Data driven company: ¿qué es y cómo convertirse en una?

Una data driven company es una compañía donde los datos le permiten ampliar la visión del negocio y establecer puntos de referencia para acelerarla. Quizás has escuchado hablar de este tipo de empresas, ya que muchas sientan sus bases en el uso de los datos, especialmente las tecnológicas. A pesar de todo, solo el 22% de los científicos de datos afirma que sus iniciativas suelen implementarse, mientras que el 43% declara que el 80% o más no llegan a buen puerto.

Y es que, si bien la recopilación de datos por parte de las compañías cada vez es mayor en la actualidad, no todas implementan esta filosofía o se crean con esta intención desde el comienzo ni saben aprovechar el potencial de la información para mejorar sus resultados. Es por eso que, en este artículo, te explicamos con detalle qué es una data driven company, cuáles son sus beneficios, cómo funciona, ejemplos reales y cómo puede tu empresa convertirse en una organización de estas características para fomentar el crecimiento del negocio.

¿Qué es una data driven company?

La traducción literal de data driven company significa “empresa gestionada por los datos”, un concepto que ha comenzado a ganar fuerza en los últimos años. 

Gracias a la digitalización, hoy en día, las empresas tienen el potencial de recoger, utilizar y medir información en todo el proceso productivo. En este sentido, una data driven company es una empresa que basa la toma de decisiones en modelos de datos que son revisados y retroalimentados de manera continua. De esta forma, este tipo de compañía se plantea preguntas importantes y complejas sobre sus operaciones, que se abordan utilizando datos. Asimismo, utiliza modelos y patrones estadísticos para predecir con exactitud los resultados de estas preguntas cruciales.

En definitiva, una data driven company toma una decisión y verifica si ha sido correcta o no gracias a los datos. Esto representa una gran ventaja, ya que es posible prever algunos escenarios futuros y evitar problemas o aprovechar posibles oportunidades. 

Además, gracias a este proceso de trabajo, logra una amplia visión del negocio que le permite identificar oportunidades y reaccionar ágilmente ante los cambios del entorno. Y todo esto es posible dado que siguen altos estándares de seguridad y al tratamiento ético de los datos que poseen.

Características de una data driven company

Dado que una data driven company impulsa, dirige y acelera su actividad por los datos, cada una de las decisiones que toman es validada por estos mismos. Por este motivo, este tipo de entidades tiene ciertas características clave que debería cubrir. Estas son 5 de ellas:

1. Se orienta a resultados: si bien una data driven company utiliza los datos para su actividad en general, esta misma selecciona los problemas y los prioriza para dar relevancia a lo que realmente es útil, poniendo especial atención en procesos críticos del negocio. Asimismo, tiene definidos KPI’s conformes a la visión de la compañía y está orientada a objetivos.
2. Su visión de los datos es horizontal: comparte los datos entre distintas áreas y se enriquece de ellos, logrando una buena comprensión de toda la cadena de valor.
3. Realiza una continua retroalimentación de datos: cuantos más datos bien utilizados, mayor calidad. Por eso, permanentemente suma información y los testea.
4. Los datos forman parte de su cultura empresarial: testear, prototipar y buscar la mejora continua es parte del día a día de la data driven company.
5. Utiliza los datos para proyectar y anticipar decisiones, logrando una ventaja competitiva que la diferencia del resto.

Además de lo mencionado hasta ahora, este tipo de empresa debe contar con un buen respaldo en materia de ciberseguridad, ya que cualquier alteración en el almacenamiento o transmisión de los datos podría representar un gran problema para la organización.

¿Qué beneficios tiene ser una data driven company?

Ser una data driven company implica una serie de beneficios tanto a nivel interno como externo. A continuación, exponemos por qué es un acierto apostar por este modelo de negocio:

Beneficios internos

Transformarse en una data driven company conlleva los siguientes beneficios internos:

• Toma de decisiones de forma objetiva: todas las personas del equipo tienen acceso a los datos, lo que favorece la transparencia y una toma de decisiones objetiva y basada en la información recopilada.
• Agilización de procesos: la implementación de sistemas y procesos para recopilar, analizar y actuar sobre los datos ayuda a reducir los tiempos de los procesos de la compañía.
• Potenciación de la productividad: según un estudio de Mckinsey, las empresas que usan datos para mejorar sus sistemas operativos son un 20% más eficientes. Además, la toma de decisiones estratégicas contribuye al aumento de la productividad.
• Fomento de la mejora continua: los datos se utilizan para identificar áreas de mejora en la eficiencia, la productividad y la satisfacción del cliente, lo que conduce a una mejora continua.
• Adaptación más rápida: la capacidad de analizar datos permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes.
• Aumento de los beneficios: las organizaciones data driven generan más beneficios por una mayor eficiencia operativa, junto con una toma de decisiones más informada.

