{"id":47635,"date":"2023-01-25T09:28:10","date_gmt":"2023-01-25T08:28:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/?p=47635"},"modified":"2025-12-11T17:37:15","modified_gmt":"2025-12-11T16:37:15","slug":"como-usar-datos-para-convertir-empresa-en-data-driven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/2023\/01\/como-usar-datos-para-convertir-empresa-en-data-driven\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo usar los datos para convertir una empresa en data driven"},"content":{"rendered":"

Los datos tienen el potencial de transformar una compa\u00f1\u00eda. Pueden hacerla m\u00e1s organizada, m\u00e1s productiva y, en definitiva, <\/span>m\u00e1s eficiente<\/b>. Por ello, entre los objetivos de numerosas empresas est\u00e1 el de convertirse en compa\u00f1\u00edas <\/span>data driven<\/span><\/i>. Es decir, aquellas que dejan atr\u00e1s la toma de decisiones basada en opiniones o estimaciones para pasar a basarse en algo mucho m\u00e1s s\u00f3lido: la interpretaci\u00f3n de los datos.<\/span><\/p>\n

Hasta ahora, la recogida, el an\u00e1lisis y el <\/span>reporting<\/span><\/i> de datos en el sector de la construcci\u00f3n no siempre han recibido la atenci\u00f3n que se merecen. Sin embargo, esto es algo que est\u00e1 cambiando a medida que se van <\/span>conociendo sus ventajas<\/b>. Cada vez m\u00e1s, las compa\u00f1\u00edas entienden que los datos son fundamentales para analizar el presente y mejorar el futuro.\u00a0<\/span><\/p>\n

El <\/span>reporting<\/span><\/i> de datos es fundamental en esta transformaci\u00f3n. Se trata del paso en el que los datos <\/span>se convierten en informaci\u00f3n<\/b> que empleados, directivos y otros agentes involucrados pueden entender f\u00e1cilmente. El paso en el que dejan de ser solo datos para transformarse en herramientas para tomar las mejores decisiones.\u00a0<\/span><\/p>\n

De datos sueltos a informaci\u00f3n valiosa<\/span><\/h2>\n

Antes, muchas decisiones empresariales se basaban en el \u201clo digo yo\u201d. La nueva concepci\u00f3n de compa\u00f1\u00eda que conocemos como <\/span>data driven<\/span><\/i> busca <\/span>cambiar esta premisa<\/b> y basarse en la interpretaci\u00f3n de datos que indican cu\u00e1l es la mejor opci\u00f3n posible.\u00a0<\/span><\/p>\n

La cantidad de datos que pueden recopilar y organizar las empresas es enorme. Compa\u00f1\u00edas como la m\u00eda, centrada en la construcci\u00f3n, hacen lo que podr\u00edamos considerar un <\/span>big data<\/i><\/b> a peque\u00f1a escala<\/b>: utiliza un conjunto de datos grandes, pero a un nivel bastante acotado.\u00a0<\/span><\/p>\n

Estos datos provienen de pr\u00e1cticamente cualquier \u00e1mbito: analizamos la ejecuci\u00f3n de las obras, la actividad del personal, <\/span>aspectos financieros<\/b> o todo lo relacionado con la compra de materiales, por ejemplo. En una compa\u00f1\u00eda <\/span>data driven<\/span><\/i>, nada debe quedarse sin someter al estudio de los datos.<\/span><\/p>\n

Estos son recopilados y almacenados con herramientas de <\/span>big data<\/span><\/i>, como por ejemplo <\/span>data lakes<\/span><\/i> (repositorios de almacenamiento que contienen una gran cantidad de <\/span>datos en bruto<\/b> que se mantienen all\u00ed hasta que sea necesario<\/span>)<\/span><\/i>. Posteriormente, es necesario analizarlos y organizarlos para convertirlos en informaci\u00f3n \u00fatil.\u00a0<\/span><\/p>\n

