Cree mejores sistemas de gestión para que sus datos trabajen

Si analiza las estrategias de datos de la mayoría de las empresas (si tienen una, claro), descubrirá que, lamentablemente, la mayoría de los datos no se gestionan. No está claro cómo se deben utilizar los datos ni quién es el responsable de ellos. Las empresas deben diseñar mejores sistemas y enfoques para trabajar con los datos, y eso empieza por aclarar las responsabilidades de gestión de todos los que intervienen en los datos de alguna manera, en toda la empresa. Pueden empezar con cinco pasos: 1) hacer que todos participen, 2) crear una infraestructura que pueda superar las limitaciones que crean los silos, 3) dejar de pedirle a TI que gestione los datos, 4) encargar a los equipos de datos el entrenamiento y la coordinación y 5) dejar de lado a la alta dirección.

••• La mayoría de las empresas siguen teniendo dificultades para gestionar sus datos y ponerlos a funcionar. Gastan mucho tiempo y energía, pero no reciben mucho por sus esfuerzos. La calidad es baja, la gente no confía en los datos, la deuda técnica está fuera de control y pierden oportunidades de centrarse en los datos, aprovechar los análisis avanzados y la IA y competir con los datos. De hecho, la mayoría de las organizaciones son[simplemente no está en sintonía con los rigores de trabajar con datos](https://sloanreview.mit.edu/article/whats-holding-your-data-program-back/). Esto, por supuesto, es un problema. En este momento, prácticamente el trabajo de todo el mundo consiste en 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 queda claro de quién son los datos de responsabilidad (¿el CDO? ¿IT? ¿Todos? ¿Nadie?) y como los datos suelen estar ocultos, en los pedidos de los clientes, la logística y los informes de gestión, prevalece el poder del status 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 emprende se hace mal. La desafortunada realidad: la mayoría de las veces, los datos prácticamente no se gestionan. Las empresas deben diseñar mejores sistemas y enfoques para trabajar con los datos, y eso empieza por aclarar las responsabilidades de gestión de todos los que intervienen en los datos de alguna manera, en toda la empresa. Estas son cinco directrices para decidir quién debe hacer qué en lo que respecta a los datos. ### Haga que todos participen. La mayoría de las acciones sobre datos reales involucran a «personas normales», que no tienen «datos» en sus títulos. Crean las cosas, las interpretan, las utilizan para satisfacer a los clientes y los reguladores, realizar un seguimiento del inventario y el dinero, hacer planes y decisiones, etc. Estas personas son, de hecho, la primera línea de cualquier proyecto, programa o estrategia de datos más grande y son esenciales para su función. Sin embargo, casi siempre se excluyen en la fase de planificación. Dado el entusiasmo por los macrodatos, la inteligencia artificial y la transformación digital, le sorprenderá que incluir a la gente común sea el paso más importante que las empresas pueden dar para acelerar sus programas de datos. Aquí hay un enorme potencial. Para darle rienda suelta, las empresas tienen que aclarar las funciones y responsabilidades de las personas comunes, 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 guardianas de los datos de la empresa. El primer paso que deben dar los líderes es poner a la gente común y corriente y estas responsabilidades en primer plano. También deben hacer un seguimiento, capacitar y apoyar a las personas para que puedan cumplir con eficacia sus nuevas responsabilidades. ### Construya la infraestructura para que funcione por encima, alrededor y a través de los 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 realizar su trabajo (por ejemplo, los usos de ventas) _datos de clientes potenciales_ generado por el marketing y, luego, pasa _datos de ventas_ pasando a las operaciones de gestión logística, etc.), los departamentos suelen despreocuparse por la calidad de los datos que transmiten. Las empresas son gigantescas cadenas de flujos de datos y, cuando se transmiten datos incorrectos, lo estropean todo. Para bien o para mal, es probable que los silos no vayan a ningún lado pronto. Más bien, las empresas deben crear una infraestructura que pueda transmitir y coordinar el flujo de muchos datos de forma organizada (lo que yo llamo «canales organizativos gruesos») para hacerles frente. En primer lugar, las empresas tienen que[definir y gestionar _cadenas de suministro de datos_](/2021/06/data-management-is-a-supply-chain-problem) . Del mismo modo que las empresas rastrean a los productores y las materias primas, en las que se basan para fabricar y entregar productos físicos, deberían definir y hacer 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_](https://sloanreview.mit.edu/article/to-succeed-with-data-science-first-build-the-bridge/), que apoya la comunicación entre los equipos empresariales y los centros de excelencia en ciencia de datos. Estos dos equipos suelen tener propósitos