Otto Dettmer/Ikon Images Imagine that, as an operations manager at a global retailer, you have invested heavily in data science. Your data science team has built sophisticated models that produce demand predictions for the company’s products with impressive accuracy.
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In context
- Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
- Source: MIT Sloan Management Review
- Published: 19/10/2026
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Por qué importa
Lo que le da valor a los datos no es tenerlos, es que alguien cambie una decisión por ellos. Suena obvio y es la prueba que más proyectos reprueban: se construye el reporte, se publica, nadie modifica nada y a los seis meses el proyecto figura como exitoso porque se entregó a tiempo.
Yo miro el linaje antes que el gráfico: de dónde sale cada número, quién lo puede cambiar y qué pasa si el sistema origen se cae. Si nadie puede responder esa cadena en dos minutos, el tablero está mostrando confianza que no se ganó.
Lo que suele salir mal
Donde suele romperse es en la captura. Se invierte mucho en el procesamiento y nada en el punto donde la persona llena el formulario, con prisa, sin validaciones y sin saber para qué sirve. Ningún modelo arregla un dato que nació mal; solo lo propaga con más autoridad.
Qué mirar
- Cuándo llega el número respecto a cuándo se toma la decisión, que es lo que define su utilidad.
- Quién responde por la calidad del indicador cuando alguien lo cuestiona en un comité.
- Qué decisión concreta cambia con esto y quién la toma: sin eso, es un tablero más.
Cómo leo esta entrada
Yo lo usaría para revisar el ciclo completo, desde que el dato se captura hasta que alguien actúa. Casi siempre el problema no está en la analítica sino al principio: alguien llenando un campo a mano, sin validación, con prisa y sin saber para qué se usa después.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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