{"id":384077,"date":"2025-07-10T20:25:24","date_gmt":"2025-07-10T20:25:24","guid":{"rendered":"https:\/\/distillery.com\/blog\/lo-que-los-grandes-lideres-de-datos-estan-priorizando-en-2025\/"},"modified":"2025-08-07T19:30:38","modified_gmt":"2025-08-07T19:30:38","slug":"lo-que-los-grandes-lideres-de-datos-estan-priorizando-en-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/distillery.com\/es\/blog\/lo-que-los-grandes-lideres-de-datos-estan-priorizando-en-2025\/","title":{"rendered":"Lo que los grandes l\u00edderes de datos est\u00e1n priorizando en 2025"},"content":{"rendered":"\n<p>Crear y dirigir un equipo de datos moderno en 2025 exige mucho. El ritmo es r\u00e1pido, las expectativas son altas, e incluso con una ejecuci\u00f3n s\u00f3lida, puede ser dif\u00edcil saber si est\u00e1s haciendo progresos significativos. Por eso, comprender las prioridades del liderazgo de datos en 2025 es m\u00e1s importante que nunca para alinear la estrategia, generar confianza y hacer que las herramientas funcionen de verdad.  <\/p>\n\n<p>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.<\/p>\n\n<p>La diferencia no suele ser el utillaje. Es la mentalidad. <\/p>\n\n<p>Los l\u00edderes de datos que progresan realmente en 2025 no persiguen tendencias ni construyen en el vac\u00edo. Se centran en un conjunto diferente de prioridades. Menos brillantes, m\u00e1s eficaces.  <\/p>\n\n<p>Esto es lo que vemos de los que lo hacen bien.<\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Empiezan por el resultado, no por la pila<\/h3>\n\n<p>Antes de elegir las herramientas, preguntan:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfQu\u00e9 decisiones intentamos mejorar?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 fricci\u00f3n intentamos eliminar?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfPara qui\u00e9n son realmente estos datos?<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Suena b\u00e1sico. No lo es. <\/p>\n\n<p>Los equipos que se saltan este paso acaban con cuadros de mando desconectados, funciones de IA a medias y poca confianza en la organizaci\u00f3n. \u00bfLos equipos que aciertan en este paso? No necesitan diez herramientas para demostrar su valor, saben exactamente d\u00f3nde centrarse.  <\/p>\n\n<p>Esto tambi\u00e9n significa establecer una comunicaci\u00f3n temprana entre los equipos de datos y de negocio para identificar qu\u00e9 atributos son realmente cr\u00edticos para el negocio. Sin este entendimiento compartido, es f\u00e1cil dise\u00f1ar en exceso modelos o m\u00e9tricas que no generan impacto, o peor a\u00fan, pasar por alto los que s\u00ed lo hacen. <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Priorizan la claridad sobre el control<\/h3>\n\n<p>Gobernanza no significa bloquearlo todo. Significa que la gente entiende lo que est\u00e1 viendo y conf\u00eda en ello lo suficiente como para actuar en consecuencia. <\/p>\n\n<p>Estos l\u00edderes invierten en:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Una capa compartida de definiciones<\/li>\n\n\n\n<li>La gente que documenta puede encontrar<\/li>\n\n\n\n<li>Herramientas que se explican por s\u00ed solas<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>No se trata de ser due\u00f1o de cada consulta. Se trata de eliminar la ambig\u00fcedad para que los equipos puedan moverse sin miedo a &#8220;romper&#8221; algo. <\/p>\n\n<p>Una s\u00f3lida cultura de datos tambi\u00e9n ayuda a evitar los silos entre los equipos que utilizan diferentes herramientas y tecnolog\u00edas. Cuando los datos relevantes para la empresa est\u00e1n dispersos por plataformas, cada una con su propia estructura o l\u00f3gica, incluso tareas sencillas como unir dos conjuntos de datos para su an\u00e1lisis pueden resultar frustrantemente complejas. <\/p>\n\n<p>Por eso los equipos maduros se esfuerzan tanto en compartir el contexto y las normas interfuncionales como en su pila. Aqu\u00ed es tambi\u00e9n donde pr\u00e1cticas como los contratos de datos o los esquemas acordados pueden desempe\u00f1ar un papel. Hacer que la colaboraci\u00f3n entre sistemas sea predecible y escalable.  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Reducen la complejidad para controlar los costes<\/h3>\n\n<p>Todos los equipos de datos dicen que quieren una pila limpia y moderna. Pero en el momento en que los presupuestos se ajustan, los l\u00edderes se ven obligados a enfrentarse a una verdad m\u00e1s dura: la mayor\u00eda de las pilas est\u00e1n hinchadas y son caras. <\/p>\n\n<p>Este a\u00f1o, hemos o\u00eddo lo mismo una y otra vez:<\/p>\n\n<p>&#8220;Estamos gastando demasiado en Snowflake y demasiado poco en resultados reales&#8221;.