opuestos, ya que el primero trata de crear procesos predecibles y el segundo trata de generar disrupción de 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 entender las preocupaciones y necesidades del otro. En tercer lugar, tienen que[crear _idioma compartido_](/2021/12/effective-digital-transformation-relies-on-a-shared-language) entre departamentos y en toda la empresa. A medida que las empresas crecen y los departamentos se especializan, el idioma utilizado es diferente. (Por ejemplo, el término «cliente» pasa a significar «cliente potencial» en marketing, «persona con autoridad de aprobación» para ventas y «entidad responsable en última instancia del pago de la factura» para la gestión de riesgos). Esto dificulta que las personas trabajen de forma aislada y que los científicos de datos entiendan los datos de la empresa. Las empresas pueden dar grandes pasos identificando unos 150 conceptos clave que unen a la empresa y acordando definiciones comunes. ### Deje que la TI se ocupe de la tecnología, no de los 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 utiliza la TI; la tecnología y los datos son tipos diferentes de activos, de la misma manera que los servicios de streaming y las películas son diferentes. Las empresas deberían _deje que la TI se encargue de la 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, como la calidad de los datos, la ciencia de los datos, la gestión de los metadatos, la privacidad y la seguridad, para cumplir con estas responsabilidades día tras día. Como se explica en un[artículo anterior](/2022/03/your-data-initiatives-cant-just-be-for-data-scientists), quizás la mitad del esfuerzo de estos equipos de datos debería destinarse a capacitar y ayudar a las personas normales para que puedan asumir las funciones y cumplir con las responsabilidades mencionadas anteriormente. También se necesita asistencia profesional para ayudar a las personas encargadas de gestionar las cadenas de suministro de datos y establecer un lenguaje compartido. Una red de gestores de datos integrados es esencial para aumentar el alcance de los equipos de datos profesionales a la hora de realizar este trabajo. Los equipos de datos profesionales también deben reservar una fracción de su tiempo para trabajos especializados: interpretar las normas de privacidad, desarrollar modelos de datos y liderar iniciativas de ciencia de datos especialmente difíciles o importantes (aunque en estos esfuerzos también deben participar personas comunes). ### Deje que los altos directivos se queden al margen. Durante la última generación, los fantásticos métodos de ciencia de datos y calidad de los datos han demostrado su eficacia en innumerables circunstancias, resolviendo problemas difíciles, proporcionando nuevos conocimientos sobre los clientes y reduciendo los costes. Aun así, ha resultado difícil introducir estas nuevas ideas en las empresas y extender el éxito de una parte de la empresa a otras; la tasa de fracaso de los proyectos de ciencia de datos sigue siendo inquietantemente alta. Los programas de datos necesitan urgentemente a la alta dirección para ayudar a resolver estos problemas. Sin embargo, en general, los principales líderes se han quedado al margen. Me parece que los altos líderes quieren hacer lo correcto, pero 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. La primera es establecer conexiones: las empresas están repletas de problemas y oportunidades de negocio _y_ con grandes ideas en el espacio de los datos. Pero con demasiada frecuencia no se encuentran; los problemas empresariales siguen sin resolver y quienes tienen grandes ideas se sienten frustrados. Los líderes sénior están en una posición particularmente buena para conectar las dos cosas. La segunda es desarrollar, 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, que tenga el coraje de un león para estar en primera línea de los cambios todos los días y con la paciencia de un santo, que piense a largo plazo y no se distraiga 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 vale la pena. Pero la gestión de datos actual simplemente no es hacer su trabajo. Desde mi punto de vista, es absurdo pensar que simplemente crear un centro de excelencia en ciencia de datos llevaría a una visión que cambiaría el sector, que unos cuantos doctorados sin procesar podrían hacer cambiar la opinión de una generación acostumbrada a gestionar por los asientos de sus pantalones y trajes de pantalón, o que aplicar la última tecnología vanguardista compensaría la falta de gestión adecuada de los datos durante toda una generación. La electrificación es un ejemplo útil. Porque la electricidad no apareció en escena y, por arte de magia, lo hizo todo mejor. Los líderes y los técnicos tuvieron que decidir cómo fabricarlo y entregarlo de forma segura, cómo cambiar el taller para acomodarlo, cómo hacer frente a sus exigentes propiedades y cómo hacer que todos hicieran su parte. Esto llevó una generación completa. No podemos esperar menos en cuanto a los datos.