Continuando con las entregas sobre la importancia de contar con una estructura de datos para la gestión empresarial inteligente (Estructura de datos como insumo para la ciencia de datos), esta semana está relacionado con la documentación de datos y conceptos homologados.
Parte 3 de 5: La relevancia de tener los datos y conceptos homologados
Las empresas buscan constantemente nuevas formas de aprovechar el valor de sus datos y organizarlos de forma eficiente para ello es primordial, por lo que antes de invertir en personal especializado o capacitación, es fundamental establecer una estructura de datos sólida. Esta etapa es la base que permite a la organización crear un uso intensivo y estratégico de los datos para la ciencia de datos aplicada al negocio, asegurando resultados precisos y relevantes.
Un error común es pensar que la solución empieza con la contratación de expertos o la formación de equipos avanzados y que luego sus insumos “aparecerán por arte de magia”, cuando en realidad, la interpretación de datos depende primero de tener definiciones claras y consensuadas dentro de la empresa. Por ejemplo, la palabra “cliente” puede significar algo distinto para el área de ventas, el departamento de facturación o el equipo de soporte técnico. Si cada grupo maneja su propia definición, la información que se genera será ambigua y difícil de aprovechar para tomar decisiones estratégicas y posiblemente mal utilizada por el cambio de contextos de los datos.
Por ello, es imprescindible que la empresa dedique tiempo a definir qué significa cada concepto, cómo se estructuran las bases de datos y qué reglas siguen los registros. Solo así se elimina la confusión y se garantiza que todos los miembros de la organización hablan el mismo idioma en temas de datos. Esta claridad facilita la integración de nuevas tecnologías y la capacitación de personal, ya que los procesos y objetivos están alineados desde el principio.
Un ejemplo práctico de cómo las definiciones claras impactan en el uso intensivo de datos es la elaboración de reportes de clientes. Si ventas considera como “cliente” a quien solo solicita información, mientras que facturación lo define como quien ha realizado una compra, los resultados de cada área serán inconsistentes y podrían generar estrategias erróneas. Al establecer una estructura de datos previa, la empresa puede unificar criterios y obtener reportes confiables, mejorando la comunicación interna y la toma de decisiones basada en evidencias.
Los beneficios de una estructura de datos robusta van más allá de la precisión. Permiten una mayor colaboración entre departamentos, agilizan la integración de herramientas analíticas y preparan el terreno para explotar todo el potencial de la ciencia de datos. La empresa estará lista para capacitar o contratar especialistas, quienes podrán enfocarse en generar valor real y no en resolver inconsistencias básicas y dedicarse a limpiezas de datos interminables.
Por todo ello, definir una estructura de datos, establecer conceptos claros, documentarlos y compartirlos entre los colaboradores es el primer paso para crear equipos sobresalientes y aprovechar las ventajas que ofrece la ciencia de datos. Si se desea impulsar su crecimiento debe comenzar por esta etapa, que les permitirá tomar decisiones más inteligentes, innovar y destacar en un entorno cada vez más competitivo.
La siguiente entrega culminaremos los artículos relacionados con este tema.