transformación digital

Cómo la PUCP está transformando su equipo administrativo en un equipo Data Driven (y por qué tu organización también debería hacerlo)

Sabemos que los datos son el corazón de las decisiones inteligentes. Y en Danalytics, estamos emocionados de acompañar a la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) en un viaje de transformación para convertir a su equipo administrativo en uno verdaderamente Data Driven. Esta es la segunda cohorte de más de 50 personas que acompañamos de la PUCP. 

Durante 8 meses, la PUCP —una de las universidades más prestigiosas de Latinoamérica, con más de 20.000 estudiantes y reconocimiento internacional— ha apostado por un cambio profundo: empoderar a su talento humano para que tome decisiones basadas en datos reales, no en suposiciones.

Pero, ¿qué significa realmente ser Data Driven? ¿Y por qué importa tanto hoy?

¿Qué implica ser un equipo Data Driven?

Ser Data Driven no es solo “saber usar Excel” o “hacer bonitos gráficos”. Es pensar en datos a la hora de analizar, mejorar y actuar en cualquier proceso. Significa poder:

✅ Modelar correctamente la información para entenderla mejor.
✅ Limpiar y preparar los datos para tomar decisiones confiables.
✅ Interpretar resultados de forma crítica y efectiva.
✅ Contar historias basadas en datos para impulsar cambios reales.

 

Eso es justamente lo que estamos logrando en la PUCP. Y lo mejor: sin necesidad de ser expertos técnicos o programadores.

Un programa pensado para transformar sin complicaciones

 programa que diseñamos para la PUCP abarca tres niveles de entrenamiento progresivo, perfecto para cualquier equipo administrativo que quiera entrar de lleno en el mundo de los datos:

1. Fundamentos para construir bases sólidas

Desde el primer módulo, los participantes aprenden a:

  • Entender y limpiar datos: saber qué datos importan y cómo asegurarse de que sean confiables.

  • Modelar la información: aprender los conceptos básicos de cómo se organiza un buen datamart.

  • Analizar y visualizar: dominar las medidas clave (promedios, tendencias, dispersión) y crear gráficos claros y comprensibles en Power BI.

2. Nivel intermedio: trabajando como verdaderos arquitectos de datos

Aquí el equipo sube de nivel aprendiendo:

  • Cómo funciona un Data Warehouse y por qué es vital para una buena gestión de datos.

  • ETL en acción: técnicas para extraer, transformar y cargar datos en ambientes reales.

  • SQL para todos: consultas básicas para buscar y trabajar con bases de datos de manera práctica.

  • Comunicación efectiva: aprender a contar historias con datos, no solo mostrar números.

3. Nivel avanzado: potenciando el trabajo con Inteligencia Artificial

En esta etapa, la magia se acelera:

  • Análisis predictivo y machine learning: entender cuándo y cómo usar modelos predictivos.

  • Uso estratégico de ChatGPT: diseñar prompts inteligentes que automatizan y mejoran tareas diarias.

  • Integrar IA en los procesos administrativos para hacerlos más rápidos, eficientes y acertados.

Todo acompañado de proyectos prácticos y horas de monitoría para resolver dudas de forma cercana y personalizada.

¿Por qué apostar por un equipo Data Driven?

Aquí algunas razones por las que cada vez más organizaciones siguen el camino que hoy lidera la PUCP:

Decisiones más inteligentes y rápidas: basadas en hechos, no en suposiciones.
Más productividad: los equipos dejan de gastar tiempo en tareas manuales innecesarias.
Innovación real: se abren nuevas oportunidades de mejora continua en todos los niveles.
Ventaja competitiva: en un mundo donde la información es poder, quien sabe leerla primero, gana.

 

En palabras simples: quien domina los datos, domina el futuro.

¿Te imaginas a tu equipo administrativo tomando decisiones estratégicas con la seguridad que dan los datos?


¿Te gustaría que tus procesos fueran más ágiles, más confiables y más impactantes?

Alfabetización de datos: la clave del éxito en la era digital

En la economía actual, la alfabetización de datos (conocida en inglés como data literacy) es cada vez más importante. Con tanta información disponible a nuestro alcance, es crucial que nuestros empleados puedan comprender y utilizar los datos de manera efectiva para que la compañía logre mantenerse competitiva. En este artículo te compartimos 3 consejos para ayudar a sus empleados a desarrollar sus habilidades de alfabetización de datos.

Fomentar la discusión de temas relacionados con los datos

Hacer preguntas a los empleados sobre los datos que ven y usan a diario puede ayudarlos a aprender más sobre cómo los están analizando e interpretando. También puede traer expertos (externos o del equipo de ciencia de datos) para que den charlas sobre temas relacionados con datos (desde conceptos básicos, como la diferencia entre la media y la mediana, hasta temas avanzando como técnicas de clustering y su utilidad para las empresas).

Esto también permite que haya una discusión abierta sobre cómo se podrían utilizar los datos para generar más valor para la compañía, y conocer si hay alguna deficiencia que requiera una capacitación más profunda en algunos temas.

Aprender a usar el análisis visual

Es importante que los empleados puedan visualizar los datos para darle sentido de manera rápida y eficiente. Para esto, se necesita que los empleados sepan previamente qué gráficas hay y cuáles son las adecuadas dependiendo del tipo de datos. También deben tener a su disposición herramientas que sean fáciles de usar y de entender. Las buenas visualizaciones permiten identificar patrones y tendencias, resumir la información para verla con mayor claridad, y transformar los datos en información inteligente para la toma de decisiones. .

Hay varias herramientas de análisis visual diferentes disponibles. Se recomienda encontrar una que se ajuste a su presupuesto y a las competencias de su equipo. Algunas opciones populares incluyen Tableau Desktop, Microsoft Excel, Power BI, Qlik, y Hojas de cálculo de Google.

Embajadores de alfabetización de datos

Seleccionar a unos embajadores que enganche a los empleados de la organización es importante para motivar al resto a hacer las cosas diferentes. A familiarizarse con nuevos conceptos y una dinámica diferente para la toma de decisiones. Este paso es el más lento de todos, pero resulta crítico para garantizar el éxito de cualquier inversión en alfabetización de datos.