Crear una organización basada en datos

Prefacio

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Resumen

En este libro, abordo dos cuestiones fundamentales:

• ¿Qué significa para una organización estar basada en datos?
• ¿Cómo lo consigue una organización?

Muchas organizaciones piensan que, simplemente porque generan muchos informes o tienen muchos cuadros de mando, están orientadas a los datos. Aunque esas actividades forman parte de lo que hace una organización, suelen ser retrospectivas. Es decir, suelen ser una declaración de hechos pasados o presentes sin mucho contexto, sin explicación causal de por qué algo ha ocurrido o no, y sin recomendaciones de qué hacer a continuación. En resumen, declaran lo que ha ocurrido, pero no son prescriptivas. Como tales, tienen una utilidad limitada.

Por el contrario, considera análisis más prospectivos, como los modelos predictivos que optimizan el gasto en publicidad, la reposición de la cadena de suministro o minimizan la pérdida de clientes. Implican responder a las preguntas "por qué" -o, más en general, a las "preguntas w": quién, qué, cuándo, por qué y dónde-, hacer recomendaciones y predicciones, y contar una historia en torno a los resultados. Suelen ser un motor clave en una organización basada en datos. Estas ideas y recomendaciones, si se ponen en práctica, tienen un enorme impacto potencial en la organización.

Sin embargo, estas percepciones exigen recopilar los datos adecuados, que los datos sean fiables, que el análisis sea bueno, que las percepciones se tengan en cuenta en la decisión y que impulsen acciones concretas para que el potencial se haga realidad. ¡Uf! Llamo a esta secuencia -el flujo desde la recopilación hasta el impacto final- lacadena de valor del análisis .

Este último paso de la cadena es fundamental. La analítica no se basa en datos si sus conclusiones nunca se consideran seriamente ni se actúa en consecuencia. Si no se leen, se ignoran y el jefe va a hacer lo que le dé la gana, independientemente de lo que digan los datos, entonces son ineficaces. Para estar impulsada por los datos, una organización debe tener los procesos y la cultura adecuados para aumentar o impulsar las decisiones empresariales críticas con estos análisis y, por tanto, tener un impacto directo en el negocio.

La cultura, por tanto, es la clave. Se trata de un problema polifacético que implica la calidad y el intercambio de datos, la contratación y formación de analistas, la comunicación, la estructura organizativa analítica, el diseño de métricas, las pruebas A/B, los procesos de toma de decisiones y mucho más. Este libro dilucidará estas ideas aportando ideas y ejemplos ilustrativos de diversos sectores. También aporto las voces de la experiencia en entrevistas que proporcionan consejos y reflexiones sobre lo que funcionó y lo que no de una variedad de líderes de la ciencia de datos y la analítica. Espero inspirar a todos nuestros lectores para que se orienten más hacia los datos.

Además, a lo largo del libro hago hincapié en el papel que pueden desempeñar los ingenieros de datos, los analistas y los directores de analistas. Sugiero que una organización impulsada por los datos y la cultura necesaria pueden y deben construirse no sólo desde el liderazgo de arriba abajo, sino también de abajo arriba. Como señaló en Todd Holloway, jefe de ciencia de datos de Trulia, en el Foro Ejecutivo de Directores de Datos de 2014: "Las mejores ideas vienen de los tipos más cercanos a los datos". No sólo son los que trabajan directamente con las fuentes de datos y los que reconocen y pueden remediar los problemas de calidad de los datos y comprender la mejor forma de aumentarlos, sino que "a menudo son ellos los que aportan las buenas ideas de producto". Además, pueden ayudar a educar al resto de la organización para que conozca mejor los datos. Parte de ello proviene de desarrollar su conjunto de habilidades y utilizarlo para hacer un buen trabajo. Otra parte, sin embargo, proviene de ser más conocedores del negocio -aprender las preguntas correctas que hay que hacer y los problemas empresariales que hay que abordar- y luego "vender" sus ideas y recomendaciones a los responsables de la toma de decisiones y argumentar de forma convincente lo que el hallazgo o la recomendación significan para el negocio y por qué tienen un impacto.

