Toma de decisiones basada en datos: guía para empresas

¿Qué es la toma de decisiones basada en datos?

La toma de decisiones basada en datos es el proceso de usar datos para informar y guiar las decisiones del negocio. Implica recopilar, analizar e interpretar datos para obtener información valiosa que impulse acciones estratégicas.

Este enfoque permite a las empresas dejar atrás las decisiones basadas solo en la intuición o la experiencia y apoyarse también en los datos del negocio.

El proceso de toma de decisiones basada en datos

Implantar este proceso requiere un enfoque sistemático y un cambio cultural en la organización.

Para ponerlo en marcha en tu organización, sigue estos pasos:

Paso 1: identificar los objetivos del negocio

Primero, define objetivos concretos que estén alineados con las metas generales de tu empresa. Este paso te ayudará a determinar qué datos necesitas y cómo debes recopilarlos.

Cada departamento tendrá objetivos distintos, y eso condiciona los datos necesarios.

Por ejemplo:

• Marketing puede necesitar datos sobre comportamiento y demografía de clientes para mejorar la segmentación y las conversiones.
• Ventas puede requerir datos sobre el rendimiento de producto para identificar los más vendidos y tomar decisiones informadas sobre inventario.
• Operaciones puede necesitar datos sobre eficiencia de producción para detectar áreas de mejora y optimizar procesos.

Paso 2: recopilar datos relevantes

Tras identificar los objetivos, el siguiente paso es recopilar los datos pertinentes, tanto de fuentes internas como externas.

Los datos internos pueden obtenerse de distintos departamentos con herramientas como sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM), planificación de recursos empresariales (ERP) y software financiero.

Los datos externos pueden proceder de informes de estudios de mercado, analítica de redes sociales u otros indicadores del sector.

Mi recomendación:

Si te cuesta recopilar datos, busca automatizar antes de que el volumen se te vaya de las manos. También puedes externalizar la recogida a agencias especializadas.

Paso 3: analizar los datos

Una vez recopilados, hay que analizar los datos para extraer conclusiones. Esto implica técnicas como el análisis estadístico, la minería de datos y el modelado predictivo para identificar patrones y tendencias.

El objetivo es transformar datos brutos en información accionable que guíe la toma de decisiones.

Para habilitar el análisis en tu empresa, necesitarás algunas herramientas básicas de analítica de datos como:

• Hojas de cálculo como Microsoft Excel, Google Sheets
• Lenguajes de programación como Python, R, SQL
• Software de visualización como Tableau, Power BI

Estas son algunas de las herramientas más comunes entre analistas, científicos e ingenieros de datos.

Para análisis más avanzados, también puedes profundizar con aprendizaje automático y ciencia de datos.

Aquí tienes un resumen rápido de qué es la ciencia de datos:

La chuleta de ciencia de datos de DataCamp para líderes de negocio

Para el personal no técnico, incluye herramientas sin código más fáciles de usar, como:

• Google Analytics
• Google Sheets
• HubSpot
• Google Looker Studio

Para que la plantilla esté preparada para trabajar con datos, ayuda a tu equipo a adquirir nuevas habilidades con DataCamp for Business, donde las principales habilidades y herramientas de datos se adaptan a las necesidades de tu organización. Incluye acceso ilimitado a todo nuestro catálogo, con nuestros mejores cursos de Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure y ChatGPT.

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Paso 4: decidir en base a los datos

Tras el análisis, utiliza los hallazgos para tomar decisiones informadas. Normalmente los datos se presentan en un panel (dashboard) para entender mejor el contexto del análisis.

Para decidir mejor, necesitas una buena combinación de criterio de negocio y análisis de datos fiable.

Como se resume en esta cita a continuación:

«Los datos son una herramienta para potenciar la intuición.» — Hilary Mason, data scientist y fundadora de Fast Forward Labs

Por ejemplo, si una línea de tendencia muestra una caída de la satisfacción del cliente con el tiempo, eso puede llevar a investigar posibles problemas y aplicar mejoras para retener a los clientes.

Otras acciones posibles incluyen ajustar la estrategia, reasignar recursos o implantar nuevos procesos.

Beneficios de implantar decisiones basadas en datos

Para entender de verdad su impacto, veamos los beneficios más habituales de decidir con datos.

Algunas ventajas clave son:

• Mayor precisión: las decisiones se basan en información objetiva, no en suposiciones o corazonadas. Esto conduce a predicciones más certeras y mejores resultados. Combinadas con conocimiento del negocio, estas conclusiones ofrecen una visión clara de la salud de la empresa.
• Más eficiencia: al analizar datos, las empresas detectan ineficiencias y pueden agilizar operaciones. Esto se traduce en ahorro de costes y productividad mejorada.
• Menos sesgos humanos: un enfoque basado en evidencias ayuda a reducir sesgos y prejuicios. Los datos permiten decidir con objetividad y llegar a resultados más justos.
• Decisiones proactivas: la analítica de negocio detecta tendencias y patrones a tiempo. Esto permite decidir de forma proactiva, no reactiva, y ganar ventaja competitiva.

