La mayoría de las empresas ya escucharon que los datos son el nuevo oro. Pero ¿de qué sirve tener oro si está enterrado, desordenado o imposible de encontrar? Antes de pensar en dashboards, inteligencia artificial o modelos predictivos, hay algo aún más urgente: construir una estructura de datos sólida.

El problema es que muchas organizaciones, por falta de tiempo, estructura o recursos,  simplemente no saben por dónde empezar. Y eso está bien. Este artículo no es para expertos en tecnología, sino para líderes que buscan dar los primeros pasos hacia una analítica de datos avanzada, sin perderse entre tecnicismos.

Aquí te comparto 5 prácticas clave que cualquier empresa puede aplicar desde ya para preparar su camino y que, cuando llegue el momento de escalar, lo hagan con bases firmes.

¿Por qué es importante prepararse?

Uno de los principales retos en proyectos de transformación digital o analítica avanzada es que muchas empresas se acercan a una consultoría o quieren realizar un proyecto de innovación sin una base operativa clara. Y no hablamos de tecnología sofisticada, nos referimos a contar con procesos, personas y datos mínimamente estructurados que faciliten cualquier tipo de integración, diagnóstico o automatización.

Este artículo reúne cinco prácticas esenciales inspiradas en principios de gobernanza y madurez de datos que, aunque sencillas de implementar, generan un impacto profundo. Están alineadas a marcos como el Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK), pero pensadas desde una perspectiva práctica para que cualquier organización —como lo hizo la Red de Universidades Anáhuac en el caso de éxito que podrás encontrar aquí— pueda adoptarlas antes de escalar a una solución avanzada.

Porque cualquier proyecto es mucho más efectivo cuando no comienza desde el caos, sino desde un terreno listo para trabajar.

1. Diagnosticar la madurez de tus datos

Antes de tomar decisiones, es necesario saber dónde estamos parados. El primer paso es realizar una evaluación del estado actual de tus datos, tanto a nivel técnico como organizacional. Esto incluye:

  • ¿Cuáles son tus principales fuentes de datos?
  • ¿Qué tan accesibles, actualizados y completos están?
  • ¿Qué tanto se usan realmente para la toma de decisiones?

Una herramienta útil para esto es el modelo de madurez de datos, que puedes consultar en versiones simplificadas como este de Gartner. Aunque no es necesario hacer un diagnóstico profundo, este ejercicio dará una imagen clara de las fortalezas y brechas en los datos actuales

madurez de datos gartner_model

Ejemplo real: En la Red de Universidades Anáhuac, un diagnóstico inicial reveló inconsistencias entre campus, duplicidad de información y dificultad para construir una vista consolidada de su funnel de conversión. Esto permitió priorizar cambios estructurales de forma inteligente.

2. Establece principios básicos de gobernanza


La gobernanza de datos puede sonar como algo complejo o lejano, pero en realidad comienza con reglas muy simples:

  • ¿Quién es responsable de cada tipo de dato?
  • ¿Dónde vive ese dato?
  • ¿Qué significa cada término para las diferentes áreas?

Este es un error común que observamos en muchas empresas: los equipos operan con definiciones distintas para los mismos conceptos. ¿“Cliente activo” significa lo mismo para ventas que para marketing? ¿El criterio de “lead calificado” es consistente entre todas las áreas? La falta de alineación semántica genera confusión, errores en el análisis y pérdida de tiempo en discusiones internas.

Esto ocurre principalmente porque no hay un sistema mínimo de estandarización ni responsables definidos. Por eso, establecer principios básicos de gobernanza desde el inicio es clave. Le dará claridad a tu operación y, más importante aún, evitará que durante un proceso de consultoría se pierdan semanas intentando interpretar qué significan realmente tus métricas o cómo fueron construidas.

Tip rápido: la documentación es uno de los pasos más tediosos —nadie quiere hacerlo— pero también uno de los más valiosos. Un archivo compartido donde se definan conceptos clave y se asignen responsables por métrica es un recurso simple, pero poderoso, que eleva tu estructura de datos a otro nivel.

3. Mejorar la captura y actualización de datos desde origen

Uno de los errores más frecuentes en las empresas es tratar de arreglar los datos durante el análisis, cuando el verdadero problema viene desde antes: desde su captura. Si los datos están mal desde el inicio, ningún modelo o dashboard puede salvarte.

Por eso, es fundamental revisar cómo se están ingresando, recolectando o actualizando los datos dentro de tu organización. Algunas preguntas clave para empezar:

  • ¿Los formularios tienen campos obligatorios bien definidos?
  • ¿Las preguntas están redactadas de forma clara y consistente?
  • ¿Quién valida la información antes de que entre a la base de datos?

