Su equipo no necesita un científico de datos para realizar análisis simples

El análisis de datos es una fuente poderosa y prometedora de ventaja competitiva. Sin embargo, las organizaciones suelen verse perjudicadas por la falta de las habilidades necesarias en el mercado. Para hacer frente al déficit de oferta en el mercado, las empresas necesitan aprovechar mejor el talento existente. Una estrategia consiste en adoptar un enfoque de equipo para polinizar y combinar las habilidades necesarias, reuniendo una diversidad de habilidades y antecedentes de la organización. Busque personas que sean innovadoras, frugales y creativas, que produzcan los máximos resultados con un mínimo de recursos. Esta combinación de creatividad y curiosidad es difícil de enseñar, pero es esencial para una analítica eficaz.

••• Arthur Nielsen, pionero de los estudios de mercado y fundador de Nielsen Corporation,[dijo una vez](https://teachosaur.wordpress.com/2017/04/22/the-price-of-light-is-less-than-the-cost-of-darkness-arthur-c-nielsen/), «El precio de la luz es inferior al precio de la oscuridad». A medida que los datos proliferan en la empresa, esta observación de Nielsen adquiere aún más relevancia, ya que los datos representan el combustible apagado que tiene el potencial de iluminar la oscuridad, pero que a menudo carece de la chispa de análisis que nos permite ver. La misión de permitir el análisis de datos en las empresas actuales se ve obstaculizada por la falta de las habilidades necesarias en el mercado, que incluyen: estadísticas y matemáticas avanzadas, nuevas metodologías de análisis, análisis de sistemas avanzados, fundamentos empresariales, conocimientos normativos y legales y habilidades generales de TI y arquitectura de datos. Para hacer frente al déficit de oferta en el mercado, las empresas necesitan aprovechar mejor el talento existente. Tras fundar una empresa de gestión de datos y haber trabajado con cientos de organizaciones durante los últimos 20 años para ejecutar sus iniciativas de gestión y análisis de la información, he descubierto que los grupos que son capaces de utilizar con éxito las tecnologías de análisis de su empresa suelen adoptar los siguientes enfoques: **Cree un equipo.** Una estrategia consiste en adoptar un enfoque de equipo para polinizar de forma cruzada y combinar las habilidades necesarias; reunir una diversidad de habilidades y antecedentes de la organización para lograr un objetivo común es[muy eficaz](/2016/06/the-secrets-of-great-teamwork)[método](/2016/06/the-secrets-of-great-teamwork). Comience por identificar las características y necesidades del entorno de su organización. Por ejemplo, los entornos de productos y servicios muy complejos requerirán expertos en el dominio o en la materia. Los entornos de productos más simples requerirán expertos en operaciones, logística y cadena de suministro. Formule equipos que reflejen sus necesidades particulares y diseñe conscientemente el marco y la composición de su equipo para transferir las habilidades más allá de los límites funcionales u organizacionales. **Encuentre a los jugadores secundarios.** Le sugiero ir fuera de su departamento para sentar las bases de las iniciativas de análisis funcional. Será productivo buscar en su organización algunos conjuntos de habilidades relevantes que permitan a su equipo utilizar los datos disponibles: - Expertos en análisis de datos: entienden los conceptos básicos de la analítica y pueden navegar entre lo que es posible y lo que es relevante, utilizando las últimas metodologías y tecnologías disponibles. - Expertos en datos: entienden los formatos, el diseño y el contenido de los datos, especialmente el esquema de datos y las interrelaciones. - Arquitectos de datos: saben cómo se almacenan y diseñan los datos, incluidas las tuberías que los conectan. El enfoque analítico teórico perfecto puede fallar ignominiosamente cuando se tarda un tiempo imposible en acceder a los datos. Especialmente en estos días de vertiginosa adopción de la nube, hay que tener en cuenta las latencias que implica el movimiento de los datos hacia y desde la nube. - Expertos en tecnología y procesos de TI: entienden la naturaleza del flujo de datos y los procesos operativos. Desempeñan un papel importante a la hora de aprovechar las herramientas de TI disponibles para acceder a los datos y, al mismo tiempo, son conscientes de las cuestiones clave. - Administradores de registros: son los curadores de los registros comerciales, tanto físicos como digitales. Conocen las ubicaciones de los documentos importantes y cómo se clasifican y catalogan. **Busque la creatividad y la curiosidad.