<\/p>\n\n<p>Los buenos l\u00edderes preguntan:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfQu\u00e9 es lo que no se utiliza pero nos sigue costando?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 herramientas tememos desactivar, pero no podemos justificar?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfEstamos instrumentando en exceso partes de la empresa que no lo necesitan?<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>No se trata s\u00f3lo de simplicidad. Se trata de supervivencia. Los equipos m\u00e1s inteligentes est\u00e1n consolidando, renegociando y reconstruyendo en aras de la eficacia, <em>sin<\/em> sacrificar la agilidad.  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Eliminan las barreras entre las personas y los datos<\/h3>\n\n<p>Puedes tener todas las herramientas del mundo, pero si nadie sabe c\u00f3mo o cu\u00e1ndo utilizarlas, est\u00e1s atascado.<\/p>\n\n<p>Los l\u00edderes que ven tracci\u00f3n tratan la usabilidad como parte de la estrategia de datos, no como algo que se arregla despu\u00e9s. Esto incluye: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Mejor incorporaci\u00f3n para los nuevos empleados<\/li>\n\n\n\n<li>Plantillas para consultas o informes habituales<\/li>\n\n\n\n<li>Herramientas ligeras que fomentan la exploraci\u00f3n<\/li>\n\n\n\n<li>Campeones integrados que puedan entrenar a otros<\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>Y lo que es m\u00e1s importante, dise\u00f1an soluciones de datos pensando en su p\u00fablico.<\/strong>  Si el equipo inicial es muy t\u00e9cnico, puede retrasar la inversi\u00f3n en capas visuales o LLM, y centrarse en cambio en una documentaci\u00f3n s\u00f3lida, modelos accesibles o rutas de consulta racionalizadas. A medida que la organizaci\u00f3n evoluciona, tambi\u00e9n lo hace la interfaz con los datos. <\/p>\n\n<p>No necesitas una gran iniciativa para hacerlo. S\u00f3lo un enfoque coherente para ayudar a las personas a sentirse seguras utilizando los datos que tienen ante s\u00ed. <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Utilizan la IA donde realmente funciona  <\/h3>\n\n<p>La IA est\u00e1 en todas partes. \u00bfPero la adopci\u00f3n real? Sigue siendo rara.  <\/p>\n\n<p>Estamos viendo que los l\u00edderes de datos inteligentes evitan los llamativos lanzamientos de &#8220;copiloto para todo&#8221; en favor de peque\u00f1as apuestas estrat\u00e9gicas, como:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utilizar LLMs para ayudar a los jefes de producto a explorar datos en Slack<\/li>\n\n\n\n<li>Generar autom\u00e1ticamente borradores SQL o explicaciones m\u00e9tricas<\/li>\n\n\n\n<li>Resumir los cambios clave en los cuadros de mando empresariales mediante alertas<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>No lo hacen para marcar una casilla, sino para reducir la fricci\u00f3n.<\/p>\n\n<p>Y s\u00f3lo lo ponen en marcha <em>despu\u00e9s de<\/em> haber conseguido los fundamentos correctos. Eso significa entradas limpias, linaje claro y definiciones fiables. <\/p>\n\n<p>Saben lo que ocurre cuando atornillas la GenAI a una pila rota. Han visto las alucinaciones. No quieren m\u00e1s cuadros de mando, quieren <em>respuestas.<\/em>  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Reflexi\u00f3n final: No es s\u00f3lo lo que construyes, es lo que normalizas<\/h3>\n\n<p>Los l\u00edderes que lo est\u00e1n haciendo bien en 2025 no s\u00f3lo est\u00e1n construyendo sistemas m\u00e1s fuertes. Est\u00e1n creando mejores h\u00e1bitos en los equipos, las herramientas y la toma de decisiones. <\/p>\n\n<p>El verdadero trabajo empieza cuando la pila ya est\u00e1 instalada. Porque, al fin y al cabo, no se trata de tener la plataforma m\u00e1s avanzada, sino de tomar mejores decisiones, m\u00e1s r\u00e1pidamente, en toda la organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n<p><\/p>\n\n<p><strong>\u00bfNecesitas ayuda para que tu pila de datos sea m\u00e1s utilizable, escalable o est\u00e9 preparada para la IA? <\/strong><a href=\"https:\/\/distillery.com\/es\/\">Distillery<\/a> se asocia con equipos de datos para crear herramientas que funcionen en el mundo real, no s\u00f3lo sobre el papel. <a href=\"https:\/\/distillery.com\/es\/pongase-en-contacto\/\">Conectemos<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Crear y dirigir un equipo de datos moderno en 2025 exige mucho. 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