“No se puede tomar una buena decisión con malos datos. Y en el mundo actual, decidir bien no es una ventaja: es sobrevivir.”
En los últimos años, los datos se han convertido en la materia prima de la economía digital. La mayoría de las organizaciones lo reconocen, al menos en el discurso. Se invierte en sistemas de información, en cuadros de mando, en herramientas de analítica y, más recientemente, en inteligencia artificial. Sin embargo, muy pocas empresas han hecho frente al verdadero problema que subyace a todo lo anterior: la calidad y gobernanza de sus datos.
El fenómeno es global, pero especialmente visible en las pymes y empresas de tamaño medio, donde la urgencia del día a día empuja a priorizar decisiones comerciales, operativas o financieras por delante de lo que muchos ven como una “infraestructura invisible”. La gobernanza del dato se percibe como algo burocrático, lejano o propio de grandes corporaciones. Esa percepción es errónea y, sobre todo, peligrosa.
El riesgo de subestimar los datos
Un dato incorrecto no es un error administrativo. Es un riesgo estratégico que puede erosionar los resultados de una compañía sin que la dirección llegue a identificar el origen del problema.
Pensemos en un ejemplo sencillo: el código postal de un cliente registrado de forma errónea. El pedido llega tarde o no llega. El cliente reclama, se pierde la venta y, con ella, posiblemente la relación futura. La compañía puede atribuir el problema a la logística, al transporte o incluso a una falta de stock, cuando la causa raíz era un dato mal gestionado.
Este tipo de situaciones no son anecdóticas. Según Gartner, las empresas pierden entre un 15% y un 25% de sus ingresos por problemas relacionados con la calidad de datos. Ese porcentaje, en sectores con márgenes estrechos, puede marcar la diferencia entre liderar un mercado o quedar fuera de él.
Por qué los directivos suelen ignorar el problema
La paradoja es clara: los datos son esenciales para la toma de decisiones, pero la gobernanza del dato rara vez está en la agenda del comité de dirección. Existen tres motivos principales:
- El coste invisible. Las pérdidas por mala calidad de datos no aparecen reflejadas en un informe específico. Se diluyen en conceptos como devoluciones, reclamaciones, ineficiencias o retrasos.
- La falsa confianza en los sistemas. Muchos ejecutivos asumen que, al invertir en ERP, CRM o BI, los problemas de calidad están resueltos. Pero las herramientas solo procesan lo que reciben: si la entrada es deficiente, la salida lo será también.
- La competencia por prioridades. La dirección suele privilegiar iniciativas más visibles —nuevos productos, expansiones geográficas, campañas de marketing— frente a lo que consideran tareas de “back office”. Sin embargo, esas iniciativas fracasan si los cimientos de datos son débiles.
Consecuencias reales de la falta de gobernanza
La ausencia de Data Governance impacta en múltiples frentes:
- Ventas y marketing. Segmentaciones incorrectas, campañas mal dirigidas, pérdida de oportunidades de cross-selling.
- Operaciones. Ineficiencias en la planificación, errores en inventarios, retrasos logísticos.
- Finanzas. Presupuestos basados en información parcial, previsiones erróneas de tesorería.
- Estrategia. Decisiones equivocadas al analizar mercados, tendencias o rentabilidad de clientes.
Un caso documentado en el sector retail español muestra cómo la introducción de un Data Warehouse con procesos de gobernanza redujo en un 40% el tiempo de generación de informes y aumentó la precisión de las previsiones de ventas en un 18%. La inversión fue inferior a 20.000 € anuales, pero el impacto en la competitividad fue inmediato.
El Data Governance no es un lujo tecnológico
Existe una idea equivocada según la cual gobernar los datos requiere grandes inversiones en sistemas o departamentos especializados. La realidad es distinta:
- No se trata de crear estructuras adicionales, sino de asignar responsabilidades claras.
- No se trata de software complejo, sino de protocolos definidos para altas, modificaciones y validaciones.
- No se trata de auditorías interminables, sino de controles periódicos y alertas automáticas.
En esencia, un buen modelo de Data Governance es un marco organizativo que establece quién es responsable de qué dato, cómo se mantiene y bajo qué reglas se actualiza.
El papel del directivo: de delegar a liderar
Uno de los errores más comunes es considerar que los datos son responsabilidad exclusiva del área de TI. Nada más lejos de la realidad.
Los datos maestros —clientes, productos, proveedores, empleados— pertenecen a las unidades de negocio. Y son ellas las que deben liderar su gestión. La función de TI es facilitar la infraestructura, pero la propiedad y responsabilidad última recae en la dirección de negocio.
En este sentido, los directivos deben responder a tres preguntas clave:
- ¿Quién es responsable de cada dato crítico en mi organización?
- ¿Existen procesos claros para mantener su calidad a lo largo del tiempo?
- ¿Tengo visibilidad sobre el coste que generan los errores de datos en mis resultados?
Si la respuesta no es clara, la organización está asumiendo un riesgo sin saberlo.
Hacia un marco de actuación claro
Para muchas compañías, el primer paso no es tecnológico, sino cultural. Y ese cambio puede iniciarse con acciones muy concretas:
- Mapear los datos críticos. Identificar cuáles son los verdaderamente estratégicos: clientes, proveedores, productos, precios.
- Asignar responsables. Cada dato clave debe tener un “dueño” que responda de su integridad.
- Definir protocolos. Establecer reglas sencillas y claras para creación, modificación y eliminación de datos.
- Revisar periódicamente. Implantar alertas y auditorías que detecten errores antes de que escalen.
- Formar y sensibilizar. Hacer entender a toda la organización que los datos no son un archivo administrativo, sino un activo estratégico.
El impacto positivo de hacerlo bien
Un modelo de Data Governance sólido genera beneficios directos:
- Mejora en la experiencia del cliente. Menos errores en pedidos, entregas más rápidas, comunicaciones personalizadas.
- Mayor eficiencia operativa. Procesos fluidos, menos incidencias y reducción de costes.
- Decisiones estratégicas fiables. Planes basados en información robusta y validada.
- Preparación para la IA. Sin datos de calidad, ningún proyecto de inteligencia artificial será viable ni generará confianza.
En definitiva, un gobierno del dato bien implantado no es solo un seguro contra errores: es un acelerador de transformación digital y competitividad.
Conclusión: la decisión que define el futuro
La gobernanza del dato no es un proyecto más en la agenda corporativa. Es la base sobre la que se apoyan todos los proyectos futuros. Una empresa sin Data Governance es como un barco sin brújula: puede avanzar, pero sin rumbo ni certezas.
La verdadera pregunta que todo directivo debería hacerse hoy es sencilla:
¿Puedo permitirme tomar decisiones críticas sin estar seguro de la calidad de mis datos?
Si la respuesta no es un “sí” rotundo, entonces la urgencia no es tecnológica, es estratégica. Y postergarla solo aumentará los riesgos y el coste de actuar mañana.