Tu transformación digital fracasará si no tienes una estrategia de datos

La transformación digital empieza y termina con los datos

Nuestro VP of Corporate Sales, Sam Hedberg, sostiene que una buena estrategia de datos es imprescindible para culminar la transformación digital de una empresa:

Los datos son el motor que impulsa tu transformación digital. Sin ellos, tu transformación digital se detendría.

En el episodio 30 de nuestro pódcast, DataFramed, Taras Gorishnyy, entonces Senior Analytics Manager en McKinsey, identificó las piezas clave para construir una estrategia de datos:

1. Definir una visión de analítica alineada con la estrategia de la empresa
2. Lograr un fuerte apoyo desde la alta dirección: patrocinio, financiación e impulso
3. Construir una base de datos sólida que proporcione datos integrados, fiables y oportunos
4. Extraer valor pronto a partir de varios casos de uso
5. Rediseñar procesos e impulsar un cambio cultural para asegurar la combinación adecuada de competencias en datos en toda la empresa

Veamos cómo cada uno de estos pasos para construir una estrategia de datos puede ayudarte a ejecutar con éxito tu transformación digital.

1. Define una visión de analítica alineada con la estrategia de la empresa

McKinsey señala que muchas compañías empiezan su recorrido en analítica inventariando los datos que tienen y viendo dónde aplicarlos. Pero este enfoque no escala. En su lugar, deberían empezar por identificar los procesos de toma de decisiones que podrían mejorar para generar más valor en el marco de su estrategia general.

Estas son áreas estratégicas críticas que suelen requerir alineación transversal. A veces, las grandes empresas arrancan su estrategia de datos contratando a muchos data scientists y lanzando proyectos piloto. A menudo, estos esfuerzos no escalan porque ponen el carro antes que los bueyes. Los equipos de analítica que trabajan aislados generan un impacto limitado.

Uno de nuestros clientes, una institución financiera, entendió que los lenguajes open source eran el futuro y decidió que toda la empresa debía hablar el lenguaje de los datos. Recurrieron a DataCamp para escalar las habilidades en datos en todos los departamentos y niveles. Con su iniciativa de formación continua a nivel compañía, incorporaron a cientos de empleados usando nuestra funcionalidad de "teams" para crear planes de aprendizaje personalizados por departamento, objetivos y niveles de habilidad. También crean tareas para distintos equipos, lo que mantiene a las personas motivadas y en aprendizaje activo.

2. Consigue un apoyo sólido desde la alta dirección

En organizaciones grandes, los departamentos a menudo no están diseñados para colaborar. Para una iniciativa de transformación de gran calado, el patrocinio ejecutivo es clave para establecer una misión común en toda la empresa.

En 2018, Salesforce realizó un estudio sobre transformación digital que reveló que el 75% de los responsables de decisión contaban con patrocinio ejecutivo para sus esfuerzos de transformación. El apoyo de la dirección en datos y analítica se traduce en más probabilidades de éxito gracias a mayor inversión, más capacidad de ejecución y una mejor alineación organizativa.

Uno de nuestros clientes, una agencia gubernamental nacional, inició este año una iniciativa de transformación digital con el apoyo de su comisionado. Con ese respaldo, esperan completar su transformación en tres años, incluyendo la renovación de sus plataformas digitales y el paso al aprendizaje online con foco en formación en R a través de DataCamp.

3. Construye una base de datos sólida: integrada, fiable y a tiempo

El hilo conductor de cualquier iniciativa de transformación digital son los datos. Todos los sistemas de una organización —desde los flujos de procesos hasta las aplicaciones y los centros de datos— dependen de datos de alta calidad. Cada organización necesita procesos y capacidades para usar sus datos. Esto incluye la gestión de la calidad del dato, como integrar datos de diversas fuentes y depurarlos para garantizar su exactitud, así como la gobernanza para cumplir normativas de privacidad como el RGPD y la CCPA.

Por eso nuestro cofundador y CEO, Martijn Theuwissen, dijo en una entrevista con AiThority: «Las empresas necesitan bases de datos sólidas y herramientas para extraer, cargar y transformar datos (ETL), además de soluciones para limpiar y agregar datos de fuentes dispares».

Y por eso el Dr. Hugo Bowne-Anderson, data scientist y formador en DataCamp, sostiene que la preparación de datos es tan importante en el flujo de trabajo como el machine learning, el deep learning y la IA. Al fin y al cabo, «tus modelos solo serán tan buenos como tus datos». Los cimientos no se pueden descuidar: hay que obtenerlos, instalarlos y probarlos con cuidado para que el motor de datos funcione como debe.

4. Extrae valor pronto a partir de varios casos de uso

Para que una empresa ejecute una estrategia de datos ambiciosa que genere resultados reales, necesita poder señalar casos de uso exitosos. Demostrarlos es clave para comunicar valor y urgencia en toda la organización. McKinsey recomienda demostrar valor pronto y con frecuencia mediante quick wins, de modo que distintas iniciativas de datos pueden avanzar en paralelo:

Un directivo de datos explicó que, en lugar de intentar conectar de inmediato sistemas dispares o crear un sistema maestro, algo que podría llevar años, colocó una «capa» sobre los sistemas existentes que ofrecía una visión completa de un proceso, como el de concesión de préstamos en un banco, que se realiza en múltiples sistemas. Creó alertas para señalar cuándo ocurrían los pasos del proceso (por ejemplo, la aprobación del préstamo, el envío del email al solicitante informándole de la aprobación, etc.), de modo que, aunque cada paso se completara en un sistema distinto, los equipos pudieran ver el proceso entero como si los sistemas funcionaran de manera conjunta.

Este ejemplo demuestra que extraer valor y colaborar con los datos está íntimamente ligado al paso anterior: construir un ecosistema de datos sólido.

5. Rediseña procesos e impulsa un cambio cultural

El CEO de ShopRunner, Sam Yagan, considera que su empresa ha incorporado la competencia en datos a su cultura:

Como los datos están tan integrados en nuestra cultura, no pasa mucho tiempo antes de que alguien se dé cuenta de que la persona de al lado está ejecutando sus propios informes y accediendo a sus propios datos.

DataCamp puede ayudar a cualquier empresa a alcanzar este estándar de oro: competencia en datos a escala. Nuestro entorno de aprendizaje online apoya la ejecución de la estrategia de datos y ayuda a democratizar las habilidades en datos —en todos los niveles y en cada departamento—.

Realizamos una encuesta a más de 300 líderes de Learning and Development (L&D) y vimos que construir competencia en datos es una prioridad para el 89% de las empresas. La clave para lograrlo a escala no es solo contratar talento, sino crear una cultura de formación continua y reciclaje de tu plantilla.

En 2017, el 77% de las empresas estadounidenses ya utilizaban aprendizaje online. Con gran parte del mundo trabajando desde casa hoy, el aprendizaje online es más relevante que nunca.

El aprendizaje online es una pieza clave de la transformación digital, y DataCamp ofrece un enfoque práctico para democratizar las habilidades en datos en toda tu empresa. Visita datacamp.com/discover/enterprise para saber más sobre cómo podemos ayudarte a ejecutar una estrategia de datos escalable que complete la transformación digital de tu compañía.