por Thomas C. Redman

Resumen

No está claro cómo se utilizan los datos y quién es el responsable de ellos. Las empresas deben diseñar mejores sistemas y enfoques para trabajar con datos, y eso comienza por aclarar las responsabilidades de gestión para todos los que tocan los datos de cualquier manera, en toda la empresa. Pueden empezar con cinco pasos:

• 1) hacer que todos se involucren,
• 2) crear una infraestructura que pueda superar las limitaciones creadas por los silos,
• 3) dejar de pedirle al departamento de IT gestione los datos,
• 4) encargar a los equipos de datos el entrenamiento y la coordinación, y
• 5) dejar de lado a los altos directivos.

• • •

La mayoría de las empresas siguen teniendo dificultades para gestionar sus datos y ponerlos a trabajar. Gastan mucho tiempo y energía, pero no obtienen mucho por sus esfuerzos. La calidad es baja, la gente no confía en los datos, la deuda técnica está fuera de control y pierden la oportunidad de basarse en los datos, aprovechar la analítica avanzada y la IA y competir con los datos. De hecho, la mayoría de las organizaciones son simplemente no estaba en sintonía con los rigores de trabajar con datos.

Esto, por supuesto, es un problema. En este momento, prácticamente el trabajo de todo el mundo implica usar, interpretar y crear datos. Sin embargo, de alguna manera esto parece perderse en todos los niveles de las organizaciones: la estructura, la cultura, las personas. A menudo no está claro de quién son los datos de responsabilidad (¿el CDO? ¿IT? ¿Todos? ¿Nadie?) y dado que los datos tienden a estar ocultos en los pedidos de los clientes, la logística y los informes de gestión, prevalece el poder del statu quo. Sin expectativas claras, reina el caos. La gente no sabe qué hacer, las tareas básicas quedan sin hacer y gran parte del trabajo que se realiza se hace mal. La lamentable realidad: la mayoría de las veces, los datos están esencialmente sin gestionar.

Las empresas deben diseñar mejores sistemas y enfoques para trabajar con datos, y eso comienza por aclarar las responsabilidades de gestión para todos los que tocan los datos de cualquier manera, en toda la empresa. Aquí hay cinco pautas para decidir quién debe hacer qué en lo que respecta a los datos.

Involucre a todos.

La mayor parte de la acción de datos reales involucra a «personas normales», que no tienen «datos» en sus títulos. Ellos crean las cosas; las interpretan; las usan para satisfacer a los clientes y los reguladores, realizar un seguimiento del inventario y el dinero, y hacer planes y decisiones,. Estas personas son, efectivamente, la primera línea de cualquier proyecto, programa o estrategia de datos más grande y son esenciales para su función. Sin embargo, casi siempre se quedan fuera en la fase de planificación. Dado el entusiasmo por los grandes datos, la inteligencia artificial y la transformación digital, se sorprenderá de que incluir a personas normales es el paso más importante que las empresas pueden dar para acelerar sus programas de datos.

Aquí hay un enorme potencial. Para darlo rienda suelta, las empresas deben aclarar las funciones y responsabilidades de las personas normales, como clientes y creadores de datos en lo que respecta a la calidad de los datos, como pequeños científicos de datos, como contribuyentes a proyectos de datos más grandes, como mejores responsables de la toma de decisiones y como guardianes de los datos de la empresa. El primer paso que deben dar los líderes es poner a las personas normales y estas responsabilidades en primer plano. También deben seguir adelante, formar y apoyar a las personas para ayudarlas a ser eficaces en sus responsabilidades recién articuladas.

Cree la infraestructura para trabajar por encima, alrededor y a través de silos.

Si bien las empresas obtienen el mayor valor de los datos cuando se utilizan en todos los departamentos, los silos se interponen en el intercambio de datos. A pesar de que casi todo el mundo depende de los datos creados por otros departamentos para hacer su trabajo (por ejemplo, los usos de ventas datos de plomogenerado por marketing y, a continuación, pasa datos de ventas a las operaciones de gestión logística, etc.), los departamentos a menudo no se preocupan por la calidad de los datos que transmiten. Las empresas son gigantescas cadenas tipo margarita de flujos de datos y, cuando se transmiten datos incorrectos, lo estropea todo.

Para bien o para mal, los silos probablemente no vayan a ningún lado pronto. Más bien, las empresas deben construir una infraestructura que pueda transmitir y coordinar el flujo de muchos datos de forma organizada, lo que yo llamo «canalizaciones organizativas gordas», para lidiar con ellas. En primer lugar, las empresas deben definir y gestionarcadenas de suministro de datos . Al igual que las empresas rastrean a los productores y las materias primas, confían en ellos para fabricar y entregar productos físicos, deben definir y realizar un seguimiento de cómo se crean los datos, cómo se mueven de un lugar a otro y cómo se analizan y utilizan a lo largo del camino.

En segundo lugar, tienen que construir un puente de ciencia de datos, que admite la comunicación entre los equipos empresariales y los centros de excelencia de la ciencia de datos. Estos dos equipos a menudo se encuentran con propósitos cruzados, ya que el primero intenta crear procesos predecibles y el segundo intenta generar disrupción esa estabilidad para encontrar mejoras, actualizar la toma de decisiones y desarrollar nuevos productos. El puente tiene como objetivo aliviar esta tensión, ayudando a ambos equipos a comprender las preocupaciones y necesidades del otro.

