El retorno de la inversión en datos: de la justificación financiera a la creación de valor

A medida que el año llega a su fin, diciembre se convierte en un momento crucial para la planificación estratégica y presupuestaria. Es entonces cuando los responsables de datos —incluidos los CDO/CDAIO, los directores de datos y los responsables de análisis— deben traducir la ambición técnica en un lenguaje financiero claro para garantizar la financiación para el próximo año fiscal.

En este contexto, métricas como el retorno de la inversión (ROI), el coste total de propiedad (TCO), el periodo de amortización, la tasa interna de rendimiento (IRR) y el valor actual neto (NPR) dejan de ser conceptos puramente financieros y se convierten en elementos fundamentales de la estrategia de datos.

El reto es que, históricamente, las iniciativas relacionadas con los datos se han justificado de forma cualitativa (por ejemplo, «los datos son estratégicos» o «los datos son el nuevo oro/petróleo/etc.») en lugar de cuantitativa. Ese enfoque ya no funciona:

• Las iniciativas de IA y GenAI compiten agresivamente por el presupuesto con los proyectos tradicionales de BI, análisis y plataformas de datos.
• Las prediccionesde Gartner, McKinsey y otras entidades similares destacan sistemáticamente que la mayoría de las iniciativas de IA no logran aportar valor, no debido a los modelos o algoritmos, sino a una estrategia de datos deficiente y a la falta de gobernanza y arquitectura de datos. Esto ha sido recientemente reforzado por investigaciones publicadas por el MIT y Carnegie Mellon.
• Los directores financieros exigirán cada vez más una creación de valor medible y defendible, especialmente en entornos macroeconómicos más restrictivos.

Como resultado, los responsables de datos deben demostrar de forma clara y creíble que las inversiones en datos:

• Reducir los costes operativos y tecnológicos.
• Aumentar la productividad.
• Habilite nuevas fuentes de ingresos.
• Mitigar los riesgos operativos, normativos y de cumplimiento.

En resumen, el ROI se ha convertido en el lenguaje común entre los responsables de datos y las finanzas. Garantiza que la estrategia de datos se base en KPI financieros medibles, en lugar de en el FOMO (miedo a perderse algo), alimentado por el bombo publicitario y las palabras de moda que rara vez sobreviven más allá del siguiente ciclo de planificación.

Enfoques complementarios para calcular el retorno de la inversión en datos

1. ROI de la iniciativa en su conjunto (perspectiva financiera y estratégica clásica) El enfoque más habitual y que suelen exigir los directores financieros es calcular el ROI a nivel de proyecto o plataforma. Esto responde a la pregunta fundamental:«Si invertimos X, ¿qué rendimiento financiero obtendremos con el tiempo?»
   
   Fórmula clásica del ROI
   
   El ROI es intuitivo y fácil de comunicar, lo que lo hace ideal para priorizar carteras y tomar decisiones ejecutivas. Sin embargo, no debe utilizarse de forma aislada.
   
   Período de recuperación de la inversión: por qué el tiempo es importanteEl período de recuperación mide cuánto tiempo tardan los beneficios acumulados en compensar la inversión inicial.
   • Los períodos de amortización más cortos reducen el riesgo financiero.
   • Son especialmente atractivos en condiciones económicas inciertas.
   • Los directores financieros suelen utilizar la recuperación de la inversión como filtro de riesgo antes de analizar los indicadores de valor a largo plazo.

   Para los programas de datos y análisis, una recuperación de la inversión en 18 a 24 meses se considera a menudo sólida, especialmente cuando los beneficios provienen de la reducción de costes, el aumento de la productividad o la consolidación de plataformas.

   Payback responde a una pregunta sencilla pero poderosa:

   «¿En cuánto tiempo recuperamos nuestro dinero?»

