Los proyectos de datos suelen morir en PowerPoint, no en producción: ya están condenados antes del primer pipeline porque se plantean como “un proyecto de tecnología” y no como una apuesta de negocio con piel en juego.
Ese es, para mí, el hilo conductor de todos los fallos que comento a continuación.
Los 5 errores más comunes en proyectos de datos
1. Falta de sponsor
Sin un sponsor fuerte (normalmente alguien de dirección con P&L), el proyecto es un “nice to have” y compite siempre contra los incendios del día a día.
En mi experiencia, esto se traduce en presupuestos frágiles, prioridades cambiantes y un equipo que acaba haciendo malabares para justificar su existencia en lugar de generar impacto.
Mi forma de verlo: si ningún director está dispuesto a poner su nombre, sus KPIs y parte de su presupuesto detrás del proyecto de datos… no es un proyecto, es un experimento decorativo.
2. Expectativas difusas
Muchos proyectos arrancan con frases tipo “queremos ser data-driven” o “necesitamos más visibilidad”, que suenan bien, pero no significan nada operativo.
Cuando no defines qué problema de negocio quieres resolver y en qué horizonte de tiempo, el proyecto se convierte en una fábrica de dashboards que nadie sabe evaluar.
“En 6 meses queremos reducir X un Y% gracias a Z caso de uso de datos”.
Si no se puede rellenar, aún no está listo para empezar.
3. Métricas mal definidas
Otro clásico: medir el éxito del proyecto por “número de informes”, “tableros creados” o “usuarios conectados”. Eso son outputs, no outcomes.
Si el negocio no siente una mejora en sus decisiones, ingresos, costes o riesgos, el proyecto está fracasando aunque el equipo técnico esté orgulloso del stack.
4. No involucrar al negocio
Cuando el proyecto se diseña desde IT o Data sin co-propiedad del negocio, se construyen soluciones elegantes para preguntas que nadie se había hecho.
El resultado típico: sesiones de “presentación del dashboard” donde el usuario descubre por primera vez algo que se habría podido co-diseñar meses antes.
Como lo veo: si el negocio solo aparece al final para “validar”, ya es tarde. Necesita estar desde el principio: redefiniendo el problema, priorizando casos de uso, acordando métricas y probando prototipos en el día a día.
5. Confundir herramienta con estrategia
Muchas iniciativas empiezan con la frase equivocada: “Vamos a implantar [nombre de la herramienta]”. Herramienta no es sinónimo de estrategia, es solo un acelerador (o un freno, si se elige mal o se sobrecomplica).
El peligro es creer que comprar la plataforma “resuelve” la parte difícil: gobernanza, cultura, casos de uso, sponsorship y cambio organizativo.
• Primero: qué decisiones queremos mejorar y con qué métricas.
• Después: qué datos necesitamos y qué capacidades organizativas faltan.
• Al final: qué herramientas encajan en esa foto, no al revés.
Conclusión
El fracaso de los proyectos de datos rara vez es técnico. Casi siempre es estratégico.
Si no hay sponsor, impacto medible ni co-propiedad del negocio, no hay proyecto. Solo otro dashboard que terminará olvidado.
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