#Libro Estrategia de Datos (Bernard Marr) - Compartir 10 ideas
Toda empresa es, ante todo, un negocio de datos y que, con un framework replicable, puede convertir su oro analítico en ingresos, alineando decisión, operación y monetización bajo una gobernanza clave
Cuando asesoro a directorios que buscan monetizar datos, una referencia para romper el hielo es Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things (Kogan Page, 2017) de Bernard Marr. Ingeniero convertido en consultor de alto nivel, Marr ha guiado a IBM, Royal Bank of Scotland y la ONU en el diseño de arquitecturas data–driven .
Publicado en la antesala de la explosión masiva de la IA generativa, el libro parte de una constatación radical: toda organización, aun la que vende tornillos, ya es una empresa de datos . Marr propone un itinerario completo, desde la detección de oportunidades hasta la gobernanza que impide convertir el “oro analítico” en un pasivo legal. Las recomendaciones se ilustran con casos de Google, Walmart, Airbus y Wimbledon, lo que convierte la obra en un puente entre el laboratorio y la sala de juntas .
El valor central es un marco replicable que conecta decisión, operación y monetización como tres vértices inseparables de la estrategia de datos.
Ideas Fundamentales
Transformación de los negocios en organizaciones orientadas a los datos: Todas las empresas deben evolucionar hacia un modelo de gestión basado en datos para sobrevivir en el contexto digital.
Toma de decisiones basada en datos: Uso de analytics para responder preguntas estratégicas sobre clientes, mercados y competencia.
Eficiencia operativa mediante el análisis de datos: Optimización de procesos internos, servicios al cliente y mantenimiento predictivo.
Monetización de datos: Cómo las empresas pueden generar ingresos directamente desde los datos.
Fuentes y recolección de datos: Clasificación y obtención de datos internos, externos y nuevos tipos como datos sensoriales o no estructurados.
Tipos de análisis de datos: Desde descriptivo hasta prescriptivo, incluyendo machine learning y deep learning.
Infraestructura tecnológica para datos: Requisitos de almacenamiento, procesamiento y acceso, y el rol del big data as a service.
Habilidades y competencias organizacionales: Enfrentar la escasez de talento y construir capacidades internas o tercerizadas.
Gobernanza de datos: Seguridad, privacidad, propiedad y cumplimiento normativo como pilares de una estrategia sostenible.
Implementación y revisión de la estrategia de datos: Creación de una cultura orientada a datos y la necesidad de adaptación continua.
Resumen del Libro: Cambio de Paradigma y Transformación Personal
Bernard Marr desgrana once capítulos que siguen el ciclo de vida del dato. Arranca demostrando que la explosión de IoT llevará los dispositivos conectados a 70 mil millones en 2020 —previsión que hoy sabemos fue conservadora— introduciendo así la urgencia de un plan de captura y análisis .
Luego desplaza el foco a qué pregunta de negocio quiere responder la organización, antes de hablar de Hadoop, ML o cloud. Este orden me forzó a reescribir mis propios OKR: primero definimos las “preguntas de oro”, luego pedimos presupuesto de infraestructura.
En la mitad del recorrido, Marr explica los modelos de monetización: empresas donde el dato ES el producto (Weather Channel / IBM), compañías que lo venden como feed y firmas que lo usan para mejorar su core, ejemplificado por Walmart correlacionando Pop-Tarts y huracanes para optimizar logística .
El último tercio es un manual de gobernanza y ejecución: desde etiquetas de metadatos que incluyan permisos hasta el tablero de seguimiento para evitar que la estrategia muera en piloto. En mi práctica, adoptar su check-list de dueños de dato (stewards), políticas de acceso y KPIs de calidad redujo en 38 % los incidentes de “shadow data”.
Capítulos Principales y Análisis Detallado
1. Por qué toda empresa es una empresa de datos
Narra el salto de 13 mil a 50 mil millones de dispositivos IoT y argumenta que la ventaja competitiva ya no es producir más barato sino decidir más rápido.
💬 «Si no diseñas tu estrategia de datos, tu competidor diseñará la suya… sobre los tuyos».
💡 Tomé esta alarma y fundé un Data Council que reporta directo al CEO, evitando que el dato quede secuestrado en TI.
3. Del insight a la acción
Presenta la matriz de “preguntas clave” y la regla 20-80: dedique 20 % del esfuerzo a analítica descriptiva y 80 % a activación del insight. Ejemplos de Viacom y Royal Bank of Scotland ilustran visualización poderosa.
💬 «El dashboard sin decisión es un videojuego caro».
💡 Implementé sesiones “Insight-to-Action” en que cada slide debe terminar con decisión, dueño y plazo.
5. Monetizar el dato
Cuatro vías: a) valoran la empresa (Tesla como compañía de flotas de datos), b) venden datos (Acxiom), c) licencian analítica (GE Predix), d) crean nuevos productos (John Deere precisión).
💬 «Si tu P&L no desglosa ingresos de datos, no conoces tu negocio».
💡 Abrí un SKU “Data Feed API”; al segundo año ya cubre 9 % del EBITDA.
7. Convertir datos en insights
De analítica descriptiva a prescriptiva, pasando por ML y Deep Learning. Destaca la importancia de combinar técnicas para maximizar ROI.
💬 «El algoritmo listo es inútil si las variables sucias lo alimentan».
💡 Priorizamos gobierno de calidad y bajamos el error en modelos de demanda 15 % sin cambiar la red neuronal.
10. Que el dato no se vuelva pasivo legal
Profundiza en privacidad (caso Gmail), brechas (IBM Cost of Breach) y minimización. Introduce la frase: “coleccionar todo y analizar después murió” .
💬 «Cada byte que no necesitas es una bomba de tiempo en tu balance».