El <\/span>reporting<\/span><\/i> y las t\u00e9cnicas de estandarizaci\u00f3n y b\u00fasqueda de patrones nos ayudan a <\/span>organizar estas ideas<\/b> y hacer cat\u00e1logos acotados de informaci\u00f3n que una persona puede entender f\u00e1cilmente. Dentro de una obra, se pueden reportar muchos aspectos: el nivel de ejecuci\u00f3n, el uso de recursos o el cumplimiento de los plazos, por ejemplo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tras el an\u00e1lisis, <\/span>llega la predicci\u00f3n<\/b>. Y es que esta informaci\u00f3n ayuda entender qu\u00e9 hace falta y mejorar las acciones empresariales. Da los conocimientos necesarios para cambiar aquello que rest\u00f3 calidad a una ejecuci\u00f3n, para optimizar el uso de recursos y para no repetir de nuevo el error que provoc\u00f3 un peque\u00f1o retraso en los plazos. Se van tomando decisiones conscientes, basadas en cuestiones objetivas, para ganar en competitividad.\u00a0<\/span><\/p>\n

Seguridad, equipos y otros cambios<\/span><\/h2>\n

Dado que el uso de los datos est\u00e1 normalmente relacionado con tomas de decisiones que implican diferentes aspectos, a menudo es dif\u00edcil identificar casos de \u00e9xito en los que en los datos hayan sido <\/span>el \u00fanico un motor de cambio<\/b>. Pero s\u00ed podemos se\u00f1alar que la anal\u00edtica retrospectiva ha sido fundamental para establecer mejoras en nuestra compa\u00f1\u00eda.<\/span><\/p>\n

Un buen ejemplo lo tenemos en el an\u00e1lisis de la siniestralidad en nuestras obras, que nos permiti\u00f3 identificar factores que influyen en los accidentes mortales. Constatamos que <\/span>no es suficiente<\/b> con lanzar mensajes como \u201cponte el casco\u201d. Los datos nos han permitido analizar, por ejemplo, si los trabajadores tienen que conducir mucho tiempo para llegar a las obras y, por lo tanto, est\u00e1n m\u00e1s cansados y se despistan durante su jornada laboral. Nos dan la oportunidad de ver m\u00e1s all\u00e1 y proponer cambios que, hasta ahora, no se hab\u00edan planteado.\u00a0<\/span><\/p>\n

El <\/span>reporting<\/span><\/i> de datos tambi\u00e9n se ha usado para <\/span>mejorar el Global Workforce Planning<\/b>. El departamento de Recursos Humanos ten\u00eda dificultades para saber qu\u00e9 personal ten\u00eda en las obras y prever cu\u00e1ntos trabajadores necesitar\u00eda para nuevos proyectos. <\/span>Hace a\u00f1os, el departamento hubiese tomado decisiones bas\u00e1ndose en estimaciones o en conclusiones sacadas de<\/span> experiencias pasadas.<\/span><\/p>\n

Esta vez, l<\/span>os datos les sirvieron para saber a cu\u00e1ntos trabajadores deb\u00edan contratar y a qu\u00e9 profesionales de la plantilla pod\u00edan reubicar para sacar adelante los proyectos nuevos. Adem\u00e1s, les dieron informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 perfiles eran <\/span>los m\u00e1s adecuados<\/b>. Todo esto result\u00f3 fundamental para optimizar el trabajo del departamento de Recursos Humanos.\u00a0<\/span><\/p>\n

A estos ejemplos podr\u00edan sumarse muchos m\u00e1s. Y es que los datos tienen la capacidad de dar un giro de 180 grados a la forma en que se organiza el trabajo en empresas y organizaciones. En el sector de la construcci\u00f3n, por ejemplo, pueden ayudar a <\/span>lograr una evoluci\u00f3n circular<\/b>, a ajustar los presupuestos, a mejorar las predicciones y, en definitiva, a optimizar el negocio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los datos permiten que empresas como la m\u00eda basen sus decisiones en los cimientos m\u00e1s s\u00f3lidos de todos: aquellos que se apoyan en la objetividad. Gracias a este esfuerzo constante por recopilar, analizar e interpretar los datos, podemos lograr que <\/span>sean <\/b>data driven<\/i><\/b> y tomen, as\u00ed, las decisiones m\u00e1s acertadas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Un art\u00edculo de Dafne P\u00e9rez Mor\u00e1n<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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