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Tres técnicas pueden ayudar a las empresas a desarrollar fundamentos que crean las bases para una ventaja competitiva basada en datos

Foto de Mike Kononov en UnsplashDesde Business Intelligence hasta Big Data, Machine Learning y AI, el mundo de los datos ha progresado a pasos agigantados en las últimas dos décadas. Sin embargo, muy a menudo los investigadores siguen señalando cifras aleccionadoras sobre el fracaso de las empresas para aprovechar los datos. A menudo, la falta de apoyo ejecutivo, los equipos de datos que no se centran en los problemas comerciales reales, la empresa que no tiene las habilidades adecuadas, etc., son vistos como culpables. En mi opinión, a menudo es la falta de enfoque y paciencia para construir los fundamentos. Y dicho claramente, los fundamentos son aburridos, tediosos y requieren mucho tiempo para construir. ¿A quién realmente le gustan cosas como la gobernanza y la documentación? Supongo que ni los científicos de datos quieren experimentar con nuevas tecnologías ni los ejecutivos que buscan información y resultados rápidos en el mundo de los informes trimestrales. Sin embargo, la verdad es que, a menos que se arreglen los fundamentos, obtener información y aprovechar las técnicas más recientes es increíblemente difícil. Pero, ¿cuáles son estos fundamentos? Hay tres aspectos clave: Fuentes de datos limpias y confiables. Tener una única fuente de verdad (tablas de datos dorados) para al menos los conjuntos de datos más utilizados o más críticos, por ejemplo, ingresos, uso de productos y embudo de ventas. Gobernanza. Al menos los conjuntos de datos dorados deben mantenerse, gobernarse, tener SLA adjuntos, seguimiento de linaje, diccionarios de datos disponibles y ofrecer contratos de datos para los usuarios. Procesos robustos. Roles y responsabilidades claros, definidos y documentados, y runbooks en los equipos que producen, procesan y consumen datos. Estas son las 3 cosas que las empresas pueden hacer para construir estos fundamentos:Limita las distraccionesVivimos tiempos de rápida innovación tecnológica y de necesidad de resultados rápidos. Cada vez que ocurre un nuevo avance, surge la pregunta inevitable de cómo se puede utilizar para crear una ventaja competitiva. Tomemos como ejemplo el reciente entusiasmo por ChatGPT. Sin duda, una tecnología fundamental. Tal vez pueda ayudar a un ingeniero recién contratado a mejorar rápidamente al comprender fácilmente el código existente o crear eficiencia al corregir errores o escribir casos de prueba. Pero no ayudaría entender por qué la base de costos creada por el producto y el equipo de finanzas difieren, cuál es la adecuada para las decisiones de fijación de precios, lo que a su vez afectará la orientación de ingresos a la calle. A veces, estas tecnologías pueden ser una distracción si la madurez de los datos de la empresa es baja. Uno puede limitar las distracciones enfocándose en lograr resultados de la manera más simple posible. Un ejemplo perfecto de esto sería intentar predecir el éxito de una película en particular a través del análisis de su arco emocional. Si bien las técnicas avanzadas de PNL son buenas para resaltar qué arcos funcionan bien en general. Un promedio simple de las calificaciones anteriores de IMDb de los actores principales y el director de la película es un predictor mucho mejor del éxito de una película en particular.2. Haz una compilación de fundamentos blindada y con hilos de aceroArreglar los fundamentos suele ser un esfuerzo multidisciplinario y de varios años. Esto puede ser desalentador, pero dos enfoques pueden ayudar a resolverlo: Capacidad delimitada. El objetivo aquí es tener garantizado el aforo y la priorización. Por lo general, habría varios equipos involucrados en arreglar las cosas de principio a fin: plataforma/infraestructura, ingeniería de datos, inteligencia comercial, ciencia/análisis de datos, equipos funcionales, gobierno de datos, etc. Es fundamental que arreglar los fundamentos sea una prioridad para todos. equipos y ellos dedican ciertas personas para el proyecto o garantizan la capacidad, por ejemplo, una cantidad de puntos de historia si se utilizan sprints. Hilos de acero. Esta es una crítica para el éxito. En pocas palabras, al principio, construya todo de principio a fin, pero solo para un caso de uso. La razón por la que es un hilo de “acero” es que no debe romperse y dejar que ningún elemento se deslice. Y el caso de uso ‘uno’ es importante porque si uno intenta arreglar todos los fundamentos en general, se vuelve contraproducente y se parece más a un proyecto de TI a gran escala. Centrarse en un caso de uso ayuda a brindar valor al negocio rápidamente, obtener aprendizajes y crear una victoria. Si bien cada caso de uso será único, un hilo de acero seguido creará plantillas y establecerá capacidades que se pueden desarrollar. Por ejemplo, la documentación del modelo para un caso de uso crea un marco de cómo hacer la documentación. De manera similar, se construyen capacidades extensibles, por ejemplo, herramientas de linaje de datos. A continuación se muestra un ejemplo de punto de partida del uso de un modelo de predicción de abandono como caso de uso, y los elementos que se van a “enhebrar”, las preguntas que se deben hacer y las capacidades que se pueden crear.Un ‘hilo de acero’ reúne todos los aspectos de la entrega de un caso de uso, plantea preguntas de alto nivel y ayuda a crear capacidades y procesos replicables (imagen del autor)3. Centrarse en la habilitación¿Alguna vez se preguntó por qué las personas de su empresa no usan datos o están interesadas en esa herramienta genial que creó? Tal vez simplemente no saben cómo usarlo. O tal vez quieran hacerlo, pero sienten que les llevaría demasiado tiempo. O podría ser una simple duda pedir ayuda. Para hacer un buen uso de los datos, toda la organización debe estar habilitada. Todos deben participar en el viaje de aprendizaje. Los equipos de datos necesitan aprender a contar historias y los equipos funcionales necesitan aprender a escuchar historias de datos. Y nuevamente aquí la ‘construcción fundamental’ de la que hablé importa. Elija un caso de uso que realmente importe para el equipo comercial y ejecútelo. Por ejemplo, a un equipo de ventas podría interesarle qué productos es más probable que compre un cliente. Habilite creando un conjunto de datos transformados confiables, construyendo un modelo sobre él, creando una herramienta/panel que ayude a los equipos de ventas a obtener información fácilmente, realizando sesiones de capacitación y creando artefactos de gobierno.