Gustavo Martínez Lira
Sin duda vivimos un tiempo de grandes cambios y grandes oportunidades ocasionadas por el surgimiento de nuevas tecnologías. Según Jack Welch si la velocidad a la que cambia internamente la empresa es menor a la velocidad a la que cambia el mercado, el final es inminente. Hoy en día la adopción de las prácticas de Ciencia de Datos, Big Data y Data Analytics se ha convertido en un requerimiento fundamental para seguir compitiendo en el mercado. Sin embargo, en algunas organizaciones la transformación que prometían las prácticas basadas en estas nuevas tecnologías simplemente no se ha podido realizar. Para que dicha transformación llegue a ser realidad se requiere, entre otros factores, dos muy importantes: que los modelos analíticos lleguen a ponerse en producción y que los resultados y buenas prácticas se compartan y adopten en toda la organización.
Hablemos un poco sobre el primer factor clave. Hay un paso muy importante entre hacer el análisis de datos, obtener los hallazgos y ponerlo en producción. Es decir, lograr que el análisis no se quede simplemente en algo anecdótico. La verdadera adopción no consiste en realizar los modelos sino en ponerlos a trabajar. Algunos esfuerzos se quedan sólo en prueba piloto. Otros se quedan en la mesa de los científicos de datos y no llegan a impactar a los negocios. Recordemos que ideas sin acciones son puras alucinaciones. La falta de articulación entre los objetivos de negocio y los objetivos de las áreas responsables de los procesos de analítica impide que las organizaciones no vean realizados los beneficios de la Ciencia de Datos. En tales casos, los científicos de datos terminan frustrados y los líderes del negocio terminan recortando presupuestos. Sin embargo, cuando existe una correcta comunicación y los esfuerzos están alienados a objetivos específicos del negocio, podrá darse el paso indispensable de pasar de los resultados teóricos a las acciones concretas.
Hablando del segundo factor clave, es indispensable que tanto los resultados como las prácticas del análisis de datos se vayan permeando a las diversas áreas de la organización. Los casos exitosos comienzan cuando una de las áreas de la organización en conjunto del área de análisis, identifican una oportunidad o un problema que pueden resolver de manera conjunta. Al realizar todo el proyecto, se comparten los hallazgos y aprendizajes no sólo con el responsable del área de negocio en cuestión, sino con otras áreas de a organización. Esta es la forma de construir un programa y no sólo un proyecto aislado. Las mejores prácticas de la analítica se comparten con otras áreas evitando así que se construyan silos de información. Hoy en día existen múltiples organizaciones en las que se han desarrollado esfuerzos de análisis de datos, pero, al no compartir los resultados ni las buenas prácticas, existe duplicidad de esfuerzos y los estudios llegan a ser parciales sin poder contemplar la totalidad de la realidad de la organización.
Una excelente práctica de adopción de la Ciencia de Datos es contar con un equipo centralizado de analítica de datos que se integra a la vez a equipos multidisciplinarios para resolver problemas específicos de cada área de la organización. De esta forma se va construyendo una capacidad analítica de la empresa que se convertirá en una ventaja competitiva difícil de copiar por los competidores. Además, con el propósito de superar la parálisis por análisis, sugiero incorporar la práctica analítica dentro de un proceso de reingeniería organizativa. Este proceso implica abordar cada área de la organización de manera sistemática, lo que permite que el análisis revele oportunidades, costos y la experiencia óptima del cliente. A través de la obtención de percepciones significativas, se pueden desarrollar procesos más eficaces y centrados en las necesidades reales del cliente. Desde mi opinión, esta es una forma de construir una empresa dirigida por los datos, o la tan mencionada “data driven organization”. Recordemos que todo es un proceso iterativo, y que la adopción de la Ciencia de Datos en las organizaciones, más que ser un destino es un viaje.
El doctor Gustavo Martínez Lira es profesor e investigador
en el Tecnológico de Monterrey campus Pachuca. Es miembro
del Grupo de Investigación Transformación de la industria
del Comercio al Detalle del Tecnológico de Monterrey.
gustavo.martinez.lira@tec.mx