Las organizaciones dirigidas por datos son aquellas que entienden el dato como un activo y generan un propósito alrededor de este concepto produciendo un cambio en toda la organización.
Compañías como WeWork invierten en numerosas iniciativas para capturar y monetizar sus datos. Actualmente esta organización captura datos del espacio físico como la luz, la temperatura, los sonidos y estudia el uso de sus instalaciones por parte de sus visitantes. Utiliza estos datos para desarrollar muebles inteligentes que se ajustan a cada cliente, evalúa los datos de sus oficinas reduciendo el costo de agregar un nuevo escritorio en un 33%, reconfigura sus espacios y se anticipa al comportamiento de sus usuarios.
Mientras que algunos ven su valor en términos de metros cuadrados, su activo real está en la inteligencia comercial que poseen de un conjunto de datos que explica la manera en que trabajamos.
Algunas organizaciones, como Google, Facebook o LinkedIn, se fundaron en decisiones basadas en información y datos. Para las demás, la transformación ha sido dolorosamente lenta o incluso inalcanzable. Según la reciente Encuesta ejecutiva de Big Data y AI de NewVantage Partners de 2019, el porcentaje de empresas que se identifican a sí mismas como dirigidas por los datos ha disminuido durante cada uno de los últimos 3 años pasando de 37.1% en 2017 a 31.0% en 2019.
Según el reporte de NVP por Thomas Davenport y Randy, el 95% de los ejecutivos atribuyen los impedimentos a problemas culturales y organizacionales en lugar de desafíos tecnológicos:
Según nuestras experiencias y la investigación realizada, podemos determinar que el término de organizaciones dirigidas por datos involucra varias dimensiones como:
El equilibrio de estas tres dimensiones es el insumo que hace posible el éxito.
Teniendo en cuenta que los mayores retos a los que se enfrentan las empresas están enfocados en la cultura y la organización, definiremos algunos atributos importantes de estas dimensiones.
La mayoría de las organizaciones usan tecnología para visualizar reportes con el fin de obtener información, sin embargo, obtener información y usarla para tomar decisiones son dos cosas diferentes. Las organizaciones analizan datos recurrentemente, pero esto no implica usar esta información para tomar acciones tácticas y estratégicas. En otras palabras, una organización se basa en datos cuando los utiliza para impulsar sus acciones.
El efecto HiPPO (Opinión de la persona mejor pagada o highest paid person’s opinion), es una de las mayores barreras para una toma de decisiones basada en las evidencias y en los datos. Los HiPPO generalmente tienen mayor experiencia y poder en una sala. Dependiendo de la cultura de la organización las voces de disidencia de los que no están de acuerdo con ellos tienden a excluirse o incluso algunos temen hablar en contra de la opinion del HiPPO.
Si deseas profundizar más sobre el efecto HiPPO puedes revisar el experimento Miligram que ilustra el porqué de este comportamiento con estudios realizados en 1963, este experimento se centra en el conflicto entre la obediencia a una figura de autoridad vs nuestra conciencia.
La colaboración entre las áreas de negocio y el área de tecnología son críticas para convertirse en una organización dirigida por datos. Según el estudio de Fern Halper y David Stodder se revela que más de la mitad de los encuestados no está satisfecho con la dependencia con el área de TI para realizar proyectos analíticos.
La dependencia del área de tecnología se ha tratado de mitigar basándose en varias estrategias como las herramientas de autoservicio para las demás áreas de negocio y algunas iniciativas basadas en la democratización de los datos, sin embargo, el área de tecnología comúnmente recurre a terceros para solventar su cantidad de proyectos de analítica en las compañías ya que sin lugar a duda, es necesario recurrir al ecosistema cuándo se hace fundamental el conocimiento especializado.
Los silos organizacionales son generalmente resistentes al cambio, operan para evitar el fácil acceso a la información que poseen y son las principales barreras para la innovación y la cooperación. Algunas veces estas unidades no quieren compartir datos con la organización y no les interesa combinar sus datos con las demás áreas. En este esquema cada silo trabaja como una unidad para proteger sus propios intereses.
Las nuevas tendencias tecnológicas para el autoservicio de analítica de datos hacen posible que los mismos empleados puedan crear, analizar y construir sus informes sin necesidad de depender del departamento de tecnologías. Para lograr esto, el área de tecnología juega un papel fundamental asegurando a los usuarios que los datos han sido aprovisionados y seleccionados para su uso. Este es un enfoque tradicional en el que los colaboradores manipulan datos que han sido profesionalmente recolectados, limpiados y transformados. Este método brinda a los usuarios datos de calidad, protege las bodegas de datos y los recursos desde el área de tecnología; la desventaja del modelo radica cuando los usuarios quieren acceder a nuevos datos o cambiar los actuales ya que deben esperar a que TI revise la solicitud y realice de nuevo el proceso de entregar los datos.
Como lo abordamos en la sección anterior los usuarios pueden realizar por si mismos algunas actividades analíticas como el análisis y construcción de reportes, la dificultad es mayor cuando queremos que los mismos usuarios se encarguen de la preparación de los datos, según las encuestas este proceso lo han realizado menos del 25%, para integrar o mezclar datos solo el 19%, por último, para el autoservicio de analítica avanzada menos de un 15% de los encuestados responden que han realizado por si mismos este tipo de análisis.
Las organizaciones dirigidas por datos son aquellas que entienden el dato como un activo y generan un propósito alrededor de este concepto produciendo un cambio en toda la organización.
Si tu organización es un negocio tradicional el cual no ha nacido a partir de los modelos de negocio basados en los datos, haces parte de una empresa que debe recorrer un camino que a otras compañías les ha costado mucho esfuerzo. Este camino lento y doloroso ha sido marcado en su mayoría por características culturales y organizacionales. Finalmente, les comparto un cuadro donde pueden ver los atributos mas importantes a trabajar en las dimensiones propuestas para convertirse en una organización dirigida por los datos.