   Tasa interna de rendimiento (TIR): eficiencia del capital

   Mientras que el ROI muestra cuánto valor se crea, la TIR muestra la eficiencia con la que se crea ese valor a lo largo del tiempo. La TIR es la tasa de descuento a la que el valor actual neto (VAN) de todos los flujos de caja futuros es igual a cero. En términos sencillos, la TIR indica la tasa de rendimiento que se espera que genere un proyecto o una inversión durante un periodo de tiempo (normalmente un año).

   En pocas palabras, la TIR responde a la pregunta:

   «¿Está creciendo esta inversión lo suficientemente rápido como para justificar el dinero invertido en ella?»

   Matemáticamente, la TIR es la tasa que satisface:
   

   La TIR es especialmente útil cuando:

   • Comparación de múltiples iniciativas con diferentes duraciones.
   • Comparación con el coste de capital de la empresa.
   • Priorizar las inversiones que compiten por el mismo presupuesto.

   Si la TIR supera la tasa crítica de rentabilidad de la organización o el coste medio ponderado del capital (WACC), la inversión resulta financieramente atractiva.

   ROI frente a IRR: cuándo utilizar cada uno

   Métrico	Ideal para	Fortaleza clave	Limitación
   retorno de la inversión	Justificación ejecutiva	Sencillo, intuitivo	Ignora el valor temporal del dinero.
   TIR	Comparación de inversiones	Eficiencia ajustada al tiempo	Menos intuitivo, más difícil de explicar.
   Venganza	Evaluación de riesgos	Velocidad de retorno	Ignora el valor a largo plazo.

   En conjunto, estas métricas proporcionan una narrativa financiera equilibrada.

   Ejemplo real: Actian en GEMA

   Un ejemplo concreto es el caso práctico de GEMA, analizado por Nucleus Research. Al implementar la plataforma Actian Data Intelligence Platform, GEMA logró:

   • 140 % de retorno de la inversión.
   • Periodo de amortización de 1 mes.
   • 94 % de TIR en tres años.
   • Más de 1 millón de euros al año en ahorro de costes tecnológicos.
   • 2,25 millones de euros en ganancias de productividad.
   • Más de 400 productos de datos certificados y 11 modelos de IA en producción.

   Este nivel de rentabilidad fue posible porque la plataforma Actian no actuó solo como una herramienta más, sino como un multiplicador de valor, lo que permitió reducir costes, aumentar la productividad y monetizar los productos de datos y los proyectos de IA. Esto solo fue posible gracias a datos y metadatos controlados y de alta calidad, proporcionados por la plataforma a través de su marco de gobernanza de datos flexible y ligero, basado en su robusta arquitectura nativa en la nube.

2. Retorno de la inversión de los datos en sí mismos (perspectiva táctica y operativa) Si bien el retorno de la inversión a nivel de proyecto garantiza la financiación, no responde a una pregunta operativa fundamental: «¿Qué activos de datos generan realmente valor?»Esto nos lleva a un segundo enfoque, cada vez más importante: ROI a nivel de activos de datosEn lugar de tratar las plataformas de datos como inversiones monolíticas, este enfoque evalúa el retorno de la inversión (ROI) para:
   • Conjuntos de datos
   • Paneles de control e informes
   • Modelos analíticos
   • Productos de datos

   Los métodos comunes y prácticos incluyen estos cinco:

   1. Ahorro de tiempo: cuantificación de las horas ahorradas por analistas y usuarios empresariales gracias a activos de datos fiables y reutilizables.
   2. Adopción y reutilización: medir cuántos equipos/dominios consumen el mismo activo para evitar duplicaciones, lo que reduce los costes de almacenamiento y procesamiento de datos y mejora la usabilidad.
   3. Facilitación de la toma de decisiones: vincular los activos de datos con las decisiones operativas, tácticas o estratégicas a las que dan soporte, ayudando a los equipos de datos a priorizar iniciativas en función del impacto empresarial.
   4. Reducción de riesgos: Estimación de los costes evitados relacionados con errores en los datos, incumplimientos normativos, problemas de cumplimiento o uso indebido de datos confidenciales.
   5. Impacto en los ingresos: Captura de la monetización directa de los datos o los efectos indirectos en los factores que impulsan los ingresos, como la reducción de la rotación de clientes, la optimización de los precios y las oportunidades de venta cruzada.

