Para trabajar con los datos, necesita un laboratorio y una fábrica

Las empresas que aspiran a triunfar a largo plazo con el big data deben hacer bien dos cosas muy diferentes. Deben encontrar información interesante, novedosa y útil sobre el mundo real en los datos. Y deben convertir esos conocimientos en productos y servicios y ofrecer esos productos y servicios con beneficios.

Si bien los dos objetivos se refuerzan mutuamente, las empresas necesitan dos departamentos distintos. Para triunfar al principio, las empresas deberían crear y gestionar un «laboratorio de datos», con personal de científicos de datos, que lo cuestionan todo; una estructura flexible que promueva la colaboración; un enfoque a largo plazo; y una cultura que valora la creatividad y la búsqueda de una «comprensión más profunda» por encima de todo. Piense aquí en los grandes laboratorios de la era industrial, como Bell Laboratories, IBM Research, Xerox Parc y sus hermanos más pequeños industria tras industria.

Por el segundo, las empresas deberían crear y gestionar una «fábrica de datos», compuesta por ingenieros de procesos y otras personas con amplios conocimientos técnicos que «hagan el trabajo»; una estructura estrecha que promueva la coherencia, la escala y la reducción de los costes unitarios; un enfoque a corto plazo; y una cultura que valore la calidad y los ingresos por encima de todo. Piense aquí en los homólogos de fabricación de los laboratorios mencionados anteriormente.

Las empresas no deben confundir las distintas funciones. Pero en el mundo digital, todo esto es muy fácil. Para entender la diferencia, considere el software. En su búsqueda de nuevos conocimientos, los científicos de datos escriben enormes cantidades de código. Pero no está diseñado para cumplir con los estándares comerciales de escalabilidad, seguridad y estabilidad. Usted crea y apoya código de calidad comercial en la fábrica.

El laboratorio. Para tener éxito con el laboratorio de datos, las empresas deben crear un entorno abierto, participativo y colaborativo. Deben fomentar una masa crítica de científicos de datos y darles acceso a muchos datos, herramientas de última generación y tiempo para idear y trabajar en cientos de hipótesis, la mayoría de las cuales no arrojarán información. Pero deberían tener la oportunidad de perfeccionar los que sí lo hagan. Deben crear un equipo de gestión que pueda orientar a los científicos de datos en direcciones fructíferas (quizás «agruparlos» sea más adecuado) y reunirlos en equipos diversos y con mucho talento. Por último, la dirección debe aprender a tolerar el riesgo y, al mismo tiempo, ofrecer un flujo constante de información que mejore los productos y servicios existentes; una visión ocasional que conduzca a un nuevo producto o servicio; y, si gestiona bien el laboratorio de datos y tiene suerte, una visión fundamental que remodele un sector o cree uno nuevo.

Queremos hacer doble hincapié en estos puntos porque las promesas de justo lo contrario son muy fuertes. Las numerosas afirmaciones sobre la sencillez de extraer información empresarial a partir de datos sin procesar nos hacen recordar la famosa caricatura de Sidney Harris: «… y luego ocurre un milagro». Asegúrese de pedir a sus científicos de datos «que sean más explícitos en este sentido» antes de comprometer mucho dinero.

La fábrica. El trabajo de crear un producto o servicio a partir de una visión, averiguar cómo entregarlo y respaldarlo, ampliarlo para hacerlo, abordar casos y errores especiales y hacerlo con beneficios va más allá del alcance del laboratorio. Requiere un sentido de urgencia, disciplina y coordinación, planes y cronogramas de los proyectos y niveles más altos de automatización y repetibilidad. El trabajo requiere muchas más personas con una variedad más amplia de habilidades, un entorno más rígido y diferentes tipos de métricas. Si bien se pueden utilizar los ingresos de los nuevos productos y las solicitudes de patentes para administrar el laboratorio, se pueden utilizar los ingresos totales, la calidad y el coste unitario para administrar la fábrica. En muchos sentidos, los polos opuestos del laboratorio. Usamos el término «fábrica» para dejar clara la distinción.

Que quede claro, la creatividad y la experimentación son importantes en la fábrica, pero no debe esperar más que una reflexión gradual y soluciones orientadas a la producción.

Es importante asegurarse de que el laboratorio y la fábrica se comunican. Usamos la metáfora del Proceso D4 (datos, descubrimiento, entrega, dólares) para llamar la atención sobre la visión integral y la amplia comunicación que se requieren. Las dos primeras D, datos y descubrimiento, son del ámbito del laboratorio y la cuarta, dólares, es del ámbito de la fábrica. Pero la tercera, la entrega, garantiza las comunicaciones necesarias para garantizar que los descubrimientos del laboratorio lleguen a los productos y servicios. En otras palabras, que el laboratorio y la fábrica se entiendan.

En esto hay dos claves del éxito. En primer lugar, aprecie el laboratorio y la fábrica por sus puntos fuertes respectivos. Ambos también tienen puntos débiles, pero el objetivo general debe ser desarrollar una fuerza amplia y profunda en ambos.

Y no lleve demasiado lejos la analogía entre el laboratorio y la fábrica. En la era industrial, el laboratorio y la fábrica estaban ubicados en instalaciones separadas (aunque a menudo en el mismo campus). Hacerlo para obtener datos puede resultar útil, ¡pero ese no es el punto! De hecho, los datos son más suaves y cambian más rápido que las materias primas de la era industrial, por lo que, en todo caso, el laboratorio y la fábrica deben colaborar más estrechamente.

En el mundo del big data, usted mejora sus probabilidades de conseguir un gran resultado si puede generar grandes ideas y cumplir a lo grande. Construya su laboratorio y su fábrica en paralelo.