No se trata de enumerar indicadores de moda ni de replicar dashboards universales, sino de comprender cómo ciertos datos —bien elegidos, bien interpretados— se transforman en decisiones que impactan en ingresos, eficiencia y sostenibilidad. La respuesta no está en “más datos”, sino en mejores métricas.
El desarrollo que sigue se guía por los análisis elaborados por el experto en tecnología y analítica Sebastián Maidana, cuyas investigaciones y aportes sobre Data Driven Business permiten comprender cómo los datos dejan de ser un recurso operativo para convertirse en criterio estratégico.
¿Qué es una organización Data-Driven?
Esta lógica se vincula directamente con el concepto de data driven decision making, entendido como un proceso sistemático mediante el cual las decisiones se fundamentan en análisis de datos relevantes, oportunos y confiables, integrados al flujo real del negocio.
Tal como plantea Sebastián Maidana en Data Driven Business – Métricas de negocio basadas en datos, la diferencia central reside en desplazar el instinto directivo como eje principal de decisión y reemplazarlo por un marco analítico que permita evaluar alternativas con mayor objetividad y anticipación
El enfoque data driven también se materializa en la forma en que los sistemas informáticos acompañan al negocio. El data driven programming se basa en arquitecturas donde los eventos y las métricas activan acciones de manera automática o semiautomática, integrando la analítica al funcionamiento cotidiano de la organización.
En este modelo, los sistemas no solo registran lo que ocurre, sino que responden a lo que ocurre. Por ejemplo, reglas que ajustan niveles de inventario en tiempo real según rotación, quiebres de stock y patrones de demanda; o procesos comerciales que priorizan clientes en función de probabilidad de cierre y valor futuro.
¿Quiénes miden y deciden con datos?
Cuando se habla de organizaciones data driven, suele pensarse en algoritmos, dashboards o grandes volúmenes de información. Sin embargo, el verdadero cambio ocurre en las personas que interactúan con esos datos. Medir y decidir con datos no es una tarea exclusiva de perfiles técnicos: es una responsabilidad distribuida, con distintos niveles de profundidad y alcance dentro de la organización.
Analistas de datos: los intérpretes del negocio
El analista de datos ocupa un lugar central como traductor entre la información cruda y la decisión concreta. Su función no se limita a generar reportes, sino a dar sentido a los datos: identificar patrones, explicar desvíos y convertir métricas en insights accionables.
En el día a día, estos perfiles trabajan codo a codo con áreas comerciales, operativas o de marketing, ayudando a responder preguntas clave como qué variable explica una caída en el rendimiento o qué indicador anticipa un problema futuro. Su aporte es especialmente relevante cuando el volumen de información crece y la complejidad supera la lectura intuitiva.
Científicos de datos: anticipar escenarios, no solo explicarlos
El científico de datos suele intervenir cuando el desafío ya no es describir lo que pasó, sino predecir lo que puede pasar. Modelos estadísticos, aprendizaje automático y análisis avanzado permiten simular escenarios y estimar probabilidades, aportando una mirada prospectiva a la toma de decisiones.
En términos de empleo, el rol de científico de datos se consolidó como uno de los más demandados en el mercado laboral global, especialmente en industrias donde la anticipación —fraude, demanda, abandono de clientes— es crítica. No obstante, su impacto real depende de la capacidad de la organización para incorporar esas predicciones en decisiones concretas, y no dejarlas como ejercicios teóricos.
Líderes y mandos medios: decidir con datos, no delegar el dato
Uno de los errores más frecuentes es asumir que “decidir con datos” es una tarea que se delega por completo en perfiles técnicos. En una cultura verdaderamente data driven, los líderes —directores, gerentes, responsables de área— son actores clave en el proceso.
Son ellos quienes definen qué se mide, por qué se mide y para qué se mide. El dato no reemplaza al liderazgo, pero sí lo desafía: obliga a justificar decisiones, a revisar supuestos y a sostener argumentos con evidencia. Cuando la alta dirección adopta esta lógica, el uso de datos deja de ser un requisito técnico y se convierte en un criterio organizacional compartido.