   En conjunto, este enfoque transforma los activos de datos en unidades económicas cuantificables, lo que permite establecer prioridades basadas en el valor en lugar de en el esfuerzo.

   Sin embargo, para lograrlo en la práctica es necesario definir una metodología específica para el cálculo del ROI, ya sea desarrollada internamente o adaptada a partir de marcos de mercado existentes. En la mayoría de los casos, estos marcos deben adaptarse al sector, el modelo de negocio y la madurez de los datos de la organización, cada uno de los cuales aporta sus propias ventajas e inconvenientes.

   No existe ninguna solución estándar que pueda calcular automáticamente el ROI de los activos de datos de forma estandarizada. Cada activo de datos puede requerir una lógica de ROI diferente en función de factores como sus casos de uso previstos, su importancia para el negocio, la exposición normativa y el sector o segmento específico en el que opera la organización. Como resultado, la puesta en práctica del ROI a nivel de datos supone un reto tanto para el modelo operativo y de gobernanza como para el técnico.

3. Cuándo se aplica cada enfoque y por qué ambos son necesarios
   

   Escenario	Retorno de la inversión del proyecto	Retorno de la inversión en activos de datos
   Aprobación del presupuesto	✅ Crítico	⚠️ Compatible con
   Planificación estratégica	✅ Crítico	⚠️ Compatible con
   Priorización de tareas pendientes	❌ N/A	✅ Crítico
   Malla de datos y productos de datos	⚠️ Compatible con	✅ Crítico
   Gobernanza basada en valores	❌ N/A	✅ Crítico

   En resumen:

   • El retorno de la inversión a nivel de proyecto garantiza la aprobación del director financiero y justifica la inversión inicial.
   • El retorno de la inversión a nivel de datos garantiza la obtención de valor sostenido a lo largo del tiempo.
   • La puesta en práctica del ROI a nivel de datos requiere una metodología personalizada, no una solución única para todos, que refleje el contexto, los casos de uso y el impacto económico únicos de cada activo.

   Cómo Actian permite y amplía el retorno de la inversión en datos

   

   Arquitectura de soluciones Actian para el retorno de la inversión en datos

   Para convertir el ROI de un ejercicio teórico en una capacidad escalable y repetible, se necesita una arquitectura que conecte la calidad de los datos, las señales de costes y el contexto empresarial en un único flujo analítico. La arquitectura de la solución ilustrada anteriormente muestra cómo Actian lo hace posible de principio a fin.

   En lugar de tratar el ROI como un ejercicio puntual de análisis de viabilidad, este enfoque integra el cálculo del ROI directamente en el modelo operativo de datos, lo que lo hace observable, explicable y continuamente actualizado.

   Observabilidad de los datos: señales de calidad que basan el retorno de la inversión en la realidad

   Actian Data Observability, o soluciones equivalentes de otros proveedores, proporciona las señales fundamentales necesarias para que el cálculo del retorno de la inversión sea objetivo y defendible.

   Mediante la supervisión continua de conjuntos de datos, canalizaciones y productos de datos, esta capa genera métricas de calidad de los datos, como la actualidad, la integridad, la precisión, las anomalías de volumen y la deriva del esquema.
   

   Ejemplos de métricas de calidad de datos

   Estas métricas influyen directamente en el ROI de dos maneras. En primer lugar, sacan a la luz los costes ocultos causados por la mala calidad de los datos (reprocesamiento, reelaboración, resolución de incidentes, análisis fallidos o canalizaciones de IA). En segundo lugar, actúan como indicadores adelantados del valor, ya que los datos fiables y de alta calidad impulsan la adopción, la reutilización y una toma de decisiones más rápida.

