Las empresas que están haciendo mejor analítica y Big Data no se quedan solamente en tomar mejores decisiones de forma interna… van más allá y crean nuevos productos y servicios basados en los datos.
La clave es empezar a medir las capacidades y avanzar en aquellos puntos que nos permitan dar un salto diferencial con respecto a la competencia.

Ahora la idea es que el modelo Data Enterprise Leadership Targets Analysts (DELTA) que se utilizaba en el análisis tradicional puede ser llevado al Big Data con alguna modificación, ya que es la base de todo proceso de tratamiento y análisis de datos:

DATA: El mayor esfuerzo en estos tiempos de Big Data reside en el trabajo previo al análisis; es decir: capturar, procesar y estructurar los datos de forma que queden listos para ser analizados.

ENTERPRISE: En la analítica tradicional, era importante llevar todo de forma transversal en la empresa: compartir los datos, la tecnología y los recursos dentro de la empresa para crear la cultura basada en datos y que toda la empresa estuviera involucrada. La base es la misma. Ninguna empresa que quiera hacer Big Data puede hacerlo sin tener una buena base de analítica tradicional sobre la que construir. Es decir, si no existe una cultura de datos en la compañía, hay que crearla desde abajo antes de ir a proyectos más ambiciosos.

LEADERSHIP: Como el Big Data se trata sobre todo de experimentar, de descubrir, es complicado generar valor rápidamente. No se asocia como la analítica tradicional a un ROI o una determinada optimización de un proceso, sino que hay que tener un poco de fe y paciencia, sobre todo al principio. Por lo que el proyecto de Big Data tiene que tener soporte directo de las altas esferas de la compañía, y relacionarse mucho con el equipo de analistas que sí tienen como misión el análisis cuantitativo y un ROI al que remitirse. Así no habrá tanta presión de resultados desde el minuto 1. Por lo que da igual que el responsable se llame CDO (Chief Data Officer) o CAO (Chief Analytics Officer), la idea es que ambas disciplinas convivan y se apoyen.

TARGET: Una buena estrategia de datos debe tener sí o sí una meta en el tiempo. ES decir, saber con certeza qué área se va a optimizar y dónde focalizar esfuerzos. ¿En las decisiones de productos? ¿En la forma de contactar a los clientes? ¿En la distribución del presupuesto? Es importante para determinar qué datos se necesitan, de dónde sacarlos, cómo segmentarlos… No se puede simplemente “hacer analítica” sin un fin, sin una priorización.

Esto cambia con Big Data y su concepto de exploración, ya que a priori parece difícil el establecer prioridades tan focalizadas cuando no sabemos lo que nos vamos a encontrar. Sin embargo, mi experiencia es que no se puede lidiar con todo Big Data a la vez, menos incluso que cuando teníamos small data. Corremos entonces el peligro de tener lo que llamamos “la parálisis postanálisis” de angustia por tener tantos datos que no sabemos muy bien donde nos llevan y no somos capaces de ir más allá y se quedan en datos, no en conocimiento.

Por eso lo que hay que cambiar son las preguntas, no serán tan focalizadas como en el análisis pero sí creo que nos servirán como punto de partida: “¿Qué proceso de negocio necesita un apoyo de datos para crecer?” “Qué datos nos pueden ayudar a reducir nuestros costes?” “¿Cómo debemos crear los productos o servicios basados en datos y dónde les sacaríamos más partido?”. Son preguntas que requieren de más iniciativa y exploración que antes, pero que nos centran lo suficiente como para saber qué estamos buscando y qué nos puede ayudar.

TECHNOLOGY: Se está convirtiendo en una fuente de disrupción. Es la palanca de innovación de una empresa y cada día se desarrollan nuevas herramientas, nuevos proyectos open-source (MapReduce, Hadoop, Pig, Hive..), incluso los grandes gigantes actuales como Amazon, Google, Facebook… están invirtiendo en tecnologías propias e incluso ponerlas al alcance de todos como una especie de proyectos de open-source.

ANALYSTS: No sé qué pasará en el futuro pero ahora mismo los analistas y científicos de datos tienen una parte importante en el establecimiento de la cultura de datos. Sea analizando o programando máquinas que analicen por ellos. Lo que es difícil es encontrar todo lo que se requiere para triunfar en Big Data en un solo perfil ya que se supone que el científico de datos debe saber programar, debe conocer las diferentes tecnologías, debe saber analizar, debe saber del negocio, debe dominar el arte de comunicar, debe saber matemáticas, debe conocer el análisis visual, debe estar al día de machine learning….

Por eso es complicado encontrar buenos científicos de datos. Por mi experiencia, el éxito en las organizaciones suele estar ligado a tener todo lo que he comentado antes pero en diferentes personas de forma que la combinación del trabajo de todas produzca los resultados deseados (perfil técnico, perfil visual-comunicador, perfil negocio, perfil matemático-analítico). Puede ser que alguna persona tenga dos perfiles a la vez pero los cuatro es harto complicado.

Realmente lo que defiende el modelo DELTA es poder desarrollar un plan estratégico de datos para alcanzar una madurez analítica que aporte a la empresa desde el principio. Si la empresa nunca ha basado las decisiones en datos, necesitará ir paso a paso creciendo en las diferentes áreas (cultura de datos en la empresa, tecnología, liderazgo, analítica y target del análisis) para garantizar llegar a buen puerto y que no vayamos dando palos de ciego.

Fuente: Gemma Muñoz, cofundadora y CEO de El Arte de Medir.