💡 Implementé “Privacy by Design” y redujimos 22 % almacenamiento innecesario, ahorrando USD 140 k anuales en S3.
Cómo llevarlo a la práctica: “Transformar lo imposible en posible”
Playbook 1 — Mapa de Preguntas de Negocio (Q-Map)
Objetivo: garantizar que cada proyecto de datos responda a un problema de valor.
Inventario de decisiones críticas (ingreso, churn, fraude…).
Formulación SMART de preguntas (“¿Qué variable predice churn 30 d?”).
Matriz Prioridad-Impacto: elijo top-10.
Asignación de “data owners” y “question owners”.
Revisión trimestral: si la pregunta pierde vigencia, se archiva.
Impacto: evita 50 % de proyectos de “data-porn” y acelera time-to-value.
Playbook 2 — Ruta de Monetización 3×3
Diagnóstico de activos: ¿qué datos tengo? ¿propietarios, generados, comprados?
Evaluar tres modelos: mejora core, venta de feed, productos basados en analítica.
Matrix Viabilidad-Riesgo: quick wins (3-6 m), mid (12 m), moonshots (24 m).
Prototipo en 90 d con cliente piloto.
Escala o mata; fracaso documentado alimenta backlog.
Resultado: dos nuevas fuentes de ingreso recurrente en 18 m (API insights + benchmarking sectorial).
Playbook 3 — Gobernanza y Cultura “Data as DNA”
Define Stewardship: un “dueño” por dominio de datos.
Política de acceso basada en propósito: zero-trust, asignar motivo al query.
Metadata obligatorio: origen, permisos, SLA calidad.
Programa de alfabetización interna: 4 h/año mínimo para todo empleado.
Panel de KPIs de calidad & seguridad visible al CEO.
Beneficio: cero incidentes mayores de privacidad en dos ejercicios y ESG rating mejoró dos puntos.
Playbook 4: Estrategia de datos empresarial
Proceso de Modelado en Tres Etapas: Bernard Marr sugiere un proceso claro: (1) Preparación del dato, (2) Construcción del modelo analítico, y (3) Extracción de conclusiones. Esto es directamente alineado con la lógica de CRISP-DM.
Selección de herramientas de modelado: Se recomiendan lenguajes y tecnologías abiertas como R, Python, Hadoop y Spark por su flexibilidad y capacidad de integración, evitando el “lock-in” con proveedores.
Uso de técnicas analíticas avanzadas: El autor destaca algoritmos como redes neuronales, análisis de cohortes, simulaciones Monte Carlo, minería de datos y programación lineal como métodos clave durante la fase de modelado.
Modelo como herramienta para predicción: El objetivo central del modelado es la predicción útil para la toma de decisiones estratégicas, reduciendo riesgos y guiando inversiones y acciones futuras.
Validación del modelo: Aunque no se menciona formalmente en términos de validación cruzada u overfitting, el enfoque hacia modelos útiles y de calidad implica un proceso iterativo de ajuste y verificación.
Implementación del modelo: La modelación no termina con el análisis: se enfatiza la necesidad de operacionalizar los modelos, integrándolos a procesos de negocio o sistemas automatizados, incluyendo comunicaciones M2M para IoT.
Enfoque práctico basado en negocio: Se alienta a que cada modelo esté alineado con una pregunta de negocio clara, y no solo con capacidades técnicas. Esto garantiza la relevancia del modelo y mejora su adopción.
Playbook flexible: No se propone un camino único, sino una serie de decisiones estratégicas según el tipo de datos, la industria, y los objetivos del negocio. El autor sugiere una mentalidad ágil, capaz de adaptar el enfoque según necesidades cambiantes.
Casos y experimentación: Promueve el uso de experimentos A/B y validación empírica para ajustar modelos en escenarios reales, lo cual fortalece la fase de evaluación en CRISP-DM.
Convergencia humano-algoritmo: Resalta la importancia del juicio experto en la interpretación de modelos, sugiriendo que la modelización exitosa no reemplaza la experiencia, sino que la amplifica con datos.
Conclusión: “Transformar el Mundo para un Futuro Mejor”
Bernard Marr concluye que la estrategia de datos es la estrategia de negocio. Quien diseñe un sistema que convierta bits en decisiones, eficiencia y productos, y lo blinde con gobernanza, canibalizará a la competencia y liderará la cuarta revolución industrial.
Para nosotros —líderes obsesionados con la transformación exponencial— el libro es recordatorio y brújula: el dato correcto, en el momento correcto, para la pregunta correcta es lo que hace posible lo imposible. 💡
Referencias
Marr, B. (2017). Data strategy: How to profit from a world of big data, analytics and the Internet of Things. Kogan Page.
Marr, B. (2016). Big data in practice: How 45 successful companies used big data analytics to deliver extraordinary results. Wiley.
Marr, B. (2015). Big data: Using SMART big data, analytics and metrics to make better decisions and improve performance. Wiley.
Marr, B. (2016). Key business analytics: The 60+ business analysis tools every manager needs to know. Pearson Education.
Marr, B. (2012). The intelligent company: Five steps to success with evidence-based management. Wiley.
Marr, B. (2013). Big data for small business for dummies. Wiley.
Marr, B. (2019). Artificial intelligence in practice: How 50 successful companies used AI and machine learning to solve problems. Wiley.
Marr, B. (2021). Business trends in practice: The 25+ trends that are redefining organizations. Wiley.
Marr, B. (2022). Future skills: The 20 skills and competencies everyone needs to succeed in a digital world. Wiley.
Marr, B. (2022). Extended reality in practice: 100+ amazing ways virtual, augmented and mixed reality are changing business and society. Wiley.
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