Estudio data-driven 2026: 4 de cada 10 empresas ya analizan datos, pero la brecha por tamaño se agranda

El 39,85% de las empresas de la Unión Europea con 10 o más trabajadores analizó datos en 2025, ya sea con su propio equipo o con un proveedor externo, según Eurostat. Dos años antes eran el 33,25%. El avance es real, pero desigual: entre las grandes empresas la cifra llega al 82,03%, y entre las pequeñas, al 35,06%.

Ser una empresa data-driven (guiada por datos) significa tomar decisiones a partir de evidencia medida y no solo por intuición o experiencia. En este estudio revisamos cuántas empresas lo hacen, qué datos usan, quién hace el análisis y qué dice la investigación sobre sus resultados.

39,85%

Empresas de la UE que analizan datos

con 10 o más trabajadores, 2025

82,03%

Grandes empresas que analizan datos

250 o más trabajadores, 2025

47 puntos

Brecha entre grandes y pequeñas

era de 43 puntos en 2023

30%

Plantas de EE. UU. data-driven en 2010

eran el 11% en 2005

Fuente: Eurostat, 2025; Brynjolfsson y McElheran, 2016

Ver los datos en una tabla

Empresas de la UE que analizan datos	39,85% | con 10 o más trabajadores, 2025
Grandes empresas que analizan datos	82,03% | 250 o más trabajadores, 2025
Brecha entre grandes y pequeñas	47 puntos | era de 43 puntos en 2023
Plantas de EE. UU. data-driven en 2010	30% | eran el 11% en 2005

Metodología

Este estudio cruza tres fuentes públicas, cada una con su propia definición de "data-driven":

Fuente	Qué mide	Cobertura	Período
Eurostat, encuesta de uso de TIC en empresas	Empresas que realizan análisis de datos (propio o externo) y qué datos analizan	Empresas de la UE con 10 o más trabajadores, sin sector financiero	2023 y 2025
Brynjolfsson y McElheran, Censo de EE. UU.	Plantas que toman decisiones guiadas por datos, con una definición estricta	Muestra representativa de plantas manufactureras de EE. UU.	2005 y 2010
Stanford HAI, AI Index 2026	Organizaciones que usan inteligencia artificial	Organizaciones encuestadas a nivel global	2023 a 2025

Las cifras no son comparables entre sí: muestran el mismo fenómeno desde ángulos distintos. Los cálculos de diferencias y brechas son de InfoByData a partir de los datos publicados.

Hallazgo 1: el análisis de datos crece, sobre todo en las grandes empresas

Todas las empresas avanzaron entre 2023 y 2025, pero las grandes partieron más arriba y siguieron subiendo más rápido. La distancia entre grandes y pequeñas pasó de 43,03 a 46,97 puntos porcentuales.

• 2023
• 2025

Pequeñas (10 a 49)28,78%35,06%

Medianas (50 a 249)51,43%59,84%

Grandes (250 o más)71,81%82,03%

Total33,25%39,85%

0%50%100%

Fuente: Eurostat, isoc_eb_das

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	2023	2025
Pequeñas (10 a 49)	28,78%	35,06%
Medianas (50 a 249)	51,43%	59,84%
Grandes (250 o más)	71,81%	82,03%
Total	33,25%	39,85%

Es el mismo patrón que vimos en el estudio sobre IA en empresas: en América Latina, una empresa grande tiene cuatro veces más probabilidades de usar IA que una pequeña. Los datos y la IA avanzan juntos, y las pymes quedan atrás en ambos.

Hallazgo 2: los datos de ventas y clientes son los más analizados

Las empresas analizan sobre todo lo que ya registran en su operación diaria: las transacciones y la información de sus clientes. Las fuentes externas, como los datos abiertos del gobierno o los satelitales, todavía son minoritarias.

