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¿Rentabilidad de la inversión o rentabilidad de los datos? Por qué el análisis de datos sale rentable
Las empresas están invirtiendo grandes cantidades de dinero en paneles de control, plataformas de datos y modelos de inteligencia artificial. Sin embargo, solo aquellas que pueden demostrar un impacto financiero real consiguen presupuestos y apoyo a largo plazo para sus proyectos de análisis de datos. Por eso hay que abordar una cuestión desde el principio: el retorno de la inversión (ROI). Muchos se preguntan: ¿Cómo se calcula realmente? ¿Qué indicadores clave de rendimiento (KPI) son importantes? ¿Y cuándo sale realmente rentable el análisis de datos? Nos reunimos con el Dr. ing. Michael Haub, científico de datos e ingeniero de Device Insight, para hablar sobre cómo funciona en la práctica el retorno de la inversión en el análisis de datos.
Guest author
8 de octubre de 2025
Tecnología
Reading Time: 2 minutos
Resumen de los puntos clave:
Si se analiza el panorama general, el análisis de datos no tiene tanto que ver con el retorno de la inversión (ROI), sino más bien con el verdadero “retorno de los datos.”
Una vez implementado en la planta de producción, el análisis de datos suele generar un ROI positivo en un plazo de entre 12 y 24 meses.
Entre un 15% y un 30% de reducción de residuos y un retorno de la inversión en menos de 12 meses: un resultado real de un proyecto de análisis de datos propiedad de Device Insight.
La tecnología nunca debe ser el punto de partida. Las empresas deben comenzar con un problema empresarial claro y sus puntos débiles más acuciantes.
Los hechos generan confianza: todo el valor creado a través del análisis de datos debe hacerse visible.
¿Qué significa el ROI en el contexto del análisis de datos?
Michael Haub: “El ROI del análisis de datos es el valor medible que se crea cuando se aplican modelos de datos y análisis en los procesos empresariales, menos las inversiones necesarias en tecnología, talento e implementación. En términos sencillos: se trata de ahorrar costes. Para lograrlo, es necesario aportar transparencia a los procesos que antes se guiaban por la intuición o los controles aleatorios.
Dr. Ing. Michael Haub, consultor sénior en ciencia de datos
Para que el valor sea medible, los objetivos deben estar claramente definidos desde el inicio del proyecto, junto con los indicadores clave de rendimiento (KPI) que se verán afectados. A diferencia de las inversiones en activos físicos, que suelen requerir largos periodos de amortización, el retorno de la inversión de las mejoras basadas en datos a menudo se puede obtener más rápidamente y con mayor flexibilidad.”
¿En qué se diferencia el retorno de la inversión en análisis de datos de las inversiones más tradicionales, como una nueva máquina o un vehículo?
Michael Haub: “Con una máquina, el retorno de la inversión suele ser sencillo: se invierte una determinada cantidad, se produce un número predecible de unidades y el rendimiento se puede calcular a partir del margen de ventas. El análisis de datos funciona de manera diferente. El valor no proviene de la producción física, sino de la mejora de la información que permite tomar decisiones más inteligentes.
Otra diferencia fundamental es la escalabilidad. Una vez desarrollados, los modelos de datos a menudo se pueden aplicar a procesos o departamentos adicionales con relativamente poco esfuerzo adicional. Si se analiza el ciclo de vida de un producto, el beneficio total de todas las decisiones basadas en datos puede superar con creces el alcance inicial. De hecho, se podría hablar de un ‘Retorno de los datos’, un concepto que va más allá del retorno de la inversión financiera e incluye la escalabilidad y la reutilización de los modelos de datos para casos de uso completamente nuevos.”
Si se sopesa el impacto total de todas las decisiones basadas en datos frente a los costes del ciclo de vida de un producto, el análisis de datos se reduce realmente al 'Rendimiento de los Datos'.
?Qué KPI son importantes para medir el ROI en el análisis de datos?
Michael Haub: “A corto plazo, el ROI en el análisis de datos suele manifestarse a través de ganancias de eficiencia muy prácticas y, en última instancia, a través del ahorro de costes. Los indicadores clave en este caso son conocidos: menos desechos en la planta de producción, mayor disponibilidad de las máquinas, reducción del tiempo de inactividad y menor consumo de energía. Estas métricas suelen poder seguirse de forma rápida y precisa, lo que las convierte en excelentes indicadores tempranos de si un proyecto va por buen camino.
A largo plazo, el panorama se amplía. Las mejoras incrementales se acumulan y se traducen en una mayor competitividad, ya sea a través de un mayor grado de automatización, una mayor transparencia de los procesos o la madurez digital general de la empresa. En ese sentido, el ROI no se refiere solo al ahorro inmediato, sino a la creación de ventajas sostenibles, reforzando la resiliencia, la agilidad y la capacidad de responder eficazmente a los nuevos retos.”
Lea la entrada completa del blog de nuestro especialista en IoT, Device Insight, para descubrir cuánto tiempo suele tardar en amortizarse la inversión en análisis de datos y qué opciones existen para acelerar este proceso:
Alexandra Luchtai escribe regularmente sobre innovaciones tecnológicas, últimos proyectos y perspectivas de mercado en relación con el IoT, el IIoT y cualquier tipo de productos inteligentes conectados por el especialista en IoY y la filial de KUKA Device Insight.