Beneficios externos

A nivel externo , estas son las ventajas que logra una data driven company:

• Posibilita una toma de decisiones más acertada: disminuye el riesgo en la toma de decisiones y permite predecir comportamientos de mercado más exactos.
• Ayuda a captar y fidelizar más clientes: la captación y fidelización de los clientes se produce con más facilidad, gracias a un conocimiento más profundo de sus necesidades y preferencias.
• Reduce los costes de la compañía: al anticiparse a los cambios en el mercado y tener una buena eficiencia operativa, es posible ahorrar costes significativos.
• Aporta una ventaja competitiva: usar datos para guiar las estrategias y operaciones de la empresa puede proporcionar una ventaja competitiva en el mercado.

¿Cómo funciona una data driven company?

Los objetivos de cada miembro de una data driven company están claramente definidos, y es relativamente sencillo para cada persona de la organización acceder a los datos que le permiten llevar adelante la tarea, validarla y proponer nuevas ideas. Esto, a su vez, permite que se recojan y analicen más datos, mediante las siguientes fases:

1. Identificar y definir los objetivos a alcanzar. Determinar los objetivos que se quieren alcanzar utilizando un enfoque basado en datos.
2. Recopilar datos de múltiples fuentes. Asegurar que se están recopilando datos de diversas fuentes, tanto internas como externas, para tener una visión más completa.
3. Analizar y procesar los datos. Contar con expertos en análisis de datos y Big Data que puedan extraer insights valiosos de la información.
4. Tomar decisiones basadas en datos. Verificar que las decisiones estratégicas y operativas se fundamenten en los análisis y descubrimientos obtenidos de los datos.
5. Automatizar procesos. Implementar sistemas y herramientas que automaticen la recopilación, gestión y análisis de datos para agilizar la toma de decisiones.
6. Medir y evaluar resultados. Establecer métricas para monitorizar el impacto de las decisiones y realizar ajustes cuando sea necesario.

Para que esto funcione, los datos deben tratarse adecuadamente y ser de calidad, además de ser necesario un involucramiento en esta cultura empresarial por quienes dirigen la compañía para permitir la transformación.

¿Qué relación existe entre el Big Data y una data driven company?

El término Big Data hace referencia a la gran cantidad de datos que se generan y recopilan diariamente en el mundo digital. De hecho, es tal la importancia de este sector en la actualidad que se espera que crezca un 13,5% para 2030 hasta alcanzar un valor de 745.150 millones de dólares, según un informe de Fortune Business Insights.

La relación entre Big Data y una data driven company es fundamental, puesto que la aplicación efectiva del Big Data es lo que permite a estas empresas extraer información valiosa y accionable . De no ser así, sería imposible implementar una estrategia verdaderamente orientada por los datos.

En este sentido, una data driven company usa los macrodatos para procesar y analizar grandes volúmenes de información en tiempo real. Esto le permite identificar tendencias, patrones y anomalías que pueden ser cruciales para la toma de decisiones estratégicas. 

Asimismo, el análisis de Big Data ayuda a estas empresas a prever comportamientos futuros y a adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

Cómo convertirse en una data driven company

Para convertirse en una data driven company, una organización debe empezar por desarrollar una estrategia clara y alineada con los objetivos empresariales. Esto incluye la inversión en infraestructura tecnológica y herramientas de análisis de datos, así como la contratación y formación de profesionales capacitados en análisis y ciencia de datos.

Además, es crucial fomentar una cultura organizacional que valore y utilice los datos en todos los niveles de la toma de decisiones. ¿Cómo lograrlo? Mediante la formación continua de los empleados y la integración de prácticas de análisis de datos en los procesos diarios de la empresa. Al hacerlo, la data driven company no solo mejora su capacidad para tomar decisiones informadas, sino que también está mejor preparada para adaptarse y crecer en un entorno empresarial cada vez más competitivo y orientado a los datos.

¿Cómo encajan las empresas data driven en el contexto actual?

