Por Nicolás Medicoa, Data Scientist en Notus.
El rol de los datos
El ecosistema digital que vivimos hoy en día genera datos de forma exponencial. En él las empresas enfrentan una pregunta crítica: ¿Cómo transformar este inmenso volumen de información en valor sin generar mayores problemas?
Los datos son el pilar fundamental de cualquier solución en la era de la digitalización, desde reportes de negocio hasta integraciones con IA generativa. Sin embargo, existe una verdad incómoda: ningún algoritmo, por potente que sea, puede rescatar una base de datos mal gestionada. Antes de aspirar a modelos avanzados para problemáticas de negocio, las empresas deben resolver un desafío fundamental pero a menudo ignorado: la gobernanza y la calidad de datos. Esta es la única forma de garantizar la trazabilidad y la escalabilidad de cualquier producto digital.
El costo invisible de no tener una Estrategia de Datos
A menudo se piensa que la gobernanza de datos es un proceso burocrático y un «lujo» corporativo. Sin embargo, la realidad indica que los datos que no se gestionan como un activo se convierten rápidamente en un pasivo.
En muchas compañías, los datos existen en volúmenes masivos, pero carecen de dueños. Sin roles claros de gobernanza ni una arquitectura definida, el caos se acumula de manera invisible bajo la superficie en forma de deuda técnica y falta de trazabilidad, hasta que se manifiesta en el peor momento: un cierre de mes que no cuadra, la toma de una decisión crítica sin evidencias o el chatbot de IA que alucina y responde tonterías al usuario.
Es el clásico principio de “garbage in, garbage out” (GIGO): la calidad de los resultados nunca será mejor que la calidad de los datos que se usen, independiente del contexto. Intentar saltar directamente a soluciones de Machine Learning o IA Generativa sin tener las bases es como construir una casa sin sus cimientos o planos de construcción. Hay que asegurar que el suelo que pisamos sea sólido y confiable primero.
Pérdida de confianza en el dato
Cuando no hay una fuente única de la verdad, cada gerencia crea su propio feudo de información. Esto detona el clásico problema de las reuniones ejecutivas donde se discute sobre la validez del número en lugar de la estrategia a seguir.
Por ejemplo, KPIs con definiciones distintas: ¿Qué significa «Churn» para Marketing vs. Finanzas?. Sin un diccionario de datos unificado, ambos tienen razón y ambos están equivocados. Si los indicadores cambian según quién los calcule, la directiva pierde la brújula. Las decisiones estratégicas basadas en datos contradictorios no son decisiones, son apuestas a ciegas.
Madurez de datos de la empresa
Para evitar caer en estos costos, no basta con contratar lo más nuevo del mercado ni seguir los buzzwords. En Notus entendemos que la verdadera transformación comienza con un mapa estratégico que alinee los datos disponibles con los objetivos de negocio de cada organización.
Un modelo de madurez de datos (Data maturity model) describe qué tan preparada está una empresa para transformar su información disponible en decisiones de negocio. Funciona como un roadmap de evolución que permite entender dónde se está hoy y definir las prioridades y pasos específicos para avanzar. A través de este, es posible identificar las brechas en el sistema y diseñar una arquitectura robusta que no solo garantice la calidad y seguridad de la información, sino que también defina procesos claros y roles específicos.
Este camino suele dividirse en cuatro etapas claras:
- Data-Exploring
Predomina el trabajo manual en excel o bases de datos aisladas. El primer nivel busca identificar quién usa qué datos y para qué.
El mayor desafío en esta etapa es la fragmentación: silos de información, donde cada equipo recolecta y utiliza sus propios datos a su manera. La falta de visibilidad y las inconsistencias provocan que se pierda más tiempo conciliando números que analizándolos.
- Data-Informed
Se dan los primeros pasos en automatización de procesos (ETLs o generación de reportes) para conciliar fuentes de información, utilizando arquitecturas escalables como Data Warehouses o Data Lakes y se definen los primeros roles de gobernanza.
En esta etapa, asegurar la calidad de datos sigue siendo un desafío clave. Al haber automatización, la validación manual se queda corta y los equipos de datos pierden tiempo con soluciones “parche”. Existe un riesgo grande de caer en un «Data Swamp»: un vertedero de información inútil que nadie sabe cómo aprovechar.
La solución: realizar validaciones automáticas a los flujos de cada proceso, con métricas de calidad definidas. Además de eso, es importante poner énfasis en la trazabilidad: si un dato está malo, ¿podemos identificar en qué etapa está el proceso que aplicó lógica incorrecta?
- Data-Driven:
Los datos ya están centralizados y democratizados: La información ya no es del equipo de TI, sino de toda la empresa. Se usan los datos en cada iniciativa para mejorar procesos o experiencia de usuario. Hay roles definidos de responsabilidades sobre gobernanza (data ownership and accountability).
Un gran freno en esta etapa es la resistencia al cambio. No basta con tener la tecnología pues, sin el apoyo de la alta dirección y un programa de alfabetización (data literacy), los usuarios seguirán recurriendo a sus antiguos métodos por falta de confianza o de habilidades para interpretar las nuevas herramientas. El reto es demostrar el valor real del negocio para que la gobernanza no se vea como un freno, sino como un medio que facilite su trabajo.
- Data-Transformed:
Los datos están totalmente incluidos en la cultura de la empresa y se usan regularmente para validar soluciones. Se puede evaluar, testear, validar y escalar el uso avanzado de IA y modelos predictivos de forma fluida y sostenible.
La dificultad de este nivel reside en mantener el ritmo de innovación y las buenas prácticas sin generar nueva deuda técnica. Además, surge la necesidad de una gobernanza ética y de privacidad: asegurar que el uso masivo de datos e IA cumpla con normativas globales y mantenga la transparencia, evitando sesgos que puedan dañar la reputación de la empresa.
En Notus, entendemos que la evolución de una empresa y sus datos no es un proceso lineal ni idéntico para todos. Por eso, acompañamos a organizaciones en cualquier punto de su curva de madurez, desde aquellas que necesitan construir los cimientos de una arquitectura hasta las listas para innovar en sus rubros desplegando modelos de Machine Learning e IA.
¿Listo para descubrir en qué etapa de madurez de datos está tu empresa? Conversemos.
Si quieres profundizar más sobre el tema te compartimos los siguientes links:
- https://www.dataversity.net/articles/creating-a-data-maturity-model-what-why-how/
- https://www.alation.com/blog/data-governance-challenges/
- https://medium.com/mercadolibre-tech/how-we-became-data-literate-6bcc9a103c0b
- https://intglobal.com/blogs/the-most-common-symptoms-of-low-data-maturity-2026-expert-guide-for-cdos-data-leaders/
- https://gdprlocal.com/data-governance-challenges/
