En la era digital, las empresas generan datos en múltiples plataformas: CRM, ecommerce, herramientas publicitarias, redes sociales, sistemas de atención al cliente… Sin embargo, con demasiada frecuencia estos datos permanecen aislados en silos, afectando seriamente a la capacidad de tomar decisiones estratégicas basadas en información completa y confiable.
Cada vez se hace más necesaria una fuente única de verdad (Single Source of Truth: SSOT), tanto por la comodidad de consultar la información en un único lugar como, sobre todo, por la tranquilidad y el valor que aporta una fuente de datos consolidada y sin discrepancias.
El problema de los datos en silos
Un silo de datos es un repositorio de información que no se comunica con otros sistemas dentro de una organización. Esta fragmentación impide que los equipos tengan una visión unificada del negocio, lo que genera problemas como:
- Inconsistencias en la información: diferentes equipos manejan métricas propias que pueden ser contradictorias. Incluso dentro del mismo equipo, puede haber discrepancias entre herramientas analíticas de un mismo activo digital.
- Falta de contexto: sin la conexión entre fuentes, es difícil entender el impacto real de cada acción en los resultados globales. Contar con una visión holística permite ejecutar estrategias más sólidas.
- Decisiones basadas en datos incompletos: si solo se analiza una parte del ecosistema de datos, las estrategias pueden estar sesgadas o no alineadas con los objetivos del negocio. Una decisión aparentemente positiva puede afectar negativamente a otro equipo o campaña.
- Desuso de la información: la dificultad de acceder a información unificada y confiable lleva a muchos responsables de marketing y negocio a no consultar los datos o depender exclusivamente de informes manuales, perdiendo oportunidades de optimización y mejora en la toma de decisiones.
Discrepancias entre indicadores según la fuente
Otro de los principales problemas derivados de los datos en silos es la discrepancia entre indicadores según la fuente. Cuando los sistemas de diferentes departamentos no están alineados, cada equipo puede manejar métricas distintas, generando inconsistencias que afectan la toma de decisiones estratégicas.
Esta falta de coherencia en los datos no solo dificulta el análisis, sino que también genera pérdida de confianza en la información disponible. Las métricas pueden diferir según el sistema que las registre, lo que dificulta la toma de decisiones basadas en información unificada.
Veamos algunos ejemplos habituales para entenderlo mejor:
- Conversión atribuida: la atribución digital sigue siendo un reto hoy en día. Google Ads y Meta pueden reportar conversiones distintas para una misma campaña debido a sus modelos de atribución. Google Ads tiende a priorizar la última interacción, mientras que Meta puede distribuir el crédito entre varios puntos de contacto.
- Ingresos totales: Google Analytics puede registrar ingresos diferentes a los reportados por el CMS de e-commerce debido a diferencias en el seguimiento de transacciones, devoluciones, cancelaciones de pedidos o incluso configuraciones distintas en cada sistema.
- Costo de adquisición de cliente (CAC): mientras que en plataformas publicitarias el CAC se calcula con base en la inversión publicitaria dividida por conversiones atribuidas, en el CRM este valor puede incluir ajustes por descuentos, devoluciones, retención de clientes y costos operativos, generando diferencias entre las cifras reportadas por marketing y las del área de negocio.
- Stock y disponibilidad de productos: un ecommerce puede registrar un producto como «disponible» en su plataforma de ventas mientras que el ERP indica que no hay stock real. Esta discrepancia afecta las expectativas de los clientes y puede derivar en problemas logísticos y pérdida de confianza.
- Churn rate (tasa de abandono de clientes): el área de soporte puede considerar a un cliente activo si ha interactuado recientemente, mientras que el equipo financiero puede definirlo como inactivo si no ha generado ingresos en un período determinado. La falta de un criterio unificado genera informes inconsistentes entre departamentos.
La solución: un dashboard SSOT
Para superar estos desafíos, la solución más efectiva es implementar un dashboard unificado SSOT: Single Source of Truth. Este tipo de cuadro de mando centraliza datos de diferentes fuentes en un único lugar, proporcionando una visión consolidada y sin discrepancias. Al combinar múltiples fuentes de datos en un almacén estructurado y aplicar cálculos intermedios, se logra una mayor precisión en el análisis y se minimizan las inconsistencias.
Con un dashboard SSOT, los equipos pueden:
- Acceder a información en tiempo real sin depender de reportes manuales.
- Asegurar la coherencia en métricas y definiciones entre departamentos.
- Obtener una visión global del negocio, con capacidad de hacer drill-down en cada área.
- Tomar decisiones estratégicas basadas en datos confiables y contextualizados.
Cómo implementar un dashboard SSOT de manera efectiva
La integración de datos puede parecer un reto complejo, pero existen estrategias y tecnologías que facilitan este proceso:
- Definir un modelo de datos común: el primer paso es estandarizar métricas y KPIs para asegurar que todos los equipos hablen el mismo lenguaje.
- Implementar una arquitectura de datos adecuada: suele ser necesario utilizar soluciones como data warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift) o data lakes para centralizar la información.
- Automatizar la integración de fuentes: las herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) permiten conectar diferentes sistemas sin necesidad de procesos manuales.
- Aplicar buenas prácticas de modelado: es preferible definir métricas calculadas en la capa de datos en lugar de en la herramienta de visualización para mejorar la eficiencia y coherencia.
- Crear dashboards personalizados y modulares: para responder a las necesidades de consumo de datos de toda la compañía es recomendable diseñar cuadros de mando adaptados a distintos niveles de análisis (visión ejecutiva, análisis de tendencias, detalles operativos).
- Monitorizar la calidad del dato: implementar alertas y auditorías dentro del dashboard ayudará a detectar anomalías en la carga de datos y evitar errores en la toma de decisiones.
- Definir una frecuencia de actualización adecuada: hay que evitar tanto la sobrecarga de consultas en tiempo real como el acceso a datos obsoletos estableciendo actualizaciones programadas según las necesidades del negocio.
Conclusión
Unificar indicadores desde diferentes silos de datos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que transforma la manera en que las empresas toman decisiones. Contar con información accesible, confiable y en tiempo real permite optimizar estrategias, mejorar la rentabilidad y responder de manera ágil a las demandas del mercado.
Gracias a la integración de datos y su correcta visualización, las empresas pueden:
- Optimizar su inversión en marketing al identificar los canales más rentables.
- Reducir tiempos de análisis con acceso a información consolidada y en tiempo real.
- Mejorar la experiencia del cliente con estrategias más personalizadas y basadas en datos.
- Alinear objetivos entre equipos con métricas compartidas y dashboards colaborativos.
En aditu, ayudamos a las empresas a conectar sus datos, diseñar dashboards estratégicos y extraer insights accionables. Si quieres dar el siguiente paso, agenda una reunión con nuestro equipo.
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