Equipos operativos: medir para mejorar, no para controlar
En niveles operativos, medir con datos cumple una función distinta pero igualmente estratégica. Las métricas permiten detectar cuellos de botella, evaluar eficiencia y mejorar procesos de forma continua. Aquí, el dato no se vive como un mecanismo de control, sino como una herramienta de aprendizaje.
El dato adquiere valor cuando atraviesa roles, áreas y niveles jerárquicos, generando un lenguaje común para debatir, priorizar y actuar.
Métricas de negocio: el arte de medir lo que importa
Entender qué son las métricas de negocio implica asumir que medir no es un acto neutro. Cada métrica seleccionada refleja una forma de mirar la organización y, en consecuencia, una manera de actuar sobre ella. Medir es priorizar. Por eso, en organizaciones orientadas a datos, las métricas funcionan como un lenguaje común que conecta áreas, alinea decisiones y reduce ambigüedades.
Las métricas claves para un negocio no son necesariamente las más sofisticadas, sino las más pertinentes. Aquellas que permiten evaluar si la estrategia avanza en la dirección correcta, si los procesos generan valor y si los riesgos están bajo control. El desafío no suele estar en la falta de indicadores, sino en el exceso: tableros saturados, reportes extensos y métricas que nadie usa para decidir.
Métricas tradicionales vs. métricas dinámicas
Durante mucho tiempo, las organizaciones se apoyaron principalmente en métricas tradicionales: indicadores que se miden al cierre de un período y reflejan resultados consolidados, como ingresos trimestrales, rentabilidad anual o volumen de ventas. Estas métricas siguen siendo relevantes, pero tienen una limitación clara: miran el pasado.
Las métricas dinámicas, en cambio, operan en tiempo real o casi real. Capturan el comportamiento mientras ocurre y permiten ajustar decisiones sobre la marcha. En entornos digitales, estas métricas son especialmente valiosas porque revelan microcomportamientos que anticipan resultados futuros.
La calidad también se mide, y se mide con datos. Indicadores como tasas de error, tiempos de respuesta, devoluciones, reclamos o niveles de satisfacción permiten evaluar si lo que la empresa ofrece está alineado con lo que el mercado espera.
Un ejemplo claro se observa en el sector hotelero. La medición conjunta de ocupación, cancelaciones y NPS (Net Promoter Score) permite ajustar estrategias de pricing dinámico sin sacrificar experiencia. Una alta ocupación con bajo NPS revela un problema oculto; un NPS alto con baja ocupación señala oportunidades comerciales. El dato, bien interpretado, evita decisiones parciales y habilita una visión más equilibrada.
Los tres tipos de métricas que sostienen una organización data driven
Además de distinguir entre métricas tradicionales y dinámicas, y de analizar la calidad como dimensión transversal, Sebastián Maidana propone una clasificación estructural que permite comprender qué se mide y para qué se mide dentro de una organización orientada a datos. Esta tipología organiza las métricas en tres grandes grupos: ingresos, eficiencia y riesgo, cada uno asociado a decisiones estratégicas distintas y complementarias.
Leídas en conjunto, estas métricas funcionan como un sistema de equilibrio: crecimiento, optimización y sostenibilidad.
Métricas financieras y de ingresos: qué valor económico genera el negocio
Las métricas financieras y de ingresos buscan responder la pregunta más directa: ¿cuánto valor económico está generando la organización? Reflejan resultados monetarios y permiten evaluar crecimiento, rentabilidad y sostenibilidad financiera.
Dentro de este grupo se incluyen indicadores como Revenue Rate, Monthly Recurring Revenue, Revenue per Employee o Net Present Value. Estas métricas son indispensables para evaluar el desempeño general, pero su principal limitación es que miran el resultado final, no explican cómo se llegó a él.
Si el crecimiento económico no se analiza junto con métricas de eficiencia o de cliente, puede ocultar ineficiencias, sobrecostos o problemas futuros.
