¿Es momento de conformar un equipo de analítica de datos para mi empresa?

A través de los años, se han aproximado a mí diversas personas pidiéndome una opinión sobre cómo comenzar a usar los datos de sus empresas.

Algunos por moda y otros con propuestas más sólidas, pero todos con un mismo reto: ¿Es un buen momento para iniciar un equipo de analítica de datos?

No existe una forma correcta o única de conformar un equipo de analítica. Cada empresa tiene necesidades, herramientas, estructuras y objetivos diferentes, por lo que antes de comenzar a contratar el mejor talento, responde a estas 5 preguntas:

1) ¿Por qué quiero un equipo de analítica?

Muchas organizaciones se sienten presionadas por las tendencias del mercado y creen que contratar analistas o científicos de datos mágicamente les ayudará a ser una empresa de vanguardia. La realidad es que el éxito de estas iniciativas tiene un trasfondo cultural: se debe contar con el apoyo del liderazgo de la empresa, ya que se debe estar dispuesto a comenzar a tomar decisiones usando los datos, a definir un gobierno de datos y a dedicar recursos económicos para hacerlo posible. En mi experiencia, las empresas que tienen mayor éxito usando sus datos son aquéllas donde los líderes toman decisiones basadas en evidencias, lo que genera poco a poco un cultura centrada en los datos. Todas las empresas se pueden beneficiar de usar sus datos. Solo deben asegurarse de hacerlo por la razones correctas.

2) ¿Realmente necesito un equipo o puedo comenzar con un externo?

Empieza por leer el contexto de tu negocio. Si en tu empresa nunca han realizado iniciativas de este tipo, reduce la curva de aprendizaje trabajando un tiempo con expertos. A través de los ojos de las empresas especializadas podrás comprender cómo establecer objetivos adecuados para tus proyectos y gestionar un equipo de analítica.

3) ¿Cuento con las capacidades tecnológicas adecuadas?

Conozco muchas empresas que cometen el error de solo enfocarse en contratar analistas y científicos de datos, sin considerar que se requiere contar con capacidades para realizar análisis de datos. Si los expertos no pueden acceder a la información que necesitan y no les brindan presupuesto para utilizar sus herramientas de trabajo, pronto se sentirán frustrados y buscarán otras oportunidades. Considera que un analista o científico de datos moderno trabajará usando muchas herramientas en la nube como un lago o almacén de datos, dashboards e IDEs, entre otras, por lo que debes prepararte técnica y económicamente para proveerlo.

4) ¿Tengo un caso de negocio sólido?

Es muy importante contar con un objetivo de alto impacto para el negocio. Comienza por identificar 5-6 oportunidades de valor. Algunas ideas pueden ser:

• Evitar la fuga de clientes actuales.
• Identificar oportunidades de venta cruzada para los clientes.
• Optimizar el tiempo de producción de una pieza.
• Predecir la falla de una máquina.

Elige objetivos ambiciosos pero alcanzables, lo que generará valor al negocio y mucho entusiasmo en los stakeholders.

5) ¿Tenemos el tiempo y los recursos en este momento?

Al momento de contratar considera:

• Salarios: en LATAM, un científico de datos tiene un salario hasta 10 veces mayor al promedio de otros trabajadores.
• Especialización: debido a la alta demanda de estos perfiles, el tiempo para llenar una vacante puede ser de hasta 3 meses para conseguir un perfil adecuado.

Crear un equipo de analitica de datos no es una tarea sencilla, sino que requiere de un análisis y lectura de la madurez de la organización, pero ¡que esto no te desanime! Yo recomiendo a las empresas comenzar con pruebas de concepto y experimentos que lleven a casos de éxito. Esto ayuda a manejar las expectativas de manera correcta y generar confianza dentro de la organización.

Espero que este artículo te ayude a tomar una decisión sobre si es el momento adecuado de iniciar un equipo de analítica de datos en tu empresa. Si decides avanzar en este proceso, en una siguiente entrada explicaré algunas maneras de organizar los equipos de analítica y Ciencia de Datos dentro de las organizaciones.