title = "Estrategia de Datos y Analítica Empresarial"

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Los datos son un activo estratégico que pocas empresas latinoamericanas han aprendido a
explotar plenamente. Una estrategia de datos define qué datos capturar, cómo almacenarlos
y gobernarlos, y cómo convertirlos en inteligencia accionable para la toma de decisiones.

**Madurez Analítica**

Las organizaciones progresan a través de cuatro niveles de madurez analítica: descriptiva
(¿qué pasó?), diagnóstica (¿por qué pasó?), predictiva (¿qué pasará?) y prescriptiva
(¿qué debemos hacer?). La mayoría de las empresas latinoamericanas opera principalmente
en los dos primeros niveles. El salto a analítica predictiva y prescriptiva requiere
infraestructura de datos, talento analítico y cultura de decisión basada en evidencia.

**Arquitectura de Datos**

La arquitectura de datos define cómo se capturan, almacenan, integran y acceden los datos.
Los componentes clave incluyen: sistemas fuente (ERP, CRM, puntos de venta), pipelines de
integración de datos, data warehouse o data lake para almacenamiento analítico, y herramientas
de visualización y análisis (BI tools, notebooks de análisis). La calidad del dato —exactitud,
completitud, consistencia— es condición previa para cualquier análisis confiable.

**Gobierno de Datos**

El gobierno de datos establece quién es responsable de los datos, cómo se gestionan los
accesos, cómo se garantiza la privacidad (especialmente relevante con marcos regulatorios
como la LGPD en Brasil o la LFPDPPP en México) y cómo se resuelven conflictos de
definición entre áreas. Sin gobierno, los datos se vuelven una fuente de confusión en lugar
de claridad.

**Casos de Uso de Alto Impacto**

Los casos de uso analíticos de mayor impacto en el contexto latinoamericano incluyen:
personalización de ofertas (retail y servicios financieros), optimización de rutas y
capacidad logística (transporte y distribución), predicción de churn de clientes (telecomunicaciones,
banca), mantenimiento predictivo (manufactura y energía) y detección de fraude (servicios
financieros). Cumbre Consulting recomienda priorizar casos de uso donde el impacto económico
sea cuantificable y el dato necesario ya exista o sea alcanzable.
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