A nadie se le escapa que las empresas capaces de analizar sus datos y sacar conclusiones obtienen mejores resultados que sus pares. El impacto del análisis de los datos en los resultados empieza a ser algo claro para los directivos de las grandes compañías.
Las organizaciones con datos obtienen por tanto mejores resultados en sus operaciones. Pocas personas discuten ya esto.
Pero en realidad, obtener valor de los datos y poner a funcionar el conocimiento derivado de ellos es una tarea más fácil de decir que de hacer, como seguramente has tenido oportunidad de comprobar. La responsabilidad de que esto sea así es compartida entre un impulso insuficiente desde arriba y una falta de experiencia con los datos desde abajo.
Y no es de extrañar, hemos pasado de no tener manera de obtener datos a hacerlo de múltiples fuentes internas y externas.
La cuestión clave es cómo tu organización puede sacar más provecho del análisis de los datos.
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Retos a los que te enfrentas al adoptar una cultura basada en el análisis de los datos:
Según un reciente estudio de Mckinsey and Co. las organizaciones que abrazan los datos como parte estratégica de su cultura se enfrentan a dos retos inmediatos: falta de liderazgo y ausencia de estructura.
Personalmente a estos dos retos, añado otros dos.
Dejando la dupla, en cuatro retos que debes salvar para integrar el análisis de los datos en tu organización:
- Liderazgo
- Estructura
- Digitalización
- Talento vs aprendizaje
Veamos en que consiste cada uno.
Reto 1: necesidad de liderazgo
La necesidad de un liderazgo en el análisis de los datos se resume en el impulso adecuado que debe venir por parte del CEO. Sólo aquellas organizaciones con un CEO volcado con una estrategia de análisis de los datos global en sus empresas pueden esperar un impacto real en su cuenta de resultados.
Sin una implicación directa de la dirección general no se pueden esperar grandes resultados a pesar de la inversiones en herramientas y e infraestructuras.
Esto es lo que deja claro el informe de Mckinsey and Co.
Reto 2: estructura organizacional adecuada
El informe de Mckinsey también señala como otro de los factores decisivos la falta de una estructura organizacional adecuada para que el análisis de los datos sea efectivo. Frente a las opciones de estructuras centralizadas o descentralizadas, su investigación sugiere que una aproximación híbrida en este asunto está reportando mejores resultados.
Es decir, es bueno que dentro de la organización todo el mundo sepa quien está al cargo del análisis de los datos, estructura centralizada, para dirigir peticiones e inversiones. Donde se puedas enfrentar los retos más complejos.
Pero al mismo tiempo es necesario que cada división, departamento etc… pueda tener un acceso descentralizado a los datos facilitando su uso a todos los niveles.
Reto 3: digitalización
El análisis de los datos viene acompañado generalmente por el reto de la digitalización de las organizaciones. La incorporación de herramientas como ERP´s, CRM´s, CMS´s o Help Desk´s está permitiendo el acceso a una gran cantidad de información que antes no tenías. Y por tanto para tener acceso a determinada información no te queda otra que primero digitalizar procesos enteros de tu organización.
No esperes llevar a cabo una estrategia de análisis de los datos total sin antes digitalizar grandes parcelas de tu empresa.
Reto 4: talento vs aprendizaje
Esta claro que la capacidad de hacer hablar a tus datos requiere de nuevos conocimientos que en muchos casos no se encuentran en tu organización. Muchas veces nos empeñamos en comprar talento para hacer funcionar las cosas cuando en realidad el set mental correcto debería ser formar a las personas ya implicadas en tu organización con los datos para que sean capaces de hacerlos hablar.
Las organizaciones que quieren y buscan sacar partido a los datos superan estos cuatro retos. Según el propio estudio de Mckinsey al que me he referido.
Pero por ¿dónde empezar? Pues el tema es complejo
Distintos datos, distintas herramientas, distintas competencias
Si alguna vez te has planteado en serio el tema del análisis de los datos estarás de acuerdo que el primer inconveniente serio al que te enfrentas son las fuentes tan heterogéneas de donde proceden estos.
En función del tipo de datos, necesitaras distintas herramientas y distintas competencias profesionales.
Esta variedad obliga a decidir primero que quieres saber y donde enfocarte.
Debes empezar por ser ultra específico con respecto al objetivo que persigues dentro de tu organización con los datos.
Algunas organizaciones empiezan por centrarse en actividades de apoyo como marketing. Una de las áreas más recurridas por dónde empezar habitualmente, dado que suele ser el área más integrada y con mayor experiencia en el uso de datos e información del cliente.
Otras en cambio prefieren adoptar un punto de vista mucho más amplio del negocio lo cual dificulta la implementación.
En cualquier caso, como ya he insistido otras veces lo primero que debes determinar es aquello que quieres saber para después:
- determinar la naturaleza de los datos a analizar
- seleccionar las herramientas de análisis de los datos adecuadas para cada caso
- y formar en las competencias adecuadas a tus equipos
Esto ayuda en gran medida a crear una estructura apropiada, a priorizar elementos y determinar cuáles deben ser los niveles de formación o reclutamiento para la tarea a ejecutar.
Así es cómo debes empezara a andar este camino.
Con la práctica acabarás desarrollando el conocimiento necesario para ir llevando el análisis de los datos poco a poco a todos los ámbitos de tu organización.
¿Has empezado a usar el análisis de datos como una herramienta más en tu organización?
Photo credit: Vicky Brock via Foter.com / CC BY-SA