En tercer lugar, tienen que crear idioma compartido entre departamentos y en toda la empresa. A medida que las empresas crecen y los departamentos se especializan, el idioma utilizado varía. (Por ejemplo, el término «cliente» pasa a significar «cliente potencial» para marketing, «persona con autoridad para firmar» para ventas y «entidad responsable en última instancia de pagar la factura» para la gestión de riesgos). Esto dificulta que la gente trabaje en silos y que los científicos de datos den sentido a los datos de la empresa. Las empresas pueden dar grandes pasos identificando aproximadamente 150 conceptos clave que unen a la empresa y acordando definiciones comunes.

Deje IT haga tecnología, no datos.

Demasiadas empresas asignan erróneamente la responsabilidad principal de los datos a sus departamentos de tecnología de la información. Pero la mayoría de los datos no los crea ni los utiliza IT, la tecnología y los datos son diferentes tipos de activos, de la misma manera que los servicios de streaming y las películas son diferentes. Las empresas deberían deje IT haga tecnología, desarrollar capacidades de infraestructura, automatizar procesos bien definidos y, con el tiempo, reducir la deuda técnica.

Encargue a los equipos de datos profesionales el entrenamiento y la coordinación.

Las empresas necesitan equipos de datos pequeños y profesionales con una amplia experiencia en una variedad de temas, incluida la calidad de los datos, la ciencia de los datos, la gestión de metadatos, la privacidad y la seguridad, para hacer realidad estas responsabilidades día tras día. Como se explica en un artículo anterior, quizás la mitad del esfuerzo de estos equipos de datos debería estar dirigido a formar y ayudar a las personas normales para que puedan asumir las funciones y cumplir con las responsabilidades comentadas anteriormente. También se necesita asistencia profesional para ayudar a los encargados de gestionar las cadenas de suministro de datos y establecer un idioma compartido. Una red de gestores de datos integrados es esencial para aumentar el alcance de los equipos de datos profesionales en la realización de este trabajo.

Los equipos de datos profesionales también deben reservar una fracción de su tiempo para el trabajo especializado: interpretar las normas de privacidad, desarrollar modelos de datos y liderar iniciativas de ciencia de datos especialmente duras o importantes (aunque estos esfuerzos también deben involucrar a personas normales).

Retire a los altos directivos de la banca.

Durante la generación pasada, unos métodos fantásticos de ciencia de datos y calidad de datos han demostrado su valía en innumerables circunstancias, resolviendo problemas difíciles, aportando nuevos conocimientos a los clientes y reduciendo los costes. Aun así, ha resultado difícil introducir estas nuevas ideas en las empresas y extender los éxitos de una parte de una empresa a otras; la tasa de fracaso de los proyectos de ciencia de datos sigue siendo inquietantemente alta. Los programas de datos necesitan urgentemente que los altos directivos ayuden a resolver estos problemas. Sin embargo, en general, los altos líderes se han mantenido al margen.

Me parece que los líderes sénior quieren hacer lo correcto, simplemente no saben cuáles son las cosas correctas. En su defensa, se enfrentan a una confusa avalancha de propuestas, todas las cuales prometen consecuencias nefastas si se ignoran, pero cada una de las cuales ofrece recomendaciones diferentes. Separar la señal del ruido es una tarea difícil.

Con eso en mente, aconsejo a los líderes que se centren inicialmente en dos cosas.

Lo primero es hacer conexiones: las empresas están cargadas de problemas/oportunidades comerciales y con grandes ideas en el espacio de los datos. Pero con demasiada frecuencia no se encuentran, los problemas empresariales siguen sin resolverse y los que tienen grandes ideas se frustran. Los líderes sénior están en una posición singularmente buena para conectar a los dos.

La segunda es construir, con el tiempo, las capacidades de las personas que se requieren aquí. Si aún no lo ha hecho, contrate a un gran director de datos, uno con el coraje de un león de estar en la primera línea del cambio todos los días, y con la paciencia de un santo, para pensar a largo plazo y no distraerse con pequeños francotiradores.

 . . . 

Estas directrices representan un cambio radical en la forma en que se gestionan los datos en la actualidad. Algunos dirán que son demasiado difíciles o que no valen la pena. Pero la gestión de datos hoy en día simplemente no es hacer su trabajo. Desde mi punto de vista, es absurdo pensar que el simple hecho de montar un centro de excelencia en ciencia de datos conduciría a conocimientos que cambiarían la industria, que unos cuantos doctorados en bruto podrían cambiar la opinión de una generación acostumbrada a arreglárselas por los asientos de sus pantalones y trajes, o que aplicara la última tecnología de moda compensaría la falta de gestión de los datos correctamente durante una generación completa.

La electrificación es un ejemplo útil. Porque la electricidad no apareció en escena y mágicamente lo hizo todo mejor. Los líderes y técnicos tenían que averiguar cómo fabricarlo y entregarlo de forma segura, cómo cambiar el taller para adaptarlo, cómo lidiar con sus propiedades exigentes y cómo hacer que todos hicieran su parte. Esto llevó una generación completa. No debemos esperar menos de los datos.