Organizaciones Data-driven: Su importancia para tomar decisiones acertadas

¿Por qué es tan importante medir datos?

Desde tiempos inmemoriales y desde que la figura del negocio existe, los encargados de tomar las decisiones que dictan el rumbo de la empresa han buscado la mejor forma de entender a su clientela, para ofrecer mejores productos y, obviamente, vender más.

Pero ¿cómo hacerlo? Afortunadamente para la causa, todos los seres humanos producimos datos sobre nuestro comportamiento básicamente 24/7, gracias a los dispositivos electrónicos que usamos en nuestra vida diaria, como los teléfonos celulares, tablets, smart TV, consolas de videojuegos, los cuales registran nuestros hábitos de compra con tarjeta y hasta miden nuestro ciclo de sueño o tiempo en pantalla. Todo esto produce  información que, con el tratamiento correcto, puede brindar una idea clara del buyer persona, es decir, tu cliente ideal.

¿Por qué ser una organización del tipo data-driven?

La anterior estructura tradicionalista, nos mostraba una un flujo de datos lento y lleno de obstáculos, donde se tenía un área de sistemas, el encargado que debía detener sus tareas habituales para descargar los datos, para luego enviarlos a alguna persona (sin ningún rol claro) que tenía alguna noción vaga de Excel para dividirlos y distribuirlos hacia las distintas áreas de las empresas, de modo que los usara e interpretara como quisieran, informando esos hallazgos a las mesas directivas para tomar decisiones.

¿Qué genera esto? Que las empresas siempre tomen decisiones tardías, respecto a la evolución del mercado. Pero lo anterior, tiene una solución: una transformación hacia una organización data-driven.

Transformando a la organización

¿Qué es una organización data-driven? Muy sencillo: es una organización orientada (o basada) en datos, es decir, que posee un área específica para la recolección, tratamiento e interpretación de ellos, para encontrar áreas de oportunidad constantemente y así tomar decisiones básicamente en tiempo real. Aquí detallo los pasos para una transformación y estar a la vanguardia con el modelo SMART:

S: Estrategia de datos

Al ser una transformación de fondo, se debe establecer una cultura sobre los datos y un área específica que se dedique exclusivamente a eso. Aquí los datos se vuelven la figura central donde hay que definir el proceso entre la recolección de éstos, hasta donde los ejecutivos “nivel C” toman las decisiones pertinentes, basadas en el análisis e interpretación de los datos.

M: Medición

Definido el tipo de datos que se va a considerar, inicia la medición y organización correcta de todo lo relevante para, así agilizar su posterior consulta e interpretación.

A: Análisis

Aquí es donde todo empieza a tomar forma, ya que los encargados del análisis  realizan consultas basadas en una pregunta de negocio interesante. Para esto, se hacen búsquedas en alguna base de datos relacional(ej. MySQL) o no relacional (ej. Mongo DB), para su posterior limpieza de datos incompletos e irrelevantes y derivarlos a alguna plataforma de visualización de datos, como Power BI o Tableau, por nombrar algunas. Un análisis exitoso lleva a hallazgos interesantes.

R: Resultados

Una vez obtenidos estos hallazgos interesantes, lo siguiente es hacer un dashboard interesante efectivo y con storytelling para comunicar de manera sencilla y contundente, los resultados a las personas interesadas en esa información. Recordemos que estos ejecutivos suelen tener poco tiempo disponible y no necesariamente pueden interpretar una cantidad indigesta de tablas de Excel. Por eso es necesario condensar todo eso en un dashboard donde menos es más.

T: Transformar

Iterar, iterar y volver a iterar. Esto lleva al perfeccionamiento del modelo y la cultura data-driven. Si en cada proceso se hace un poco mejor, eventualmente la organización será imparable. Recuerden que las decisiones importantes se deben de tomar con base en datos, no en opiniones.

Y no se nos debe olvidar: Ética

Todo suena demasiado bonito, pero tiene un elemento que constantemente debe de ser supervisado: la ética. Manejar todo tipo de datos, se puede prestar para malas prácticas con miras a sacar provecho. Por eso debe de haber una cultura precisa, reglamentos claros y que las personas elegidas para los cargos que van a tener acceso tengan una ética de trabajo a prueba de balas. Siempre será más fácil (y mejor) pulir la parte técnica de alguien éticamente fuerte, que quitarle las malas prácticas a alguien con mucho conocimiento técnico.

El pasado, el presente y el futuro está en los datos.

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