Hay una ilusi\u00f3n extendida en las organizaciones modernas: la de que tener un dashboard equivale a tener capacidad anal\u00edtica. Las empresas invierten en herramientas de visualizaci\u00f3n, contratan analistas de datos, construyen reportes llenos de gr\u00e1ficas coloridas, y sin embargo las decisiones importantes siguen tom\u00e1ndose en base a intuici\u00f3n, jerarqu\u00eda o inercia. El dato existe, pero no cambia el criterio.<\/p>\n
La madurez anal\u00edtica tiene niveles. En el primer nivel, la organizaci\u00f3n describe lo que ocurri\u00f3 (reporter\u00eda b\u00e1sica). En el segundo, entiende por qu\u00e9 ocurri\u00f3 (an\u00e1lisis de causa ra\u00edz). En el tercero, anticipa lo que puede ocurrir (an\u00e1lisis predictivo). En el cuarto, prescribe acciones \u00f3ptimas (anal\u00edtica prescriptiva). La mayor\u00eda de las organizaciones latinoamericanas operan entre el primer y segundo nivel, con aspiraciones de llegar al tercero sin haber consolidado los fundamentos del segundo.<\/p>\n
Lo que impide el avance no suele ser la tecnolog\u00eda ni el talento anal\u00edtico. Lo que impide el avance es la calidad del dato en origen: procesos manuales que generan datos inconsistentes, silos de informaci\u00f3n que no se comunican, definiciones distintas del mismo indicador en distintas \u00e1reas del negocio. Antes de construir modelos predictivos, es necesario sanear la base.<\/p>\n
En Estratos acompa\u00f1amos este camino en etapas: primero el diagn\u00f3stico de calidad de datos y arquitectura de informaci\u00f3n, luego el dise\u00f1o de un modelo de gobernanza de datos, y finalmente la implementaci\u00f3n de capacidades anal\u00edticas avanzadas sobre una base s\u00f3lida. El objetivo final no es tener m\u00e1s datos sino tener organizaciones que tomen mejores decisiones, m\u00e1s r\u00e1pido, con mayor confianza. Eso es lo que convierte el dato en criterio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Tener datos no es suficiente. El camino de madurez anal\u00edtica que convierte m\u00e9tricas en decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y con mejores m\u00e1rgenes.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-8","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-analitica-de-datos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=8"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32,"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8\/revisions\/32"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=8"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=8"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/estratos.co\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=8"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}