** Lo anterior es un buen comienzo para reunir a un equipo con diferentes habilidades para permitir, por así decirlo, «la analítica para el resto de nosotros». Sin embargo, hay un conjunto de rasgos esenciales que puede encontrar en su equipo y que impulsarán la iniciativa. Busque personas que sean innovadoras, frugales y creativas, que produzcan los máximos resultados con un mínimo de recursos. En el análisis de datos, estas combinaciones de creatividad y pensamiento flexible pueden marcar una enorme diferencia a la hora de producir resultados procesables y, al mismo tiempo, reducir el tiempo, el esfuerzo y los costes. Por ejemplo, hablé con un analista de datos de un procesador de pagos que afirmó haber pronosticado los disturbios con un alto nivel de precisión tras los disturbios de Ferguson. Se habría pensado que se debía a análisis exhaustivos de datos demográficos complejos y a colecciones de indicadores noticiosos de descontento social. No lo fue. Se limitó a rastrear las ventas de componentes relacionados con los disturbios, como palancas y líquidos inflamables, en las principales ferreterías, y buscó repuntes en las compras que superaran un umbral determinado. Esta combinación de creatividad y curiosidad es difícil de enseñar, pero es esencial para una analítica eficaz. Encontrar miembros del equipo con esas características[puede marcar la diferencia](/2018/01/the-future-of-human-work-is-imagination-creativity-and-strategy). **Haga que los datos sean utilizables.** Dado que es poco probable que encuentre muchas personas con habilidades excepcionales de gestión de datos, es necesario emplear metodologías y tecnologías que presenten los datos de una manera accesible, visual e intuitiva. Esto lo hemos demostrado en nuestra experiencia de primera mano con el uso de datos empresariales internos que ya se gestionan con fines legales y de cumplimiento para identificar a las personas de referencia de una organización. En lugar de realizar análisis complejos de las métricas de alto rendimiento, dictados por el tipo de función o función, y personalizados para cada departamento o región, utilizamos análisis gráficos para descubrir un indicador mucho más fácil de obtener el mismo resultado aproximado: analizamos las comunicaciones entrantes de las personas para evaluar la frecuencia de las preguntas y el nivel de la organización desde el que venían, y luego analizamos las comunicaciones salientes para evaluar la frecuencia de las respuestas y hasta qué nivel de la organización llegaron. La gente de referencia se iluminaba como un espectáculo de fuegos artificiales. Tenga en cuenta que este enfoque identificó a los mejores con independencia de su función o rol, y supuso una fracción del esfuerzo necesario en los enfoques más tradicionales. Es la tecnología que puede hacer que las tareas de análisis sean más intuitivas y visuales, reduciendo así la necesidad de conocimientos técnicos o estadísticos profundos. **Consulte a las partes interesadas legales y de cumplimiento.** Por último, para garantizar que sus iniciativas de análisis cumplen con los requisitos legales y las nuevas normas de privacidad, como el RGPD y la[Ley de privacidad del consumidor de California](/2018/07/what-you-need-to-know-about-californias-new-data-privacy-law), es recomendable consultar a las partes interesadas legales y de cumplimiento adecuadas: - Directores legales y de cumplimiento: entienden a un alto nivel qué datos se pueden almacenar y cómo se pueden utilizar, al tiempo que minimizan el riesgo de infringir las normas legales y reglamentarias. - Administradores de datos reglamentarios: entienden qué datos se conservan o eliminan debido a las obligaciones reglamentarias, lo que puede aumentar o reducir las capacidades y las posibilidades de los proyectos de análisis de datos. - Responsables de protección de datos: estos expertos en privacidad, una función nueva y oportuna, pueden ayudar a los análisis a mantenerse en el camino correcto y evitar que se impongan sanciones por la entrada o ampliación de las normas de privacidad. **Iluminando el camino a seguir** El análisis de datos es una fuente poderosa y prometedora de ventaja competitiva. Para hacer posible una estrategia de este tipo ante la difícil escasez del talento necesario en el mercado, hay que recurrir al desarrollo de los empleados actuales mediante la formación cruzada y la polinización cruzada de los miembros del equipo y los expertos. Para embarcarnos en esta estrategia, no debemos esperar a que ese singular portador de la antorcha en llamas ilumine la oscuridad. Es más pragmático ayudar al miembro de base a convertirse en una vela y, desde la luz colectiva, a iluminar la oscuridad.