Las empresas data driven se han consolidado como un modelo empresarial clave en el contexto actual, debido a la rápida evolución de los mercados. Según S&P Global Market Intelligence, el 96% de los negocios encuestados destaca la importancia del uso de datos para la toma de decisiones.

La generación de datos a escala mundial se ha disparado en los últimos años como consecuencia de la digitalización y del creciente número de dispositivos conectados. Esta tendencia ha permitido a las empresas data driven tomar decisiones basadas en información precisa y objetiva.

Por otra parte, los mercados cambian de forma constante y, gracias a la capacidad de analizar datos en tiempo real, este tipo de organizaciones cuenta con la ventaja de adaptarse con mayor rapidez a estas fluctuaciones y mitigar los riesgos. A su vez, realizar previsiones y tener un mayor control de los procesos genera una ventaja competitiva para la empresa.

De todos modos, es importante tener en cuenta que los datos en crudo no son útiles. Por eso, es necesario recopilar la información correcta que conduzca al logro de los objetivos predefinidos.

¿Qué ejemplos de data driven company son un éxito?

Algunas de las empresas más exitosas que destacan como ejemplos de data driven company son:

Google

Google utiliza el análisis de datos a gran escala para tomar decisiones estratégicas en múltiples áreas de su negocio:

• Desarrollo de productos: extrae la información de los usuarios para guiar el desarrollo de nuevos productos y servicios, como el algoritmo de búsqueda, Gmail, Google Maps, etc. 
• Publicidad y Marketing: analiza enormes volúmenes de datos en cuanto a búsquedas, clics y comportamiento de usuarios para ofrecer una estrategia de publicidad y marketing personalizada y efectiva. 
• Recursos Humanos: mejora sus procesos de contratación, retención y desarrollo de talento. 
• Sistema operativo: usa información en tiempo real para optimizar la eficiencia de sus centros de datos y operaciones a escala global. 

Google ha logrado construir una cultura organizacional orientada a los datos, lo que le ha permitido innovar de manera constante y mantener su liderazgo en múltiples industrias.

Netflix

Netflix es otro de los grandes líderes en el uso de datos para impulsar el crecimiento de su negocio . Algunas de sus iniciativas son:

• Recomendaciones personalizadas: aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático para analizar los patrones de visualización de sus usuarios y ofrecer contenido adaptado a sus preferencias. 
• Desarrollo de contenido: se fundamenta en el análisis de datos para determinar qué tipo de contenido y formatos son más atractivos para sus suscriptores, con el objetivo de, después, tomar decisiones de producto con base en los resultados. 
• Optimización de la experiencia del usuario: el uso correcto de datos le permite mejorar la interfaz, navegación y funcionalidades de su plataforma. 

La recopilación y filtración de datos relevantes para la empresa ha permitido a Netflix convertirse en un gigante del entretenimiento digital que comprende qué buscan sus clientes y sabe cómo ofrecerles una experiencia personalizada.

Otros ejemplos destacados de data driven company de éxito son Amazon, Facebook, Uber o Spotify. Estas empresas han logrado una posición de liderazgo en sus respectivos sectores gracias a un uso adecuado de los datos, el cual ha fomentado la innovación y una toma de decisiones estratégicas.

Las personas: el foco de una data driven company

Lejos de ser una moda pasajera, el uso de los datos es una tendencia que no se detiene. Las empresas deben aprovecharlos al máximo para poder tener bases sólidas, crecer de manera sostenible y, esencialmente, para poner al usuario en el centro de cada tarea que la empresa realiza, con el objetivo de aprender de él y dar respuesta a sus necesidades actuales y futuras. 

Así lo hacemos en Cuerva, entendiendo la energía como un canal a través del cual ofrecer servicios útiles y relevantes para las personas. Además, gracias al acceso a datos de calidad, podemos comprender mejor cómo es la relación del usuario con la energía. Esto nos impulsa a mejorar continuamente los servicios que ofrecemos y apostar por la innovación para el futuro.

En muy poco tiempo, el modelo data driven company será la regla a seguir, y todas las empresas tendrán diferentes métodos de análisis. La seguridad de los datos y su correcta interpretación, para luego transformarlos en acciones concretas que mejoren la experiencia de los usuarios, será la clave para poder crecer.

Publicado originalmente el 11 de octubre de 2022 y actualizado el 9 de septiembre de 2024.