Y se pueden obtener grandes impactos y ganancias. Un informe,¹ controlando otros factores, descubrió que las organizaciones impulsadas por los datos tienen un rendimiento y una productividad entre un 5% y un 6% mayores que sus homólogas menos impulsadas por los datos. También tenían una mayor utilización de los activos, rendimiento de los fondos propios y valor de mercado. Otro informe² afirma que la analítica devuelve 13,01 $ por cada dólar gastado. ¡Estar orientado a los datos es rentable!

La orientación a los datos no es algo binario, sino un continuo: siempre puedes estar más orientado a los datos, recopilar más datos relevantes de alta calidad, tener una organización de análisis más cualificada y hacer más pruebas. Además, siempre puedes tener un mejor proceso de toma de decisiones. En este libro, hablaré de las características de las grandes organizaciones basadas en datos. Hablaré de la infraestructura, las aptitudes y la cultura necesarias para crear organizaciones que tomen los datos, los traten como un activo fundamental y los utilicen para impulsar e informar decisiones empresariales críticas y, en última instancia, tener un impacto. También trataré algunos antipatrones comunes, comportamientos que impiden que una empresa saque el máximo partido de sus datos.

Los objetivos del libro, por tanto, son inspirar a la organización de analistas para que desempeñe su papel, proporcionar una pausa para la reflexión -para preguntarse "¿estamos aprovechando al máximo nuestros datos?" y "¿podemos estar más orientados a los datos?"- y estimular el debate sobre qué más se puede hacer para aprovechar este recurso clave. Nunca es demasiado pronto para pensar en ello. La alta dirección y los fundadores deberían esforzarse por incorporarlo a la estructura de la empresa en una fase temprana. Así pues, averigüemos más sobre lo que implica.

¿Quién debería leer este libro?

La información aquí contenida te ayudará a crear y dirigir un programa interno de análisis, decidiendo qué datos recopilar y almacenar, cómo acceder a ellos y darles sentido y, lo que es más importante, cómo actuar en consecuencia.

Tanto si eres el único científico de datos de una nueva empresa (¡y llevas media docena de sombreros más, para colmo!), como si eres el director de una organización consolidada con una sala -o un departamento- llena de personas a tu cargo, si tienes datos y el deseo de actuar con mayor rapidez, eficacia y sabiduría, este libro te ayudará a desarrollar no sólo un programa de datos, sino una cultura basada en los datos.

Organización del Capítulo

A grandes rasgos, este libro está organizado pensando en ese flujo a lo largo de la cadena de valor. Los primeros capítulos tratan de los datos en sí, en particular de elegir las fuentes de datos adecuadas y garantizar que sean de alta calidad y fiables. El siguiente paso en esa cadena es el análisis. Necesitas a las personas adecuadas con las habilidades y herramientas adecuadas para hacer un buen trabajo, para generar perspectivas impactantes. Llamo a este grupo "analistas", utilizando deliberadamente el término en su sentido más amplio para abarcar a los analistas de datos, los científicos de datos y otros miembros de la organización analítica. Lo hago para ser inclusivo, porque creo que todos, desde un analista de datos junior recién salido de la escuela hasta un científico de datos estrella, tienen un papel que desempeñar.Cubro lo que hace a un buen analista, cómo pueden perfeccionar sus habilidades, y también cubro aspectos organizativos: cómo deben formarse esos analistas en equipos y unidades de negocio. Los siguientes capítulos cubren el trabajo analítico propiamente dicho, como la realización de análisis, el diseño de métricas, las pruebas A/B y la narración de historias. A continuación, paso al siguiente paso de la cadena: tomar decisiones con esos análisis y perspectivas. Aquí trato lo que dificulta la toma de decisiones y cómo puede mejorarse.

