10 pasos para crear una cultura basada en datos

La explotación de grandes cantidades de datos tiene el potencial de alimentar una nueva era de innovación para las empresas. Los directivos de las empresas tienen ahora el respaldo de hechos plausibles a la hora de tomar decisiones y defender nuevas ideas.

Impulsadas por las presiones competitivas de la industria y la necesidad de agilizar operaciones y redirigir su estrategia, las empresas han acumulado durante la última década datos, invertido en tecnologías y pagado generosamente por talento analítico.

Sin embargo, para muchas empresas, una cultura fuerte, basada en datos sigue siendo un enigma, y los datos rara vez son realmente útiles en la toma de decisiones.

Desafíos clave al crear una cultura de datos

La mayoría de los problemas que las empresas afrontan al integrar en su Core una cultura de datos no se tratan de tecnología, sino de la propia cultura, la alfabetización de datos y el cambio de mentalidad que estas implican.

El éxito de datos y análisis está en convertirse en un motor empresarial de creación de valor. Existen una serie de factores comunes que impiden a los líderes de datos y análisis generar este valor:

La escasez de estándares de gestión activos.

La falta de experiencia.

Para lograr el éxito en el liderazgo de datos y análisis, te proponemos aplicar 10 prácticas para asegurar una transformación basada en datos efectiva en tu empresa.

 

10 pasos clave para lograr una cultura basada en datos

La preparación, evaluación, planificación, actuación, medición y, sobre todo, la comunicación adecuadas deben aplicarse a cada una de las prácticas que te exponemos a continuación ya que mejorarán enormemente tus posibilidades de éxito.

1 – Tener una tecnología de datos robusta y madura. ¿Tiene tu una organización un proceso confiable para integrar datos? Sin el apoyo de una plataforma de big data y análisis, estarás dando palos de ciego. Invierte en desarrollar capacidades expertas en tecnología para que te guíen y acompañen en el proceso.

2 – Estar abierto al exterior. Aprovechar las fuentes de datos externas alternativas y combinarlas con fuentes internas para obtener múltiples fuentes de datos. Es clave informarse de lo que otras organizaciones e industrias están haciendo con los datos. Sin esa conciencia y un estudio exhaustivo, no podrás ampliar el enfoque y alcanzar el nivel de innovación que deberías.

3 – Lograr fluidez de datos. Consiste tener todos los datos en un único punto que permita a los empleados y los departamentos conectarse y hacer uso de ellos. La transparencia, la fluidez y la facilidad de conexión aportará valor en todos los departamentos. Esto se consigue estandarizando los datos, procesos, herramientas e incluso términos. De esta forma, la información fluirá transparente de forma más efectiva y los empleados se familiarizarán con la parte más fundamental de los datos: Donde están y cómo utilizarlos de manera adecuada.

4 – No aislar a los científicos de datos. Es necesario expandir las funciones de este departamento a toda la empresa. Para esto deben crearse de nuevas competencias empresariales y que haya una relación directa entre las diferentes partes. El CDO (director de datos) debe convertirse en un resolvedor de problemas con perspectiva tanto empresarial como sobre datos y análisis. Un ejemplo es el de asociar al CDO con el CFO (director financiero) para valorar formalmente los activos de información de la organización y así mejorar la gestión y los beneficios de los datos.

5 – Abordar los impactos del cambio cultural de un enfoque basado en datos. Esto debe suceder desde el principio, para que el equipo entienda que el cambio es necesario. Debes ser explícito sobre cómo los datos influyen en los diferentes estilos de toma de decisiones y comunicar los beneficios que aportará a los empleados. Ventajas como ahorrar tiempo, ayudar a evitar la repetición del trabajo u obtener la información que se necesita con frecuencia, los motivarán y serán más proactivos a la hora de afrontarlo.

6 – Capacidad de alfabetización de datos. Un paso necesario es instaurar formación especializada a todos los niveles de la empresa para que leer, trabajar, analizar y discutir con datos no sea un problema. Todos los empleados deben ser capaces de ‘conversar’ con los datos. Los líderes involucrados en la toma de decisiones deben ir más allá, tener conocimientos de codificación y ser conceptualmente fluidos en temas cuantitativos, sobre todo los líderes involucrados en estrategia, que deben internalizar la expectativa de que los activos de datos están ahí para ser compartidos.

7 – Identificar y comunicar el valor comercial de los datos. La información debe ser medible para poder ser valorada. Las métricas deben elegirse cuidadosamente teniendo en cuenta la naturaleza de los datos y el objetivo final de ellos. La información debe tratarse como si de un activo se tratase, para hacer esto es necesario tener un control mucho más estricto sobre la procedencia y el consumo de los datos.

8 – Abordar las implicaciones éticas de los datos y el análisis: Tanto internamente como externamente, es necesario un código de conducta que defina pautas éticas para el uso de datos y análisis. Dedicar tiempo a lograr el equilibrio entre los beneficios de los datos y el análisis y los riesgos éticos y de privacidad que se plantean. Conocer las expectativas de confianza de todas las partes involucradas te ayudará a no romper la balanza.

9 – Solucionar los problemas básicos de acceso a datos. Con diferencia, es la queja más común por parte de empleados a la hora de obtener incluso la información más esencial. No permitas que esto ocurra en este momento y asegúrate de que el acceso a los datos dentro de tu empresa funciona como debería. La democratización de datos es la clave para que las distintas partes tomen decisiones en base a datos tangibles, fáciles de entender y enfocados en el negocio.

10 – Trazabilidad de niveles de incertidumbre. Exigir a los equipos que sean explícitos y reporten de manera constante sus niveles de incertidumbre de forma cuantitativa. De esta forma, directivos podrán enfrentarse directamente a las posibles fuentes de incertidumbre y podrán evaluar de forma rigurosa los motivos para actuar en respuesta a ellos.

Un ciclo empresarial basado en datos requiere tres capacidades que hemos ido integrando en la lista de pasos: capacidad tecnológica (creación e integración de datos), fluidez de datos (inteligencia empresarial) y alfabetización de datos (gestión de decisiones). Estas capacidades deben ir trabajadas en una ruta estratégica que designe las competencias correctas y reequilibre al trabajo para que vaya en línea con los objetivos.

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Una estrategia de datos global

Contratar un equipo de ingenieros y científicos de datos para dejarlos experimentar por su cuenta no dará los frutos que muchos directivos esperan. Para poder sacar valor real a las fuentes de información, debe crearse una empresa basada en datos y no un departamento. Lo primero es desarrollar una arquitectura empresarial alineado con la visión empresarial, que servirá como modelo base y se irá desarrollando.

La transformación digital es un proceso humano. Por tanto, se necesita un programa educativo y de incorporación integral basado en datos que sea medible, personalizado, asequible y rápidamente escalable. La base de este programa significará una mejora de calidad, confiabilidad y acceso a los datos, y para que sea exitoso es esencial una supervisión continua del viaje y un análisis tanto de sistemas como de personas.

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