Desde impulsar coches autónomos hasta dominar el juego de Go, muchas organizaciones han acaparado titulares al hacer posible lo que antes parecía imposible gracias a la ciencia de datos. Por eso es fácil pasar por alto la revolución silenciosa de los datos: cada vez más empresas están extendiendo a toda la organización lo que hoy ya es posible. En otras palabras, más empresas aspiran a una mayor competencia en datos organizativa. Según Ramnath Vaidyanathan, VP de Product Research en DataCamp, el camino de una organización hacia esa competencia se apoya en cinco pilares clave: infraestructura, personas, herramientas, organización y procesos (IPTOP). En un webinar reciente, compartió un marco de competencia en datos que cualquier organización puede usar para avanzar en madurez de datos: de reactiva a escalable, progresiva y plenamente competente.
Para salir de la reactividad, construye una cultura de datos
Una empresa reactiva en datos se encuentra en el peldaño más bajo de la madurez. Rara vez accede, usa y presenta datos, lo que impide que exista una cultura de datos. Utiliza herramientas heredadas y desconectadas para recopilar datos en silos y ejecutar procesos ad hoc. Además, no invierte en una estrategia de formación continua en datos para desarrollar talento interno ni en infraestructura de datos. Una compañía puede progresar de reactiva a escalable fortaleciendo su cultura e infraestructura de datos. Para sembrar esa cultura, conviene apostar por «victorias rápidas» que permitan a las partes interesadas ver el valor de la competencia en datos: por ejemplo, paneles de prueba de concepto y proyectos de analítica como el modelado de churn de clientes. En paralelo, puede empezar a desarrollar su arquitectura de datos y los procesos de captura.
Supera la fase escalable con la infraestructura y el modelo organizativo adecuados
A diferencia de una empresa reactiva, una organización en fase escalable ya cuenta con cierta estrategia y cultura de datos. Aun así, sus carencias son claras: hay muy pocas personas con las habilidades y el acceso necesarios para analizar, informar y presentar datos con confianza, lo que se traduce en una cultura débil. Además, carece de almacenamiento y equipos centralizados, lo que genera conjuntos de datos y procesos altamente aislados.
Ante estas limitaciones, una empresa escalable debe mejorar su competencia organizativa en datos. Para ello, debe facilitar el acceso trabajando su infraestructura y construyendo almacenamiento centralizado. Esta base permite guardar datos de alta calidad en la nube y que estén disponibles para todas las partes interesadas. Con el almacenamiento y el acceso adecuados, los equipos pueden definir estándares de calidad de datos. Por ejemplo, DataCamp almacena sus datos en Amazon Redshift, un data warehouse centralizado en la nube, y gestiona los pipelines con Apache Airflow. Esto supone abandonar los datos en silos difíciles de conciliar y abre la puerta a una única fuente de la verdad.
Vista simplificada del almacenamiento de datos centralizado de DataCamp
Como parte de su maduración, una empresa escalable también debe definir un modelo organizativo claro para los data scientists. Algunas optan por un modelo centralizado, con un equipo de data science que actúa como centro de excelencia y atiende solicitudes de finanzas, marketing, ingeniería, etc. Otras prefieren un modelo descentralizado, donde los data scientists se integran en cada área y atienden exclusivamente sus necesidades de datos. Cada empresa debe adoptar el modelo que mejor encaje con sus datos y objetivos de negocio.
Pasa de progresiva a competente con herramientas y procesos de datos
El siguiente hito en el camino hacia la competencia es el estado progresivo. En una empresa progresiva, cada equipo cuenta con al menos una persona competente en datos capaz de analizar, informar y presentar. Sin embargo, aún hay margen de mejora en calidad y descubribilidad de los datos debido a una infraestructura en maduración. Además, aunque el personal tenga cierta alfabetización en datos, estos se usan casi exclusivamente para reporting y, por tanto, se infrautilizan. La dificultad de acceso a herramientas y procesos de datos limita aún más su valor y frena la democratización.
Para avanzar de progresiva a competente, conviene desarrollar a la vez infraestructura, personas, herramientas, organización y procesos, en línea con el marco IPTOP.
En la transición a la competencia plena, una empresa puede reforzar su cultura de datos invirtiendo en estrategias adecuadas de formación continua para su gente. Esto implica educación constante en datos adaptada a las diferentes «personas» de datos y a los objetivos del negocio. Por ejemplo, la transformación del talento de AT&T supuso una inversión de 1.000 millones de dólares para capacitar a 140.000 empleados en 10 años. Las empresas pueden fortalecer su cultura incentivando conductas basadas en datos y reconociendo a quienes evangelizan activamente el uso de datos.
También pueden crear productos de datos internos que operativicen los procesos como parte de su programa de competencia en datos. Estos productos sirven para mejorar estándares de calidad y monitorizar objetivos de negocio. Por ejemplo, DataCamp cuenta con frameworks internos que permiten a las partes interesadas crear visualizaciones listas para presentar de métricas de negocio con muy poco código.
Dashboards de DataCamp creados fácilmente con frameworks internos
A medida que una empresa progresa en competencia organizativa en datos, suele evolucionar hacia un modelo híbrido, en el que los data scientists pertenecen tanto al equipo centralizado de datos como a equipos funcionales. Esto permite construir y compartir herramientas de datos alineadas con los objetivos de cada área.
Para alcanzar la competencia en datos, las organizaciones deben integrar los datos en sus procesos. Estos procesos reducen la fricción a la hora de extraer valor y democratizan el acceso dentro de la empresa. Por ejemplo, la Data Quality Initiative de AirBnb define y aplica la calidad de los conjuntos de datos en toda la compañía, lo que refuerza la confianza y fortalece la cultura de datos. Netflix facilita la creación de cuadernos efectivos personalizando plantillas según diferentes perfiles.
Alcanza la competencia en datos con el marco IPTOP
La competencia en datos es el estado ideal de madurez. En una empresa competente, todas las personas tienen las habilidades para acceder y comprender los datos que necesitan para su trabajo. Se apoyan en una infraestructura y herramientas fiables que hacen que las decisiones basadas en datos fluyan sin fricciones. Además, la empresa cuenta con procesos y modelos organizativos que facilitan la colaboración entre departamentos para escalar con eficiencia.
El camino hacia la competencia no es lineal. Requiere una estrategia clara y un sólido marco de competencia en datos. El siguiente esquema resume los pasos que una organización debe dar para pasar de reactiva a competente usando el marco IPTOP.
Si quieres profundizar en cómo escalar la madurez en datos, únete a nuestro webinar o realiza la evaluación de madurez en datos.
