Nos han enseñado a desconfiar de los errores de análisis.
De los dashboards incompletos, de los KPIs mal definidos, de los datos desactualizados.
Y está bien.
Pero hay un tipo de error mucho más sutil, y más frecuente:
👉 Cuando el dato es correcto… pero la decisión es equivocada.
Pasa más a menudo de lo que pensamos.
Y no porque haya un fallo técnico.
Sino porque confundimos lo cuantificable con lo incuestionable.
🧠 ¿Cómo puede pasar?
- Porque el dato es real, pero está aislado.
- Porque responde a una pregunta… que ya no es la que toca.
- Porque se interpreta desde una presión externa, un sesgo interno o un miedo no verbalizado.
- Porque se decide desde Excel… sin haber hablado con quien vive el problema de cerca.
- Porque hay exceso de confianza en la métrica “estrella” y se ignoran señales débiles.
📌 Ejemplo (real y común)
📊 Caso: Las ventas de un producto online suben tras una promo agresiva.
✅ Dato: +40% en unidades vendidas en 10 días.
💡 Decisión: Replicar la misma promo el mes siguiente.
❗ Resultado:
– La segunda promo canibaliza ventas futuras.
– Baja la percepción de valor del producto.
– Aumentan las devoluciones.
– Caen los márgenes.
El dato era correcto.
Pero la lectura fue simplista.
No se entendió el “por qué” detrás del dato.
Ni se tuvo en cuenta el comportamiento de recompra, ni el desgaste promocional, ni la percepción de precio.
💡 El dato correcto no garantiza la decisión acertada
Esto no va de culpar a los datos.
Va de recordar que el dato es una pieza, no la jugada completa.
Y que necesitamos tres cosas para evitar caer en esta trampa:
🔍 1. Contexto
¿Qué más está pasando que puede influir en este dato? ¿Qué no estoy viendo?
👥 2. Colaboración
¿A quién no he preguntado aún? ¿Qué visión puede ampliar mi lectura?
🧠 3. Criterio
¿Esta decisión tiene sentido más allá del dato? ¿Estoy respondiendo a una causa… o a una consecuencia?
✍️ Conclusión
No es suficiente con tener razón en el análisis.
Hace falta tener intención en la decisión.
Porque al final, un buen dato mal usado puede ser tan peligroso como un mal dato.
Y solo cuando sumamos contexto, perspectiva y conversación… el dato se convierte en algo más: en una guía útil para avanzar.
Bitácora de Datos 
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