Transacciones (ventas, pagos)26,19%

Clientes (compras, preferencias, reseñas)17,62%

Redes sociales11,44%

Datos web10,75%

Datos abiertos del gobierno7,28%

Ubicación de dispositivos o vehículos7,06%

Sensores o dispositivos inteligentes5,92%

Datos satelitales3,58%

Fuente: Eurostat, 2025

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Transacciones (ventas, pagos)	26,19%
Clientes (compras, preferencias, reseñas)	17,62%
Redes sociales	11,44%
Datos web	10,75%
Datos abiertos del gobierno	7,28%
Ubicación de dispositivos o vehículos	7,06%
Sensores o dispositivos inteligentes	5,92%
Datos satelitales	3,58%

Para un equipo de marketing, eso se traduce en métricas como el costo de adquisición, la tasa de conversión o el valor de vida del cliente, que explicamos en nuestra guía de KPI de marketing. Y para un equipo de SEO, los datos web son los que permiten medir el efecto real de cambios como los AI Overviews de Google, que reducen los clics de 15% a 8% de las visitas, según Pew Research Center.

Hallazgo 3: la mayoría analiza con su propio equipo

En todos los tamaños, más empresas analizan datos con su propio personal que con proveedores externos. La diferencia es mayor en las grandes, que tienen más recursos para contratar talento especializado.

• Personal propio
• Proveedor externo

Pequeñas27,86%12,68%

Medianas54,47%17,64%

Grandes78,84%29,17%

Fuente: Eurostat, 2025

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	Personal propio	Proveedor externo
Pequeñas	27,86%	12,68%
Medianas	54,47%	17,64%
Grandes	78,84%	29,17%

Una empresa puede usar ambas opciones, por eso los porcentajes no suman el total.

Hallazgo 4: decidir con datos se asocia a más productividad

La evidencia más citada sobre el impacto viene del Censo de Estados Unidos. Los economistas Erik Brynjolfsson y Kristina McElheran analizaron una muestra representativa de plantas manufactureras y encontraron que la toma de decisiones guiada por datos casi se triplicó, de 11% a 30%, entre 2005 y 2010, según su artículo en la American Economic Review.

En un estudio complementario del Censo, con más de 18.000 plantas, los mismos autores encontraron que el valor agregado era cerca de un 3% mayor en las plantas que adoptaron estas prácticas, frente a las que no lo hicieron. La mejora aparece después de la adopción y no antes, lo que los autores consideran consistente con un efecto causal.

Su definición de "data-driven" es exigente: la planta debía tener datos disponibles, usarlos para decidir, seguir 10 o más indicadores clave y fijar metas de corto y largo plazo. El estudio también encontró que el beneficio es mayor cuando la empresa ya tiene tecnología y trabajadores calificados.

Hallazgo 5: la IA eleva la exigencia

La inteligencia artificial depende de datos ordenados para funcionar. El AI Index 2026 de Stanford reporta que el 88% de las organizaciones encuestadas usaba IA en 2025, frente al 55% en 2023. En cambio, solo el 19,95% de las empresas europeas usaba IA ese año, según Eurostat. Esa distancia muestra que una cosa es probar la IA y otra integrarla en las decisiones del negocio.

Los datos públicos también son materia prima. En nuestra nota sobre criptomonedas en cifras, todos los precios vienen de la API abierta de CoinGecko: un ejemplo de cómo un análisis puede construirse solo con fuentes públicas.

Limitaciones del estudio

• No hay una estadística comparable para Chile ni para América Latina. Eurostat cubre solo la Unión Europea, y no encontramos una encuesta regional que mida el análisis de datos con la misma metodología.
• Las definiciones cambian según la fuente. Para Eurostat basta con que la empresa analice datos; el estudio del Censo exige un uso sistemático para decidir.
• El estudio de productividad es de manufactura en EE. UU. y de 2005 a 2010. Sus resultados son una referencia, no una predicción para otros sectores o países.

Cómo avanzar hacia una empresa data-driven

1. Parte por los datos que ya tienes: ventas, pagos y clientes son las fuentes que más usan las empresas, y no requieren comprar información externa.
2. Define pocos indicadores y una meta para cada uno. El estudio del Censo exigía 10 o más KPI con metas de corto y largo plazo; una pyme puede empezar con cinco, como los de nuestra guía de KPI de marketing.
3. Decide quién analiza: el personal propio es la opción más común, pero un proveedor externo puede servir para empezar.
4. Mide antes y después de cada cambio. Es la misma lógica de nuestras buenas prácticas de SEO on-page: cada cambio se evalúa con datos de clics y posiciones.
5. Ordena los datos antes de sumar IA: sin datos limpios y accesibles, las herramientas de IA rinden menos.