Pequeñas mejoras, como establecer flujos de validación básica, evitar campos abiertos innecesarios o usar catálogos estandarizados, pueden reducir drásticamente los errores posteriores y agilizar el análisis. Estas prácticas tienen un bajo costo y un alto impacto.

Incluso empresas líderes en recolección de datos, como Qualtrics, han demostrado que el diseño del formulario es tan importante como el análisis posterior. Muchas de sus recomendaciones están alineadas con las metodologías que aplicamos en Interius, especialmente en proyectos Inbound, donde la calidad del dato desde el primer contacto es lo que permite construir funnels limpios y estrategias accionables.

Ejemplo real: en el caso de la Red de Universidades Anáhuac, una parte clave del éxito no fue solo integrar Power BI, sino mejorar la forma en que se recolectaban los datos desde el CRM. Esto garantizó mayor integridad desde el primer contacto y evitó retrabajos en fases más estratégicas del proceso.

4. Visualizar los datos que tenemos (aunque sea de forma simple)

No necesitas construir dashboards complejos desde el inicio. A veces, una simple tabla con métricas clave por semana, por canal o por área ya puede darte una claridad enorme. Lo importante no es que sea visualmente impactante, sino que empieces a usar los datos como herramienta para tomar decisiones reales.

Puedes comenzar con soluciones sencillas como Google Sheets, Looker Studio o Power BI básico, que ya ofrecen opciones útiles para graficar y seguir tendencias sin necesidad de grandes implementaciones. Y si ya estás listo para dar un paso más, mi recomendación personal es Tableau: es intuitivo, visualmente atractivo y, al mismo tiempo, lo suficientemente robusto para explorar información de forma ágil y estratégica.

La clave está en acostumbrar al equipo a ver los datos con regularidad. No como un check administrativo, sino como un insumo estratégico. Poco a poco, esto fortalece la cultura data-driven, permitiendo que las decisiones ya no se tomen “por intuición”, sino basadas en evidencia concreta.

No se trata de hacer gráficas bonitas. Se trata de empezar a conversar con los datos.

5. Definir un roadmap y mantener comunicación transversal

Una vez que se identifican las brechas en la estructura de datos, el siguiente paso es crear una hoja de ruta realista y gradual. No todo tiene que resolverse de inmediato. De hecho, intentar hacerlo todo a la vez suele generar frustración y baja adopción.

Por eso normalmente lo mejor es empezar por priorizar las acciones que pueden tener un alto impacto con bajo esfuerzo. Herramientas simples como un plan de acción en Excel o un diagrama de Gantt pueden ayudar a visualizar dependencias, asignar responsables y mantener un seguimiento claro. Este roadmap no solo organiza las iniciativas, sino que también te prepara para futuras etapas de transformación más complejas.

Pero tan importante como el plan, es la comunicación. Para que los esfuerzos funcionen, ventas, marketing, finanzas, TI y otras áreas deben estar en la misma página. Si cada equipo trabaja con sus propias métricas o sistemas, el proyecto de analítica se fragmenta antes de comenzar.

Pro tip: establecer una reunión mensual entre líderes de cada área para revisar datos clave juntos. No necesitas transformar toda tu estructura organizacional para fomentar una cultura transversal. Basta con generar espacios consistentes de conversación para que los datos se conviertan en un lenguaje común.

Estas cinco prácticas no requieren grandes inversiones, pero sí compromiso, constancia y una visión clara de hacia dónde quieres llevar a tu empresa. Lo mejor es que te preparan para que, cuando llegue el momento de trabajar con una consultoría y lanzar ese proyecto innovador que impulse tu transformación digital, el foco no esté en ordenar lo básico, sino en construir algo verdaderamente estratégico.

Una organización que ya tiene orden, claridad y responsabilidad sobre sus datos puede avanzar más rápido, con menos fricción y con mejores resultados.

Quise compartir estas cinco prácticas no sólo como recomendaciones generales, sino como acciones concretas que preparan a cualquier organización para aprovechar al máximo un proceso de consultoría o un proyecto de analítica avanzada. Casos como el de la Red de Universidades Anáhuac nos demuestran que, con estructura y enfoque, es totalmente posible transformar la forma en que los datos impulsan el crecimiento estratégico.

Cada paso compartido aquí está diseñado para facilitar un análisis más profundo, más rápido y más relevante cuando llegue el momento de tomar decisiones estratégicas basadas en datos.

Si como lector estás interesado en estos temas, puedes leer más artículos míos en Medium, donde escribo sobre casos y proyectos de data science, técnicas avanzadas de analítica y perspectivas que combinan lo técnico con lo humano.

Me encantaría seguir compartiendo más de esto por aquí en el futuro. Hasta entonces, sigamos construyendo empresas con propósito, pero sobre todo,  y con buenos datos.