Crear y dirigir un equipo de datos moderno en 2025 exige mucho. El ritmo es rápido, las expectativas son altas, e incluso con una ejecución sólida, puede ser difícil saber si estás haciendo progresos significativos. Por eso, comprender las prioridades del liderazgo de datos en 2025 es más importante que nunca para alinear la estrategia, generar confianza y hacer que las herramientas funcionen de verdad.
Muchos equipos han puesto en marcha proyectos piloto de IA, se han trasladado a casas lacustres y han actualizado sus pilas, pero siguen teniendo dificultades para traducir ese trabajo en victorias claras y cuantificables.
La diferencia no suele ser el utillaje. Es la mentalidad.
Los líderes de datos que progresan realmente en 2025 no persiguen tendencias ni construyen en el vacío. Se centran en un conjunto diferente de prioridades. Menos brillantes, más eficaces.
Esto es lo que vemos de los que lo hacen bien.
1. Empiezan por el resultado, no por la pila
Antes de elegir las herramientas, preguntan:
- ¿Qué decisiones intentamos mejorar?
- ¿Qué fricción intentamos eliminar?
- ¿Para quién son realmente estos datos?
Suena básico. No lo es.
Los equipos que se saltan este paso acaban con cuadros de mando desconectados, funciones de IA a medias y poca confianza en la organización. ¿Los equipos que aciertan en este paso? No necesitan diez herramientas para demostrar su valor, saben exactamente dónde centrarse.
Esto también significa establecer una comunicación temprana entre los equipos de datos y de negocio para identificar qué atributos son realmente críticos para el negocio. Sin este entendimiento compartido, es fácil diseñar en exceso modelos o métricas que no generan impacto, o peor aún, pasar por alto los que sí lo hacen.
2. Priorizan la claridad sobre el control
Gobernanza no significa bloquearlo todo. Significa que la gente entiende lo que está viendo y confía en ello lo suficiente como para actuar en consecuencia.
Estos líderes invierten en:
- Una capa compartida de definiciones
- La gente que documenta puede encontrar
- Herramientas que se explican por sí solas
No se trata de ser dueño de cada consulta. Se trata de eliminar la ambigüedad para que los equipos puedan moverse sin miedo a “romper” algo.
Una sólida cultura de datos también ayuda a evitar los silos entre los equipos que utilizan diferentes herramientas y tecnologías. Cuando los datos relevantes para la empresa están dispersos por plataformas, cada una con su propia estructura o lógica, incluso tareas sencillas como unir dos conjuntos de datos para su análisis pueden resultar frustrantemente complejas.
Por eso los equipos maduros se esfuerzan tanto en compartir el contexto y las normas interfuncionales como en su pila. Aquí es también donde prácticas como los contratos de datos o los esquemas acordados pueden desempeñar un papel. Hacer que la colaboración entre sistemas sea predecible y escalable.
3. Reducen la complejidad para controlar los costes
Todos los equipos de datos dicen que quieren una pila limpia y moderna. Pero en el momento en que los presupuestos se ajustan, los líderes se ven obligados a enfrentarse a una verdad más dura: la mayoría de las pilas están hinchadas y son caras.
Este año, hemos oído lo mismo una y otra vez:
“Estamos gastando demasiado en Snowflake y demasiado poco en resultados reales”.
Los buenos líderes preguntan:
- ¿Qué es lo que no se utiliza pero nos sigue costando?
- ¿Qué herramientas tememos desactivar, pero no podemos justificar?
- ¿Estamos instrumentando en exceso partes de la empresa que no lo necesitan?
No se trata sólo de simplicidad. Se trata de supervivencia. Los equipos más inteligentes están consolidando, renegociando y reconstruyendo en aras de la eficacia, sin sacrificar la agilidad.
4. Eliminan las barreras entre las personas y los datos
Puedes tener todas las herramientas del mundo, pero si nadie sabe cómo o cuándo utilizarlas, estás atascado.
Los líderes que ven tracción tratan la usabilidad como parte de la estrategia de datos, no como algo que se arregla después. Esto incluye:
- Mejor incorporación para los nuevos empleados
- Plantillas para consultas o informes habituales
- Herramientas ligeras que fomentan la exploración
- Campeones integrados que puedan entrenar a otros
Y lo que es más importante, diseñan soluciones de datos pensando en su público. Si el equipo inicial es muy técnico, puede retrasar la inversión en capas visuales o LLM, y centrarse en cambio en una documentación sólida, modelos accesibles o rutas de consulta racionalizadas. A medida que la organización evoluciona, también lo hace la interfaz con los datos.
No necesitas una gran iniciativa para hacerlo. Sólo un enfoque coherente para ayudar a las personas a sentirse seguras utilizando los datos que tienen ante sí.
5. Utilizan la IA donde realmente funciona
La IA está en todas partes. ¿Pero la adopción real? Sigue siendo rara.
Estamos viendo que los líderes de datos inteligentes evitan los llamativos lanzamientos de “copiloto para todo” en favor de pequeñas apuestas estratégicas, como:
- Utilizar LLMs para ayudar a los jefes de producto a explorar datos en Slack
- Generar automáticamente borradores SQL o explicaciones métricas
- Resumir los cambios clave en los cuadros de mando empresariales mediante alertas
No lo hacen para marcar una casilla, sino para reducir la fricción.
Y sólo lo ponen en marcha después de haber conseguido los fundamentos correctos. Eso significa entradas limpias, linaje claro y definiciones fiables.
Saben lo que ocurre cuando atornillas la GenAI a una pila rota. Han visto las alucinaciones. No quieren más cuadros de mando, quieren respuestas.
Reflexión final: No es sólo lo que construyes, es lo que normalizas
Los líderes que lo están haciendo bien en 2025 no sólo están construyendo sistemas más fuertes. Están creando mejores hábitos en los equipos, las herramientas y la toma de decisiones.
El verdadero trabajo empieza cuando la pila ya está instalada. Porque, al fin y al cabo, no se trata de tener la plataforma más avanzada, sino de tomar mejores decisiones, más rápidamente, en toda la organización.
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