Un emprendedor es consciente de que los datos son lo más importante para el desarrollo de su empresa. Con ellos se pueden saber muchas cosas, desde el interés que tienen los clientes, hasta el nivel de éxito de sus productos. Así que es imprescindible adoptar un enfoque data-first desde las primeras fases de una empresa. Aunque muchas startups carecen de los recursos necesarios para montar arquitecturas complejas de datos en sus primeras etapas, existen metodologías, herramientas y decisiones organizativas que permiten estructurar una estrategia de datos efectiva sin necesidad de grandes inversiones. Entender cómo avanzar en esa dirección puede marcar la diferencia entre un crecimiento fundamentado y uno puramente intuitivo.
Implementar una estrategia de datos desde cero requiere primero reconocer que el valor no reside únicamente en la recolección masiva de información, sino en la capacidad para identificar qué datos son relevantes para los objetivos del negocio y cómo se van a utilizar para tomar decisiones más acertadas. Una startup puede enfrentarse a un entorno incierto, donde las hipótesis del modelo de negocio cambian con rapidez. Por ello, construir una cultura orientada al dato implica asumir que medir es tan importante como actuar, y que la iteración basada en evidencia debe formar parte del ADN empresarial desde el inicio.
El primer paso para muchas startups consiste en definir claramente qué se quiere medir. Esta fase suele estar vinculada a los denominados key performance indicators (KPIs), que deben alinearse con los objetivos estratégicos y tácticos del negocio. En una empresa que comienza, los datos que rodean la adquisición de clientes, el coste de captación, la conversión o la retención son especialmente relevantes. Sin embargo, no todos los datos son útiles ni todas las métricas importan. La llamada “vanity analytics” —métricas que parecen positivas pero no generan acción— puede distraer y desviar recursos. La selección de indicadores clave debe ser limitada, accionable y capaz de generar aprendizajes inmediatos.
A partir de esta primera definición, el siguiente paso implica establecer una infraestructura mínima viable de recogida y visualización de datos. En este punto, la tecnología no tiene por qué ser compleja ni costosa. Muchas startups optan por integraciones simples entre herramientas como Google Analytics, Google Sheets, Airtable, HubSpot, Mixpanel o incluso Zapier, para conectar fuentes de datos sin necesidad de un equipo técnico robusto. Estas plataformas permiten centralizar la información más crítica sin requerir desarrollos personalizados. La clave no reside en la sofisticación técnica, sino en la claridad de propósito: saber qué se mide, por qué se mide y qué decisiones se pueden tomar a partir de ello.
La gobernanza de los datos es otro aspecto fundamental que debe abordarse desde las primeras fases, incluso en estructuras organizativas pequeñas. Aunque pueda parecer prematuro, establecer criterios sobre la propiedad de los datos, el acceso y la calidad de la información puede evitar problemas posteriores cuando el volumen de datos y el número de usuarios crecen. Definir convenciones de nomenclatura, documentar fuentes y asegurar que los datos se actualizan con frecuencia suficiente son prácticas que no requieren grandes recursos, pero sí compromiso organizativo. La transparencia y la consistencia en el tratamiento de los datos refuerzan la fiabilidad de las decisiones basadas en ellos.
La estrategia de datos no debe limitarse al equipo técnico o de producto. En un enfoque data-first real, todos los departamentos deben tener visibilidad sobre los datos relevantes para su trabajo y la capacidad para actuar con autonomía. Esto implica democratizar el acceso a la información sin comprometer la seguridad, promover la alfabetización de datos y fomentar una cultura donde las decisiones estén fundamentadas en evidencias. En muchas startups, los perfiles no técnicos se enfrentan a herramientas y dashboards que no comprenden o que les resultan poco útiles. Invertir tiempo en formar a los equipos para interpretar los datos, aunque sea con sesiones internas breves, puede generar retornos muy significativos en agilidad operativa.
Ahora bien, no se trata de elegir entre datos o crecimiento, sino de entender que el crecimiento sostenible suele estar asociado a una mejor comprensión de lo que realmente está funcionando. De hecho, muchas empresas emergentes descubren mediante analítica simple que sus canales de adquisición más costosos no son los más efectivos, o que determinados segmentos de clientes presentan una retención muy superior. Estos aprendizajes permiten asignar recursos de forma más inteligente.
Una parte esencial de la estrategia de datos desde cero consiste también en definir los ciclos de aprendizaje. En lugar de esperar a tener grandes volúmenes de información para extraer conclusiones, conviene establecer rituales regulares donde los equipos revisan métricas clave, formulan hipótesis y las contrastan con datos reales. Esta dinámica convierte los datos en un componente vivo del negocio, y no en una capa ornamental o puramente técnica. Las startups que adoptan esta práctica, incluso con recursos limitados, suelen adaptarse mejor a los cambios del entorno y responden con mayor rapidez a señales del mercado.
A medida que la empresa crece, se hace necesario profesionalizar el enfoque, pero los aprendizajes y estructuras desarrolladas en las primeras fases permiten hacerlo de forma más eficiente. Contratar un perfil de data analyst o data engineer puede ser el siguiente paso natural, pero este talento se integra con mayor impacto cuando la cultura de datos ya está consolidada. Del mismo modo, la transición hacia herramientas más avanzadas como BigQuery, Looker, dbt o Snowflake se justifica cuando existe una base de uso, hábitos y objetivos bien definidos. Las startups que postergan indefinidamente la estrategia de datos suelen enfrentarse más tarde a procesos costosos de reorganización, pérdida de tiempo y decisiones incorrectas.
Uno de los errores más comunes al implementar una estrategia de datos en etapas tempranas es intentar replicar modelos propios de grandes corporaciones, que operan con equipos de datos masivos, arquitecturas complejas y dashboards multidimensionales. En contextos emergentes, lo más efectivo suele ser un enfoque ágil, iterativo y enfocado. La estrategia de datos debe crecer al mismo ritmo que el negocio, incorporando capas de complejidad solo cuando existe una necesidad clara y un equipo preparado para gestionarla.
La implementación de una estrategia de datos desde el primer día tiene efectos colaterales positivos que van más allá de la eficiencia operativa. Favorece una cultura de rendición de cuentas, promueve la experimentación basada en evidencia y fortalece la narrativa de cara a inversores y socios. Un proyecto que demuestra con datos su tracción, sus puntos de mejora y su evolución es más creíble que otro que se apoya en intuiciones o relatos sin fundamento empírico. En este sentido, la transparencia y la capacidad para mostrar métricas consistentes refuerzan la legitimidad del liderazgo emprendedor.
Empezar a tomar decisiones basadas en datos desde el día uno no exige una gran infraestructura, pero sí una fuerte convicción. Requiere elegir bien qué medir, utilizar herramientas accesibles, construir hábitos organizativos y fomentar una cultura donde la información sea un activo compartido y útil. Las startups que logran dar estos pasos desde sus primeros meses de vida, incluso con recursos limitados, adquieren una ventaja competitiva difícil de replicar: una comprensión profunda de su negocio, una capacidad superior de adaptación y una toma de decisiones menos dependiente de la intuición y más basada en la realidad. Esa diferencia, muchas veces invisible en los primeros compases, suele marcar el rumbo a largo plazo.
