Por: Santiago López Tarnassi,Data Analyst de Baufest
Resultado de la popularidad que el análisis de datos ha adquirido, seguramente, ha leído noticias, publicaciones y anuncios que destacan sus ventajas competitivas y su aplicación para la toma de decisiones acertadas.
Sin embargo, muchos directivos se preguntan ¿por dónde empezar? y si bien no hay una respuesta fácil a esta interrogante, pues depende de lo lejos que haya avanzado su organización en la ruta de datos, existen cinco pasos que ayudan a su implementación.
1.-Comience por sus objetivos
En una primera etapa, hay que determinar qué es lo que se desea saber. Se recomienda pensar en las decisiones comerciales que se han tomado y las que están por venir, así como enumerar la información que le sería de utilidad, por ejemplo:
“Deseo saber cómo se sienten mis clientes respecto los productos que vendemos para decidir qué parte del catálogo debo expandir” o “quiero saber si mis empleados se exigen para alcanzar sus objetivos y si es necesario contratar más personas”.
2.-Defina sus Métricas
Una vez que se tiene claridad sobre hacía donde encaminar los esfuerzos de datos, es momento de pensar en el número que facilitará esa información que se necesita. Es decir, plantear respuestas a nuestras preguntas en términos de métricas.
En los casos mencionados, tendríamos que decidir ¿qué información representa la satisfacción de un cliente con un producto o una interacción? o ¿qué número indicará el esfuerzo que un empleado dedica para alcanzar un objetivo?
3.-Identifique los datos necesarios
Lo siguiente es formar un catálogo de datos, a partir de la definición de todos los términos de negocio involucrados en las métricas, evitando, en principio, los relacionados con TI, para después examinar los sistemas existentes y entender la distancia entre ambos.
En esta fase también se debe determinar el nivel de calidad que esperamos de la información para que sea confiable; puede preguntarse, ¿Qué datos podrían faltar?, ¿Cuáles son los umbrales razonables para la suma de cualquier valor dado?, ¿Qué antigüedad puede tener un registro antes de quedar obsoleto?
Además, es importante considerar que algunas de las métricas que está buscando ya estarán en algún lugar entre las tablas y sistemas de su organización; solo es cuestión de juntarlas, mientras que otros necesitarán un poco de reparación antes de que sean aptos para su uso.
Es importante en esta instancia identificar accesos, volumen, usos y frecuencia para decidir la solución que mejor se adapte a esta necesidad, ya que la solución será parte de la complejidad del proyecto.
4.-Priorice el alcance
Algunas de las métricas que planeamos deben ser fáciles de calcular y significativas para la empresa, a estas las llamaremos Quick Wins, debido a que proporcionarán casos de éxito y permiten empezar con tareas más complejas; por otro lado, algunas tareas de gran impacto pueden conllevar un tiempo significativo y las denominaremos “grandes proyectos”, los cuales normalmente suelen llevarse a cabo luego de obtener resultados tangibles gracias a los Quick Wins.
Dentro de las métricas que no aportan mucho valor, algunas serán sencillas de realizar, y son tareas que normalmente se realizan cuando hay disponibilidad excesiva de tiempo. También se encontrará con algunas que consumirán mucho tiempo y no aportarán a la organización, por lo que se aconseja no trabajar en ellas hasta que las prioridades cambien su importancia.
Esto puede parecer contrario a la intuición, pero algunas métricas pueden resultar más fáciles de resolver una vez que haya una base sólida. Asimismo, un cambio en la estrategia de la empresa podría convertir una métrica secundaria en una clave.
5.-Cambio cultural: crezca y experimente
Para obtener el verdadero potencial de las métricas hay que integrar los resultados a la empresa, ya que de nada sirve invertir toneladas de dinero en información que simplemente está ahí, adornando tableros que nadie lee.
En esta etapa el desafío es generar confianza con datos de calidad y hacerlos accesibles; si hay problemas de calidad lo ideal es consultar las reglas en el paso tres y, si la situación persiste, cuantifique y tendrá la justificación perfecta para implementar un proyecto que lo remedie.
También, es clave guiar a nuestros usuarios, explicándoles qué significa una línea ascendente en diferentes contextos y asegurarnos de elegir las visualizaciones correctas.
Luego de seguir los pasos anteriores, hay dos cursos de acción principales: crecer y experimentar. El primero se logra asegurándonos que la empresa establezca la estructura para ser un creador activo de valor, a través de los datos; el segundo, al probar nuevas tecnologías con un enfoque más vanguardista, como la Inteligencia Artificial (IA), para mejorar un proceso comercial.
Ahora que ya sabe cuál es el camino a seguir para crear una empresa centrada en datos ¿Está dispuesto a perder ese tren?
