¿QUÉ SIGNIFICA SER UNA ORGANIZACIÓN DATA DRIVEN?

Por José Samaniego T.

Así como transformación digital, industria 4.0, machine learning o blockchain, la expresión “data-driven” se escucha cada vez más en las conversaciones que surgen en el mercado de la tecnología o de la consultoría. Y, aunque hablar de data-driven es fácil, hay algunas preguntas claves que vale la pena hacerse para obtener claridad desde un punto de vista práctico, así como para entender dónde se encuentra la compañía en términos de madurez analítica y establecer prioridades sobre los planes de acción que se deben seguir si la compañía desea transformarse en una verdadera organización data-driven. Entre esas preguntas están las siguientes:

• ¿Qué significa realmente ser data-driven?
• ¿Cómo el concepto se traduce en una guía práctica que la empresa pueda aplicar?
• ¿Puede una organización convencional transformarse en un negocio data-driven?

En este artículo trataremos de responder la primera pregunta, dejando las otras para más adelante. Si bien existen diferentes formas en el que las organizaciones pueden ser data-driven, ¿qué realmente significa serlo?

A continuación, se presentan algunas señales que podrían dar un buen indicio:

• Significa estar dispuesto a complementar las decisiones humanas con datos y analítica: Los Exterminadores (de George Lucas) aún no han sido fabricados. Las personas seguimos tomando decisiones, pero como la historia nos lo ha demostrado, no somos increíblemente buenos al respecto. Con frecuencia, tomamos decisiones erróneas basadas en sesgos cognitivos. Los datos y la analítica pueden ayudarnos a alivianar el peso de nuestros errores y a tomar decisiones más oportunas y precisas.
• Significa desarrollar experimentos de negocio y realizar pruebas A/B: muchas veces la información que obtenemos no es lo suficientemente determinística, y tenemos que realizar pruebas empíricas. Esto es, realizar split tests que nos permitan confirmar o descartar hipótesis que nos planteamos con el fin de optimizar y mejorar nuestros resultados.
• Significa unir datos de fuentes dispares: Facebook e Instagram son dos aplicaciones distintas. Sin embargo, ambas comparten datos que son analizados y utilizados en conjunto. Que los anuncios que aparecen en tu cuenta de Gmail son un reflejo de tu historial de Youtube no es una coincidencia.
• Significa analizar nuevas fuentes de datos, aunque la recompensa sea incierta: ¿Crees que Netflix sabía de antemano que los colores de las imágenes del contenido que presentan afectaban la elección del consumidor? Lo hace.
• Significa moverse más allá de Microsoft Excel y empoderar al personal con datos: Netflix permite a sus empleados explorar sets de datos. Para ello, la compañía hace disponible los datos a sus colaboradores por default. La diferencia en la mentalidad es inmensa.
• Significa hacer sentido de los datos no estructurados: seguro que los datos estructurados son importantes, pero sería ser ingenuo el pensar que la lectura de blogs, publicaciones en redes sociales, fotos, vídeos y similar no importan.
• Significa contar con profesionales con habilidades para leer, entender y trabajar con datos: Los datos empiezan a ser como una segunda lengua. Sin embargo, según estudios de The Data Literacy Project, apenas el 24% de más de 7300 tomadores de decisión se sienten totalmente seguros en su habilidad para leer, trabajar, analizar y argumentar con datos.

Por otro lado, así como es importante conocer qué es, también es importante conocer qué NO es una organización data-driven:

• No es simplemente instalar Hadoop o una base de datos NoSQL en un entorno de prueba.
• No es comprar aplicaciones de inteligencia de negocios de lujo y usarlas a medias.
• No es meter al departamento de TI en cada informe o solicitud de datos.
• No es simplemente contratar a un director de datos (CDO).

Tenga en cuenta que las características anteriores no son fáciles de alcanzar. El cambio es difícil, como lo es la construcción de una cultura analítica. Sin embargo, hay un enorme valor en la adopción de esta cultura, tal como lo han demostrado empresas como Netflix, Facebook, Amazon, Google y compañía.