Te enfrentas a una gran cantidad de decisiones sobre por dónde empezar a crear una cultura de datos. No te abrumes. Empieza despacio , con un caso de uso que evidencie el valor de tu nueva cultura de datos. Fomenta los beneficios de cara a los escépticos: Los trabajos de investigación de McKinsey revelan que las empresas basadas en datos alcanzan sus objetivos más rápido y que sus iniciativas contribuyen al menos en un 20 % a los beneficios antes de impuestos.
Por qué funciona esto:
El análisis de datos pone de manifiesto las tendencias viables
El análisis de datos pone de manifiesto los patrones que desvelan valor y permiten a las empresas aprovechar las oportunidades de mercado más rápido. Esto estimula el crecimiento, promueve la innovación y consolida la diferenciación.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático dejan fuera de las decisiones a las conjeturas
Las empresas que aún se basan en los conocimientos institucionales y de la intuición para orientar su toma de decisiones están desperdiciando su potencial. Gracias a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático, los empleados pueden tomar las decisiones adecuadas con rapidez y seguridad.
El trabajo estratégico mantiene implicados a los empleados
Cuando los análisis de datos orientan las decisiones rutinarias, los empleados dedican menos tiempo a las labores básicas que no aportan ningún valor y más a centrarse en el trabajo estratégico. De esta manera se mantiene la implicación y la productividad de los empleados. Por ello, el 84 % de las organizaciones líderes en datos han experimentado un aumento en la retención de personal.
Empodera al equipo adecuado para obtener mejores resultados financieros
La mejor forma de crear una comunidad que crea en los datos es demostrar cómo la toma de decisiones basada en datos incrementa los ingresos y racionaliza las operaciones. No escojas un caso de uso de análisis solamente porque pueda producir un resultado interesante. En lugar de ello, inclínate por un proyecto que te reporte beneficios financieros y que puedas escalar para maximizar los resultados.
A continuación, te explicamos cómo empezar:
Paso 1: Escoge a los miembros del equipo adecuados
Crea un grupo de trabajo con una selección heterogénea de empleados de toda la organización. Estos miembros del equipo deben aportar una mentalidad colaborativa, habilidades y capacidades diferenciadas y unas perspectivas organizativas destacadas. Asegúrate de incluir a ejecutivos, gerentes directos, ingenieros de datos, desarrolladores y arquitectos de aprendizaje automático.
Paso 2: Proporciona a tu equipo la formación y la tecnología adecuadas
Las estadísticas sobre competencias en datos no son precisamente halagüeñas. Solo el 35 % de los trabajadores declara haber recibido formación sobre herramientas de visualización de datos , y el 29 % sobre herramientas estadísticas. El 27 % afirma que sabe leer los resultados de datos relevantes para su función, y solo el 26 % afirma que puede tomar decisiones basadas en los datos. Con una tecnología fácil de usar, podrás conectar a los miembros del equipo y permitirles desvelar información oculta. Proporciónales a todos una formación exhaustiva , a fin de que puedan aprender a interpretar datos, crear un panel de control y tomar decisiones basadas en datos, todo sin ayuda.
Paso 3: Comienza poco a poco
Pon a prueba tus suposiciones a pequeña escala y replícalas. Sabrás que has dado en el clavo cuando tus compañeros puedan medir el valor de tu proyecto en sus resultados finales.
De esta manera funcionó en una empresa de servicios financieros. Después de que un sencillo análisis de agrupación evaluara clases más reducidas de datos en todos los territorios de ventas, el redimensionamiento de la cobertura permitió alcanzar 1 millón de dólares en ingresos progresivos al año siguiente. Esa ganancia bastó para generar entusiasmo hacia la toma de decisiones basada en datos en toda la empresa.
No hay ninguna persona capaz de introducir todos tus datos y obtener, sin más, la respuesta correcta. Es justamente la perspectiva humana la que te ayuda a saltar de esos datos en bruto a las conclusiones.
Mark Nelson, director ejecutivo de Tableau
Paso 4: Prioriza el elemento humano de la cultura de datos
Asegúrate de que los miembros del equipo revisen los análisis de datos en bruto para entender cómo se aplicarán en el mundo real. Solamente el ojo humano puede determinar si el sesgo ha influido en las conclusiones.
Evita el sesgo por representación no tomando los datos en sentido literal. Por ejemplo, los códigos postales: de entrada, no son más que un indicador de ubicación. Pero si pensamos que los códigos postales, en algunos países, pueden reflejar el origen étnico o la clase social de las personas, y que las entidades de crédito y las aseguradoras los tienen en cuenta a la hora de conceder las solicitudes, los supervisores humanos tendrán que intervenir para que las decisiones sean justas y libres de prejuicios.
«No hay ninguna persona capaz de introducir todos tus datos y obtener, sin más, la respuesta correcta», afirmó Mark Nelson, director ejecutivo de Tableau. “Es esa visión humana la que ayuda a pasar de los datos en bruto a las conclusiones”.
Da el siguiente paso para crear tu cultura de datos
Vaya por delante que esta no es tarea fácil. Te llevará tiempo, pruebas y más pruebas, y un cambio en la cultura empresarial. Estas cosas no suceden de la noche a la mañana. Sin embargo, las empresas punteras alientan la experimentación porque creen que no basarse en los datos es el mayor peligro institucional. Y la inacción es el mayor riesgo que se puede correr.
Fuente info
Autor:
