Los pilares de una organización data driven y la hoja de ruta necesaria

Antonio Pita Lozano    26 diciembre, 2018

Ya son innumerables los ejemplos en los cuales una buena gestión de los datos otorga ventajas competitivas, que llegan incluso a transformar sectores enteros. Las organizaciones data driven están logrando introducir en toda la compañía la toma de decisiones basada en datos y cada vez más empresas son conscientes de que el dato es uno de sus activos fundamentales y el único que no es copiable. Nadie duda del valor del dato pero, ¿tenemos la capacidad de extraer el máximo valor de  ellos? ¿Qué se sabe del data driven journey?

Primero es necesario identificar los pilares fundamentales sobre los que se cimentan las organizaciones data driven.

El primer pilar es la tecnología, el principal habilitador para desarrollar casos de uso analíticos. Es cierto que sin tecnología no se podrían desarrollar los casos de uso pero también que por sí sola no va a resolver ningún problema. La dificultad de este pilar radica en la rápida evolución de la tecnología, ya que cada día aparecen nuevas soluciones y herramientas y el solo hecho de conocer las disponibles en el mercado y sus especificaciones requiere un gran esfuerzo. Además, esta rápida evolución convierte en obsoletas algunas soluciones que apenas un par de años atrás eran consideradas como muy novedosas, lo que obliga a las organizaciones a una adaptación continua de sus procesos y procedimientos basados en tecnología.

El talento es el segundo pilar. Se necesitan profesionales que puedan extraer conocimiento de los datos utilizando las tecnologías adecuadas. Para conseguirlo, es necesario contar con diferentes profesionales que sean expertos en la captura e ingesta de información, el procesamiento de datos, el análisis estadístico, el modelado con técnicas de inteligencia artificial y la puesta en valor mediante visualizaciones como dashboards o aplicaciones como chatbots, etc. Además, dado el gran componente de tecnología, son necesarios expertos en el despliegue de modelos de forma continua. Actualmente existe una gran escasez de profesionales analíticos, a pesar del gran esfuerzo de las instituciones de enseñanza por formar en estas disciplinas. Como alternativa, cada vez más organizaciones tratan de reciclar a sus expertos tecnológicos.

El tercer pilar es organización y cultura. Es necesario un gran esfuerzo para conseguir que las organizaciones faciliten la extracción de conocimiento de los datos de forma global. Para ello hay que asegurar una estrategia de data literacy en la organización, que elimine los silos tecnológicos y feudos organizativos para asegurar la democratización del dato, con el objetivo de que éstos se encuentren disponibles para todos los usuarios. Además, se debe asegurar la alfabetización de todos los usuarios para que tengan los conocimientos básicos necesarios para entender el uso de los datos y puedan consumir productos basados en ellos (el blog de LUCA, la unidad de datos de Telefónica, incluye una “datapedia” o glosario esencial de términos de big data e inteligencia artificial). Una de las técnicas más habituales para conseguir desarrollar esta cultura organizativa es mediante un plan de empoderamiento de data champions, con el que personas de la organización con capacidades analíticas técnicas o de negocio ayudan a promulgar la cultura del dato y las buenas prácticas.

Estos tres pilares conforman la base de toda organización data driven, pero no se puede obviar la materia prima: los datos. Para poder crear soluciones analíticas robustas es necesario establecer políticas de gobierno del dato que aseguren el uso adecuado de la información y procesos de control y tratamiento de la calidad de los datos para asegurar la fiabilidad de los resultados.

Como se puede observar, convertirse en una organización data driven no es sencillo, requiere de un plan sólido y una alineación interna para desplegar las nuevas capacidades analíticas, tecnológicas, organizativas y culturales que permitan extraer todo el potencial de los datos. Para alcanzar este objetivo es fundamental establecer el data driven journey de la organización.

El data driven journey comienza con un análisis interno, que permita identificar la visión de la organización en el mundo de los datos, junto con el grado de ambición y riesgo que está dispuesta a asumir. Por ejemplo, no es lo mismo aspirar a ser el líder del mercado en productos de inteligencia artificial que ser un seguidor que sólo adopta las soluciones una vez que están completamente asentadas en el mercado. Lo primero requiere más esfuerzo e inversión a cambio de ser referente en innovación, mientras que lo segundo necesita menores inversiones y más seguras a cambio de no desplegar ventajas competitivas.

Una vez definida la visión y la ambición, hay que concretarlas con casos de uso de negocio que, alineados con la visión, se analicen de forma global y coordinada para aprovechar sinergias y evitar silos de información que alejarían a la organización de la visión data driven.

El siguiente paso consiste en realizar una evaluación (assessment) de la organización, que permita identificar la situación actual en los tres pilares fundamentales y los datos para poder cuantificar el impacto económico y cultural de los casos de uso, la disponibilidad y calidad de los datos necesarios, la dificultad tecnológica y técnica y las capacidades de las que dispone y carece la organización. Esto permite identificar los casos de uso que se podrían realizar y priorizarlos en función al binomio impacto-dificultad.

Una vez realizado este análisis, se diseña el plan de ejecución del data driven journey en el que se planifican tanto los casos de uso como la adopción por parte de la organización de las tecnologías necesarias y las capacidades técnicas. Además, deben detallarse las actividades necesarias para desplegar las políticas de gobierno y calidad del dato y desarrollar la estrategia de data literacy.

Este plan es la brújula necesaria para asegurar la transformación de una organización en data driven. Es importante recordar que todas las acciones que se realicen durante el data driven journey tienen que estar orientadas a lograr el despliegue de los casos de uso de negocio. Y hay que tener claro que no hay atajos en este viaje, aunque se puede acelerar el mismo con las herramientas y partners adecuados.

Por último, no podemos dejar de lado el impacto ético de los modelos y la regulación del uso de los datos. Pero dada la importancia, relevancia y complejidad de estos temas, los dejamos para otro artículo más extenso.

Imagen: JimmyMac210

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