A lo largo de todos estos capítulos, hay un mensaje y un tema muy fuertes: estar orientado a los datos no es sólo cuestión de datos o del último conjunto de herramientas de big data, sino que es cultura. La cultura es el aspecto dominante que establece las expectativas de hasta qué punto se democratizan los datos, cómo se utilizan y se ven en toda la organización, y los recursos y la formación invertidos en el uso de los datos como activo estratégico. Así, extraigo todas las lecciones de los distintos pasos de la cadena de valor en un único capítulo sobre cultura. Uno de los capítulos posteriores trata del liderazgo descendente de los datos y, en particular, de las funciones de dos cargos relativamente nuevos en la alta dirección: el director de datos y el director de análisis. Sin embargo, la cultura también puede moldearse e influirse de abajo arriba. Por ello, a lo largo del libro me dirijo directamente a los analistas y a los gestores de analistas, destacando lo que pueden hacer para influir en esa cultura y maximizar su impacto en la organización. Una verdadera organización basada en datos es una democracia de datos y cuenta con un gran número de partes interesadas que se interesan por los datos, la calidad de los datos y el mejor uso de los datos para tomar decisiones basadas en hechos y aprovechar los datos para obtener ventajas competitivas.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Constant width bold

Muestra comandos u otros textos que deben ser tecleados literalmente por el usuario.

Constant width italic

Muestra el texto que debe sustituirse por valores proporcionados por el usuario o por valores determinados por el contexto.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

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Agradecimientos

A pesar de tener una única autoría, este libro es en realidad la suma de contribuciones, ideas y ayuda de un montón de grandes expertos y colegas en la materia. Me gustaría dar las gracias a las siguientes personas por sus consejos, sugerencias, ideas y apoyo extremadamente útiles: Andrew Abela, Peter Aiken, Tracy Allison Altman, Samarth Baskar, Lon Binder, Neil Blumenthal, Yosef Borenstein, Lewis Broome, Trey Causey, Brian Dalessandro, Greg Elin, Samantha Everitt, Mario Faria, Stephen Few, Tom Fishburne, Andrew Francis Freeman, Dave Gilboa, Christina Kim, Nick Kim, Anjali Kumar, Greg Linden, Stephen Few, Jason Gowans, Sebastian Gutierrez, Doug Laney, Shaun Lysen, Doug Mack, Patrick Mahoney, Chris Maliwat, Mikayla Markrich, Lynn Massimo, Sanjay Mathur, Miriah Meyer, Julie-Jennifer Nguyen, Scott Pauly, Jeff Potter, Matt Rizzo, Max Schron, Anna Smith, Nellwyn Thomas, Daniel Tunkelang, James Vallandingham, Satish Vedantam, Daniel White y Dan Woods. Gracias también, en general, a mis colegas de Warby Parker, que me brindaron todo su apoyo. Mis más sinceras disculpas a todas las personas que haya podido pasar por alto inadvertidamente en esta lista.

Me gustaría dar las gracias especialmente a Daniel Mintz, Julie Steele, Dan Woods, Lon Binder y June Andrews, que actuaron como revisores técnicos y que aportaron sugerencias muy minuciosas, sabias y concretas que contribuyeron en gran medida a mejorar el libro.

Gracias también a los organizadores de Data Driven Business, especialmente a Antanina Kapchonava, y a los participantes en el Foro Ejecutivo de Directores de Datos celebrado en Nueva York el 12 de noviembre de 2014.

James Vallandingham ha recreado y modificado generosamente la Figura 4-1 especialmente para este libro. ¡Gracias, Jim!

Me gustaría dar las gracias a Sebastián Gutiérrez por su interesante conversación y por dejarme robar algunos ejemplos de su excelente curso de visualización de datos.

También me gustaría reconocer el apoyo de mis amigos y mi familia, especialmente de mi sufrida esposa, Alexia, que se describió a sí misma como una "viuda del libro" en el segundo mes; y de mi madre, que me ha apoyado increíblemente a lo largo de mi vida.

Por último, me gustaría extender mi gratitud a todo el gran personal de O'Reilly, especialmente a Tim McGovern, que editó la obra y que la empujó y le dio forma en todos los lugares adecuados. Gracias también a Mike Loukides, Ben Lorica, Marie Beaugureau, y especialmente al equipo de producción: Colleen Lobner, Lucie Haskins, David Futato, Kim Cofer, Ellie Volckhausen, Amanda Kersey y Rebecca Demarest.

¹ Brynjolfsson, E., L. M. Hitt y H. H. Kim. "La fuerza de los números: ¿Cómo afecta la toma de decisiones basada en datos al rendimiento de la empresa?" Red de Investigación en Ciencias Sociales (2011).

² Nucleus Research, "La analítica devuelve 13,01 $ por cada dólar gastado", O204 (Boston, MA: Nucleus Research, 2014), 5.