Ejemplos de toma de decisiones basada en datos

Todos estos beneficios han aportado gran valor a organizaciones de sectores como empresa, educación e incluso sanidad.

Aquí tienes algunos ejemplos de cómo una implantación acertada de un enfoque basado en datos impulsa mejoras.

Empresa

En el ámbito empresarial, Walmart es conocido por usar datos de la actividad online y en tienda de sus clientes. Tras analizarlos para entender mejor a su base de clientes, implementaron experiencias de compra personalizadas.

Por ejemplo, tras una compra, se recomiendan otros productos relevantes para ofrecer una experiencia más personalizada.

Además, el personal de Walmart dispone de un panel compartido para evaluar artículos comprados frente a demografías y comportamientos y así detectar patrones. Son excelentes ejemplos de un enfoque data-driven para decidir.

Educación

Un estudio publicado en 2022 por el MIT y la Universidad de California en Los Ángeles señalaba que la educación superior va por detrás de la empresa, la industria y la administración en la implantación de la toma de decisiones basada en datos.

Según una encuesta de The Chronicle a responsables universitarios realizada en 2023, el 97% de las instituciones afirma que necesita usar mejor los datos y la analítica para decidir, aunque solo el 51% de las encuestadas contrató nuevo personal con competencias de análisis de datos.

Aun así, el sector educativo también está aprovechando el potencial de los datos.

Laurel Public Schools, en Montana, ha aplicado un enfoque basado en datos para elevar las tasas de alfabetización lectora del alumnado. En colaboración con los Regional Educational Labs (RELL) del Noroeste, los equipos de liderazgo en alfabetización de Laurel crearon una rúbrica para señalar problemas de práctica antes no detectados.

Sin un sistema de rúbricas para recoger datos esenciales sobre métodos de enseñanza, calificaciones del alumnado y feedback del profesorado, habría sido difícil identificar las áreas de mejora.

Sanidad

Ejemplo de panel para sanidad

La sanidad es uno de los sectores que más lentamente ha avanzado en recogida y análisis de datos. Sin embargo, con los avances tecnológicos y más herramientas para recopilar datos útiles, la toma de decisiones basada en datos es ya clave para mejorar la atención y los resultados de los pacientes.

Por ejemplo, en el servicio de urgencias de un hospital de Nueva York, se utilizó un modelo predictivo en tiempo real para planificar los turnos, analizando historiales. El resultado fue evitar plantillas insuficientes o sobrecarga del personal en urgencias. En otro artículo analizamos cómo la IA en sanidad está transformando el sector.

Retos de adopción y cómo superarlos

Aunque los beneficios son claros, implantar este enfoque no está exento de retos.

Estas son algunas barreras potenciales a tener en cuenta:

• Calidad de los datos: la exactitud y fiabilidad de tus decisiones dependen de la calidad de los datos. Datos incompletos, desactualizados o incorrectos llevan a conclusiones erróneas.
• Privacidad y seguridad: con el foco creciente en normativas como el RGPD, las empresas deben garantizar una recogida y uso de datos éticos y seguros.
• Resistencia al cambio: pasar de la intuición a los datos supone un cambio cultural importante. Parte del personal puede resistirse y preferir su experiencia e instinto.

Como vimos en el State of Data & AI Literacy Report 2024, solo el 35% de los líderes encuestados dijo que su organización ofrece formación en datos a todo el personal. Esta cifra evidencia que la falta de formación frena la adopción de un enfoque data-driven.

Estadísticas del State of Data & AI Literacy Report

Tendencias de futuro

A medida que la tecnología avanza, la toma de decisiones basada en datos será aún más habitual en distintos sectores.

Algunas tendencias probables son:

• Mayor uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML): a medida que la IA se vuelve más sofisticada, jugará un papel clave al analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones más rápido que las personas.
• Énfasis en la analítica en tiempo real: como las empresas necesitan decidir con rapidez, crecerá el foco en la analítica en tiempo real, con inversión en herramientas y tecnologías para un análisis ágil.
• Más transparencia: dado que los consumidores valoran cada vez más sus datos personales, las empresas tendrán que priorizar la transparencia en la recogida y el uso de datos.
• Mejor infraestructura de datos: con la creciente dependencia de los datos para decidir, aumentará la demanda de infraestructuras y sistemas de gestión capaces de manejar su volumen y complejidad.

Conclusión

Hemos visto que la toma de decisiones basada en datos es el proceso de usar datos para informar y guiar decisiones de negocio. Es una palanca poderosa que puede mejorar significativamente las operaciones en muchos sectores.

Pese a retos como la calidad de los datos o la resistencia cultural, fomentar una cultura data-driven e invertir en una infraestructura sólida es clave. Tendencias como la integración de la IA y la analítica en tiempo real potenciarán aún más la toma de decisiones, por lo que es crucial que las organizaciones inviertan desde hoy en reskilling y formación continua.

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