A lo largo de mi carrera, como analista, especialista, liderando equipos de BI&BA en el sector público y privado, he visto una evolución crítica. La pregunta ya no es sólo «¿qué pasó?» sino «¿a dónde van estos datos y qué mundo van a construir?«. La respuesta define la competitividad de una empresa y la eficacia de una política pública. Con las lecciones aprendidas en ambos frentes, sabemos la finalidad de los datos no es uno, sino varios, y exige una hoja de ruta estratégica.

1. Hacia la toma de decisiones descentralizada y en tiempo real: Los datos ya no se almacenan sólo para reportes mensuales. Su destino es alimentar sistemas de recomendación, motores de pricing dinámico y herramientas de BA que empoderan a un jefe de línea para tomar decisiones al instante. En lo público, esto se traduce en que un funcionario de salud en terreno pueda, desde su tablet, cruzar datos epidemiológicos en tiempo real y asignar recursos críticos. El dato viaja del warehouse directamente al punto de acción.

2. Hacia la automatización Inteligente de procesos: El dashboard es el medio, no el fin. El camino final de esos insights es automatizar procesos. Un modelo predictivo de morosidad (creado a partir de los datos históricos que limpiamos y modelamos) que impulsa automáticamente una acción de cobranza; o en el municipio, un sistema de IoT que, analizando datos de tráfico, modifica automáticamente los semáforos para descongestionar el tránsito. El dato se convierte en el desencadenante de una acción automatizada y gobernada.

3. Hacia la creación de servicios públicos y privados proactivos: La nobleza de los datos está aquí. En el sector privado, se traduce en anticiparse a las necesidades del cliente. En el público, es la base de la política pública preventiva: cruzar datos de salud, educación y socioeconomía para destinar recursos a zonas de alta vulnerabilidad antes de que una crisis ocurra.

4. Hacia un ecosistema interconectado y confiable (Data Mesh/Data Fabric) Tanto en una empresa privada como en una institución pública, el silo es el enemigo. Un silo de datos es un repositorio de información aislado, gestionado y controlado por un único departamento o unidad de negocio, y que no está disponible—o lo está con gran dificultad—para otras áreas de la organización. Donde cada área (o institución) es productora y consumidora responsable de sus datos el único camino para evitar la duplicidad, mejorar la calidad es crear una única fuente de la verdad que realmente sirva al ciudadano y al accionista por igual.

Conclusiones:

• El viaje de los datos termina en la acción. Ya no es un activo pasivo. Es el núcleo de la operación inteligente. Sin una estrategia de datos clara y una gobernanza sólida (que yo llamo «la disciplina del valor»), este viaje se pierde en el caos, la desconfianza y el incumplimiento normativo.
• Los datos ahora es alimentan y refinan modelos de IA. Estamos pasando de modelos genéricos a «modelos de propósito específico» hyper-especializados. Los datos de tu línea de producción no irán a un dashboard estático; serán el alimento para un modelo de ML que predice fallos, optimiza la cadena de suministro y auto-ajusta parámetros en tiempo real. El dato se convierte en el combustible de la automatización inteligente.
• Los datos con latencia crítica (vehículos autónomos, IoT industrial, telemedicina) ya no pueden darse el lujo de viajar hasta un data center central. Su destino es ser procesados in situ, en el dispositivo o en una puerta de enlace cercana. Esto reduce la latencia, alivia el ancho de banda y permite decisiones en milisegundos. El dato se vuelve local e inmediato.

— Lilia Quituisaca-Samaniego
📖 Escritora | Directora – SEE
🔗 https://liliaquituisacasamaniego.com

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