Métricas de eficiencia y proceso: cómo se produce el resultado
Mientras las métricas financieras muestran el resultado, las métricas de eficiencia y proceso responden a otra pregunta clave: ¿qué tan bien funciona la organización internamente? Su foco está en el uso de recursos, tiempos, costos y productividad.
Indicadores como Cycle Time, Throughput, Turnaround Time, Process Metrics, Labor Productivity o Experiment Cycle Time permiten observar dónde se gana o se pierde valor durante la operación. Estas métricas son críticas para entender si el crecimiento es escalable o si está sostenido por sobrecarga operativa.
Una organización puede mostrar buenos resultados financieros en el corto plazo y, al mismo tiempo, deteriorar sus procesos internos. Las métricas de eficiencia permiten detectar estas tensiones antes de que impacten en los resultados económicos.
Métricas de cliente y mercado: cómo se construye la relación con el entorno
Las métricas de cliente y mercado buscan responder una pregunta diferente: ¿qué tan sólida es la relación entre la organización y su mercado? No se enfocan únicamente en la venta, sino en el comportamiento, la experiencia y el valor del cliente a lo largo del tiempo.
En este grupo se encuentran indicadores como Customer Acquisition Cost, Customer Lifetime Value, Customer Metrics, Marketing Metrics y Brand Metrics. Estas métricas permiten evaluar si el crecimiento está basado en relaciones sostenibles o en esfuerzos comerciales cada vez más costosos.
Un negocio puede incrementar ventas mientras deteriora su relación con los clientes, algo que suele reflejarse en un aumento del costo de adquisición o una caída del valor de vida del cliente. Por eso, estas métricas funcionan como indicadores adelantados de problemas que aún no aparecen en los estados financieros.
Métricas de tecnología, control y soporte: qué tan confiable es la infraestructura
Otro conjunto relevante lo conforman las métricas asociadas a la infraestructura tecnológica y al control interno. Su objetivo es responder una pregunta menos visible, pero crítica: ¿qué tan confiable es el soporte que sostiene la operación?
Aquí se incluyen métricas como IT Metrics, Error Rate, Mean Time Between Failures o Budget Variance. Estas métricas no buscan impulsar el crecimiento directamente, sino garantizar estabilidad, continuidad operativa y control.
Cuando estas métricas se descuidan, los problemas suelen aparecer de forma abrupta: caídas de sistemas, errores recurrentes, desvíos presupuestarios o interrupciones que afectan tanto a clientes como a resultados financieros.
Métricas de riesgo y sostenibilidad: qué puede salir mal si no se actúa
Las métricas de riesgo responden a una pregunta estratégica de largo plazo: ¿qué amenazas pueden comprometer el futuro del negocio? A diferencia de otras métricas, no describen lo que está ocurriendo ahora, sino lo que podría ocurrir si no se toman decisiones a tiempo.
Indicadores financieros, operativos o reputacionales permiten anticipar riesgos vinculados a liquidez, dependencia de clientes, cumplimiento normativo o exposición a variables externas. Maidana señala que muchas pérdidas no se producen por falta de crecimiento, sino por falta de anticipación.
El problema de las vanity metrics: medir sin decidir
Finalmente, la tabla incorpora un tipo de métrica que atraviesa todas las categorías: las Vanity Metrics. Se trata de indicadores que crecen, se presentan bien en reportes y generan una sensación de avance, pero no están conectados a decisiones concretas.
El enfoque data driven exige una validación constante: si una métrica cambia, ¿qué decisión cambia con ella? Cuando no existe una respuesta clara, el indicador pierde valor estratégico y se convierte en ruido informativo.
Roles y empleabilidad en la economía del dato
La consolidación de organizaciones orientadas a datos transformó no solo la forma de decidir, sino también el mapa de roles profesionales dentro de las empresas. La analítica dejó de ser un área de soporte técnico para convertirse en un activo estratégico, lo que explica el crecimiento sostenido de perfiles vinculados al análisis y la ciencia de datos en múltiples industrias.
Un Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial destaca que los analistas de datos y los especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático serán los puestos con mayor crecimiento hacia 2030.
