). The power of pricing, McKinsey Quarterly. Enlace.