En los últimos años, uno de los términos que más se oye es aquello de ser ‘data driven’ (impulsado por datos). Pero ¿qué es realmente? Y ¿por qué es un objetivo estratégico que toda empresa debería tener?
El término ‘data driven’ describe el estado de una organización en el que los datos se utilizan para impulsar la toma de decisiones y otras actividades estratégicas de manera eficiente, en tiempo real. Para una empresa, alcanzar el estado basado en datos es como la diferencia entre conducir un automóvil y viajar a caballo. Las empresas basadas en datos llegan a su destino de forma más rápida y eficiente.
Es cierto que todas las empresas tienen datos y muchos se analizan; sin embargo, las empresas basadas en datos los utilizan de forma sistemática y metódica para impulsar las decisiones empresariales. Ser data driven se trata de crear herramientas, habilidades y, lo que es más importante: tener una cultura donde actuar basándose en datos es como respirar...lo hacemos de forma sistemática y sin pensar. Una organización debe convertir la toma de decisiones basada en datos en la norma, creando una cultura que fomente el pensamiento crítico y la curiosidad. Tener la tecnología adecuada, no es suficiente. La cultura y forma de trabajo es fundamental. Si tengo todo lo anterior pero la toma de decisiones es impulsada por emociones, presión externa o instinto no habremos logrado nada más que invertir en tecnología o herramientas. Hablemos un poquito más de esto:
Hechos (datos) frente a opiniones
Cuando se trata de tomar decisiones, cada persona tendrá sus propias sugerencias, ¿verdad?. A veces varias personas coincidirán, a veces no. Además, cuanto más tiempo pasamos en un puesto de trabajo, y más conocedores nos creemos, más obstinados nos volvemos. ¿Cómo tomamos decisiones entonces? ¿Qué opinión vale más? En tales situaciones, sigo el ejemplo de James Barksdale, ex CEO de Netscape, quien dijo la famosa frase: "Si tenemos datos, veamos los datos. Si todo lo que tenemos son opiniones, vayamos con las mías". Las opiniones son esenciales y, a medida que sus empleados sean más maduros en sus trabajos, definitivamente las formarán. Sin embargo, sin los números que las respalden, esas opiniones son suposiciones, no información procesable basada en datos.
En Google, aprendí el término HiPPO: Highest Paid Person’s Opinion (la opinión de la persona mejor pagada) para referirse a la práctica de delegar la toma de decisiones en el “jefe” y siempre hablábamos de que precisamente había que eliminar lo HiPPOs y siempre basarse en datos para tomar decisiones.
Cuando las organizaciones se dan cuenta del valor de los datos, significa que todos, ya sea un analista de negocios, un gerente de ventas o un especialista en recursos humanos, tienen la capacidad de tomar mejores decisiones con los datos, todos los días. Las personas de todos los niveles tienen conversaciones que comienzan con datos y desarrollan sus habilidades de datos a través de la práctica y la aplicación.
¿Qué necesito?
Fundamentalmente, ser data driven requiere un modelo de autoservicio, donde las personas puedan acceder a los datos que necesitan, equilibrado con seguridad y gobernanza. También requiere competencia, creando oportunidades de capacitación y desarrollo para que los empleados aprendan habilidades de datos. Finalmente, contar con la defensa ejecutiva y una comunidad que apoye y tome decisiones basadas en datos alentará a otros a hacer lo mismo.
Pero ¿cómo llegamos a esto? ¿Cuáles son los primeros pasos que debemos dar?
Requisito obvio #1: una organización debe recopilar datos
Los datos, sin duda, son el ingrediente clave y fundamental. Por supuesto, no puede ser cualquier dato; tiene que ser la información correcta. También tiene que ser oportuno, preciso, limpio e imparcial; y quizás lo más importante, tiene que ser confiable. Esta es una tarea difícil. Los datos siempre son más “sucios” de lo que imaginas. La limpieza y el masaje de datos pueden ser una operación difícil, costosa y que requiere mucho tiempo. A menudo escucho que los científicos de datos pasan el 80% de su tiempo obteniendo, limpiando y preparando datos, y solo el 20% de su tiempo construyendo modelos, analizando, visualizando y sacando conclusiones de esos datos.
Algunas personas, especialmente ciertos proveedores de Big Data y proveedores de servicios de inteligencia de datos, hablan de Big Data como una panacea... ¡si recopila todo, en algún lugar hay diamantes que harán que cualquier empresa tenga éxito!. La dura verdad es que los datos por sí solos no son suficientes. Una pequeña cantidad de datos limpios y confiables puede ser mucho más valiosa que petabytes de basura.
Requisito previo # 2: Los datos deben ser accesibles y consultables
Accesibles
Tener datos precisos, oportunos y relevantes no es suficiente. Los datos deben tener un formato que se pueda unir a otros datos empresariales cuando sea necesario. Hay muchas opciones, como bases de datos, NoSQL o Hadoop. ¡Utiliza las herramientas y talentos adecuados!. Por ejemplo, durante mucho tiempo, los analistas sólo utilizaron Excel para calcular las métricas clave. Consumieron grandes cantidades de datos sin procesar de diferentes fuentes y ejecutaron VLOOKUPS (una función de Excel para encontrar referencias cruzadas en los datos) para unir todos esos datos y obtener una visión de alto nivel de los números. Esto puede funcionar bien para negocios muy pequeños, pero a medida que la base de clientes o de ventas de una empresa crecen, también los datos. ¿Cuántos tenéis archivos de Excel de más de 300 MB rondando por ahí? ¿Cuántos habéis sufrido tener que dejar el ordenador encendido corriendo una fórmula en excel durante varias horas para acabar reiniciando el computador? Si la mecánica de obtener esos números es una gran pérdida de tiempo para los analistas y una fuente de estrés, es momento para que los analistas se convierten en ingenieros de datos y utilizan MySQL. Es momento de cambiar las fórmulas de Excel por consultas en bases de datos para calcular los números, y permitirte centrarte en el análisis, las tendencias y la presentación de esos datos.
Además, los datos también se deben poder unir entre áreas dentro de una organización. Los datos en silos ofrecen una visión parcial e incompleta y siempre inhibirán el alcance de lo que se puede lograr.
Consultables
Debe haber herramientas adecuadas para consultar y dividir los datos como por ejemplo Power BI, Tableau o Google Studio. Todos los informes y análisis requieren filtrar, agrupar y agregar datos, así como generar ciertas visualizaciones que ayudan a nuestro cerebro a comprender lo que está sucediendo en una empresa. Poder ver tendencias o comprender las diferencias entre los segmentos de clientes, por ejemplo. Los analistas deben tener herramientas que les permitan calcular esas métricas con relativa facilidad, compartirlas y democratizarlas fácilmente.
Bien, ahora tenemos datos y son accesibles. ¿Es esto suficiente? No, aún no.
Requisito #3: Personas con las habilidades adecuadas para usar esos datos
Eso puede significar la mecánica de filtrar y agregar datos, como a través de un lenguaje de consulta o macros de Excel, pero también significa personas que diseñan y eligen las métricas adecuadas para extraer y rastrear. Personas que cuestionan el negocio y cómo medirlo.
Si bien existen muchos beneficios para la toma de decisiones basada en datos, es importante tener en cuenta que no es necesario adoptar un enfoque de todo o nada para llegar allí. Al comenzar poco a poco, comparar tu desempeño, documentar todo y realizar ajustes sobre la marcha, puedes estar más orientado a los datos y prosperar en tu organización.
