Los 5 errores que hunden proyectos de data en pymes (y cómo evitarlos)
Mabel
Data Lead
Después de revisar más de 30 proyectos de data en pymes, tenemos un patrón claro de por qué fallan. Y no, no es por la tecnología. Es por decisiones que se toman (o no se toman) antes de escribir la primera query.
Error 1: Empezar por la herramienta
Queremos Power BI / Tableau / Looker. Esa frase es el principio del fin. Elegir herramienta antes de definir qué preguntas de negocio quieres responder garantiza que acabarás con algo bonito que nadie usa.
Error 2: No tener un dueño del dato
Si nadie es responsable de la calidad y actualización de los datos, el proyecto muere en 3 meses. El 70% de los proyectos fallidos no tenían un data owner claro asignado.
Error 3: Querer medirlo todo
El dashboard con 47 KPIs es el dashboard que nadie mira. Los proyectos exitosos empiezan con 3-5 métricas críticas y añaden complejidad solo cuando esas están dominadas.
Conclusiones clave
- 1Definir el problema de negocio antes de elegir tecnología reduce fallos en un 60%
- 2Asignar un data owner desde el día 1 triplica la probabilidad de éxito
- 3Menos es más: los dashboards con menos KPIs tienen mayor adopción