Decía E.Deming: “Sin datos eres solo otra persona con una opinión».
Y, como solo basándose en opiniones los imperios no se levantan tan rápido (ni inversión, y confianza, ni el impacto), las compañías cada vez más han iniciado una carrera por explotar los datos que generan (tanto en interno, como en externo)
Con Jaume Coll, director de pitayanext, siempre decimos que la incorporación de los datos y su estudio dentro de una compañía se basa en tres pilares fundamentales:
(1) IT love. Pilar técnico. Incluye la creación de Data Lake, de recopilación de datos, identificación de fuentes y de crear una infraestructura tecnológica que permita la recopilación, la gestión y la visualización de los datos. ¿Entre nosotros? Esta es la parte que mejor se entiende y más avanzada está. Pregúntale a cualquier directivo de multinacional: hace tiempo que se empezó a invertir en esta línea.
Pero hay más. Dos más, de hecho.
(2) El pilar Final Scenario. Esta parte está más vinculada al negocio y se basa en tener la información correcta y el benchmark suficiente para definir ¿qué preguntas queremos resolver con los datos?, ¿qué métricas son relevantes?, ¿para qué y para quién? Aquí puede participar un rol llamado data translator (en pitayanext a veces ejercemos ese rol), que es el que sabe de datos y de objetivos de negocio y ayuda a dibujar las preguntas correctas. Nos contestaba un subscriber hace un par dejournals con una reflexión: «hay que recordar que quien pregunta, dirige, y un buen directivo pregunta sin piedad». En definitiva: hacer las preguntas correctas y definir el storytelling que queremos que cuenten los datos.
Y por último, el (3) Data Mindset. Ay, *|FNAME|*, esta es el último pilar a conquistar para implementar con éxito un proyecto de Data y es a veces menos obvio. ¿Qué incluye? Pues tanto crear una cultura del Dato (en el área o el negocio) que a) entienda por qué es importante recopilar los datos, que sentido tienen porque hay que ser rigurosos, pero también para que b) se utilicen y se confíe en los datos (sí, hay copilots de Microsoft y Dashboard que apenas se consultan porque aún no se ha trabajado ese mindset), y, por último, c) que forme a las personas. El dato correcto puede impactar de manera negativa a un interlocutor que no está preparado para recibirlo. El Data Mindset puede y deber trabajarse, claro que sí, y es la tercera pata del éxito.
Cerramos con quote de Ehtisham Zaidi, VP Analyst at Gartner que dice “61% of D&A leaders involved in generative AI planning say that educating leadership is one of their primary responsibilities.»
Lo dicen los datos. Si quieres hablar del tema (y aún no lo estamos hablando), escríbenos.
– Verónica Ferrer Moregó, Partner & Directora de Estrategia en pitaya.