Por Hugo Vera, CEO de BiSolutions.
En la actualidad, la gestión de datos no es solo una cuestión técnica; se ha convertido en un elemento estratégico que impacta directamente en la eficiencia operativa y el crecimiento de las empresas. No basta con almacenar grandes volúmenes de información, es necesario administrarla de manera estructurada para reducir costos, optimizar procesos y garantizar su disponibilidad a largo plazo.
Durante años, la gestión de datos se enfocó en la acumulación de información mediante infraestructuras como Data Warehouses y en su análisis a través de Big Data y Machine Learning. Sin embargo, el enfoque ha cambiado. Las empresas han comprendido que la clave no está en la cantidad de datos que poseen, sino en cómo los utilizan. Un modelo bien diseñado permite extraer valor de la información y convertirla en un activo que impulse la sostenibilidad digital.
Esta transformación ya ha dejado huella en varios sectores. En el financiero, la inteligencia artificial ha optimizado la bancarización y la aprobación de créditos mediante análisis avanzados de clientes y evaluación de riesgos. En el retail, la gestión eficiente de inventarios ha permitido ajustar la oferta en función de la demanda y el comportamiento del consumidor, evitando desperdicios y mejorando la rentabilidad. En la industria automotriz, el análisis de datos ha mejorado la logística de distribución y reducidos costos de almacenamiento.
Estos avances han sido posibles gracias a herramientas como los catálogos de datos, que permiten organizar y gestionar la información de manera estructurada. Sin embargo, la tecnología por sí sola no es suficiente. Para que un modelo digital funcione a largo plazo, es necesario establecer reglas claras sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos. La gobernanza y la calidad de la información son aspectos fundamentales para garantizar que la información sea confiable y cumpla con normativas como la protección de datos y la privacidad.
Muchas empresas aún desconocen el costo real de gestionar su información. Mantener grandes volúmenes de datos sin un propósito definido genera gastos innecesarios en almacenamiento, procesamiento y accesibilidad. Además, no todas las organizaciones han integrado la valoración de los datos en su estrategia de negocio. Reconocerlos como un activo no solo permite optimizar su uso, sino que también facilita la toma de decisiones y la monetización de la información.
La inteligencia artificial y la analítica predictiva han demostrado su capacidad para transformar la gestión de datos, pero su éxito depende de que la información utilizada sea precisa y esté bien estructurada. De hecho, estudios señalan que hasta el 80 % de los proyectos de inteligencia artificial fracasan debido a la mala calidad de los datos o a la ausencia de un marco de gestión. Sin bases confiables, las decisiones derivadas de estos modelos pueden ser erróneas y generar problemas en lugar de soluciones.
En Ecuador, la adopción de estrategias de sostenibilidad digital avanza de manera gradual. Se estima que solo entre el 2 % y el 3 % de las empresas han incorporado una visión integral en la gestión de datos. Aunque algunas organizaciones han implementado proyectos de digitalización, la mayoría aún no los ha integrado como parte esencial de su estrategia empresarial. Para acelerar esta evolución, es necesario que las compañías adopten marcos de gobernanza que les permitan gestionar sus datos de manera eficiente, asegurando que la información se convierta en un recurso estratégico alineado con sus objetivos.
Garantizar la sostenibilidad digital requiere abarcar varios aspectos. Un primer paso es definir un modelo de gobernanza de datos que establezca criterios claros sobre su administración, calidad y seguridad. Sin estas reglas, la información pierde valor y dificulta la toma de decisiones. Además, es importante evaluar cuánto cuesta gestionar los datos y qué beneficios aportan. Sin este análisis, las inversiones en analítica avanzada pueden no generar el impacto esperado.
Otro punto a considerar es la necesidad de adaptar los marcos de referencia a la realidad de cada empresa. Existen metodologías ampliamente utilizadas, como el Data Management Body of Knowledge (DMBoK), pero no todas sus prácticas son aplicables en todos los casos. Analizar cuáles son los lineamientos más adecuados para la estructura y necesidades de cada organización facilita una implementación más eficiente.
La sostenibilidad digital no se trata solo de utilizar tecnología avanzada, sino de diseñar procesos que permitan que la información siga siendo útil y relevante en el tiempo. No es suficiente con que los datos estén disponibles hoy, deben gestionarse de manera que puedan seguir aportando valor en el futuro. Alcanzar este nivel de madurez depende de la capacidad de las empresas para administrar sus datos.