   Expuestas a través de API y/o webhooks, estas señales se convierten en entradas estructuradas para los cálculos del ROI, sustituyendo las evaluaciones subjetivas por pruebas cuantificables.

   Actian Data Intelligence: el núcleo semántico y de gobernanza del retorno de la inversión en datos

   Actian Data Intelligence Platform es el sistema nervioso central de la arquitectura. Cataloga todos los activos de datos y los enriquece con metadatos seleccionados y controlados que le dan al ROI su significado comercial. La plataforma también almacena el ROI de todos los activos de datos gestionados, como se muestra en las propiedades personalizadas resaltadas en rojo en la imagen siguiente.
   

   Seguimiento del retorno de la inversión del conjunto de datos en la plataforma de inteligencia de datos Actian con propiedades personalizadas

   Más allá de la propiedad, el linaje y la certificación, la plataforma integra métricas de calidad de datos procedentes de herramientas de observabilidad y las asocia directamente con cada activo. A través de su glosario empresarial y sus catálogos de datos federados, también captura contexto empresarial crítico, como la criticidad de los activos, la exposición normativa, la propiedad del dominio y los casos de uso compatibles.

   Este contexto está disponible de forma programática a través del servidor Actian MCP, lo que permite que los cálculos del ROI incorporen no solo métricas técnicas, sino también la relevancia empresarial. Sin esta capa, el ROI se reduciría a la eficiencia de la infraestructura; con ella, el ROI se convierte en una métrica alineada con el negocio .

   Motor ROI: cálculo y agregación del ROI a gran escala

   Actian Data Platform actúa como motor analítico que pone en práctica el retorno de la inversión.

   Ingesta y agrega señales de múltiples fuentes (herramientas de observabilidad de datos, plataformas de supervisión de infraestructuras y la plataforma Actian Data Intelligence Platform) y aplica reglas de negocio, modelos de ponderación y fórmulas específicas para cada activo con el fin de calcular el ROI. Esto permite a las organizaciones admitir múltiples metodologías de ROI en paralelo, adaptadas al sector, el ámbito y/o el tipo de activo.

   Las puntuaciones de ROI resultantes se actualizan continuamente y se envían a la plataforma Actian Data Intelligence Platform a través de API, donde quedan visibles tanto para los productores como para los consumidores de datos. De este modo se cierra el ciclo de retroalimentación entre la calidad, el uso y el valor de los datos.

   De la justificación a la gobernanza continua del ROI

   Como se ha analizado anteriormente, además de generar un retorno de la inversión (ROI) directamente a través de su adopción, la plataforma de inteligencia de datos de Actian sienta las bases para una arquitectura de solución completa que automatiza la medición del ROI de los activos de datos gestionados, conectando el uso, la calidad, el impacto empresarial y el valor financiero. En conjunto, los componentes de la arquitectura de soluciones de Actian para el ROI de los datos forman una solución de ciclo cerrado que transforma el ROI en una capacidad operativa en lugar de un ejercicio de justificación estático.

   En un mundo en el que las iniciativas de IA consumen una parte cada vez mayor del presupuesto destinado a datos, el éxito ya no se define por la experimentación, sino por la capacidad de demostrar continuamente su valor. Ese es el papel estratégico de Actian: convertir los datos en activos controlados, medibles y rentables.

Sobre Lawrence Fernandes

Lawrence Fernandes es arquitecto de soluciones en Actian. Con más de una década de experiencia en el campo de los datos y aprovechando su experiencia en los sectores minorista, de servicios financieros, telecomunicaciones, seguridad informática, nube, DataOps, big data y otros, ayuda a clientes de toda América Latina a obtener valor de sus datos e iniciativas de IA. Las contribuciones de Lawrence al blog de Actian ofrecen información sobre estrategias de datos e IA, gobernanza, análisis y seguridad. Lawrence reside en Río de Janeiro, Brasil.