Hoy, la demanda laboral ya no se concentra únicamente en expertos altamente técnicos, sino en profesionales capaces de conectar datos con decisiones reales de negocio. Informes de empleabilidad coinciden en señalar que los perfiles más buscados combinan habilidades analíticas con comprensión del contexto organizacional, capacidad de comunicación y pensamiento estratégico.
Los perfiles con formación en carreras de negocios digitales suelen acceder a roles transversales, con mayor proyección y capacidad de adaptación. No quedan limitados a un área específica, porque su valor radica en comprender cómo interactúan las distintas funciones del negocio en entornos digitales.
Para los directores y gerentes que buscan optimizar su gestión, las acciones prácticas derivadas de este análisis son claras:
- Diagnosticar la Madurez Digital: Identificar en qué nivel de la curva de aprendizaje se encuentra la organización para trazar una hoja de ruta realista.
- Invertir en Talento y Formación: Reconocer que la escasez de talento es una realidad y que el upskilling interno, junto con la formación ejecutiva especializada, es la mejor inversión para asegurar el éxito de los proyectos de datos.
- Adoptar Herramientas Escalables: Utilizar la nube y frameworks modernos para asegurar que la infraestructura pueda crecer al ritmo de las necesidades del negocio.
- Enfocarse en Métricas de Valor: No basta con recolectar datos; es necesario medir el impacto en la rentabilidad (EVA, MVA) y en la experiencia del cliente (CLV).
El escalamiento de negocios gracias al Big Data y la analítica no es un proceso lineal, sino un ciclo de mejora continua que sitúa al dato como eje central.
Preguntas frecuentes: formación, datos y toma de decisiones
Desde ADEN International Business School, estas preguntas buscan aclarar dudas habituales que surgen cuando una organización —o un profesional— empieza a mirar el negocio desde los datos. No apuntan a repetir conceptos ya desarrollados, sino a ordenar criterios, despejar miedos frecuentes y ayudar a tomar mejores decisiones formativas y estratégicas.
¿Qué diferencia a una empresa digital de una empresa data driven?
Una empresa digital utiliza tecnología para operar y vender. Una empresa data driven, en cambio, decide con datos. Puede ser digital sin usar analítica para orientar decisiones estratégicas, pero no puede ser data driven sin integrar métricas, evidencia y análisis en su forma de gestionar.
¿Se puede aplicar analítica de datos en empresas pequeñas?
Sí. La analítica no depende del tamaño, sino de la calidad de las preguntas. En empresas pequeñas, incluso métricas simples —ventas, costos, recurrencia, tiempos— bien interpretadas suelen generar un impacto proporcionalmente mayor que en organizaciones grandes.
¿Qué errores comunes cometen las empresas al medir métricas?
El más frecuente es medir demasiado y decidir poco. También es habitual confundir métricas relevantes con indicadores “decorativos”, o analizar datos sin vincularlos a decisiones concretas. Medir sin propósito genera ruido, no claridad.
¿Cuántas métricas debería seguir un negocio de forma regular?
No existe un número único, pero sí un criterio claro: las mínimas necesarias para decidir bien. Un negocio suele funcionar mejor con un conjunto reducido de métricas clave, revisadas con frecuencia y alineadas a los objetivos estratégicos.
¿Las carreras en negocios digitales de ADEN son virtuales?
Los programas de ADEN cuentan con modalidades que integran entornos virtuales, lo que permite compatibilizar formación académica con actividad profesional, manteniendo foco en la aplicación práctica de los contenidos.
¿Qué nivel de matemática o estadística se requiere?
No se requiere formación avanzada previa. El énfasis está puesto en comprender, interpretar y usar datos, no en desarrollar modelos matemáticos complejos. La estadística se aborda como herramienta para decidir, no como fin en sí misma.
¿Estas carreras sirven para cambiar de área profesional?
Sí. Las carreras en negocios digitales suelen ser elegidas por profesionales que buscan reorientar su perfil, sumar competencias estratégicas o asumir roles transversales donde la capacidad de decidir con datos resulta clave.
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Sebastián Maidana
Experto en Tecnología
