Que nuestras empresas son fundamentalmente datos es cada vez algo que más compartimos…..Desde que empecé en esto de la analítica digital, allá por los tiempos de la 1ª burbuja, una de los grandes temas de conversación era: “si, vale, muy bien, ¿pero qué hago con estos datos?”.

En aquella época el problema estaba en que no teníamos ni idea de lo que estábamos mirando: cookies, páginas vistas, referals, palabras de búsqueda (Google aún no nos había cortado el grifo). Y todo esto, ¿para qué?

Era extremadamente difícil asociar métricas y beneficios; las herramientas no acompañaban y el foco los profesionales del negocio digital estaba en otra parte.

Así que toda una generación de directivos de digital han crecido pensando que la analítica era un “complemento”, y que la manejaban los frikis analistas. Se utilizaba para comprobar que las acciones emprendidas daban frutos. (Y antes de que me mordáis, si, es una generalización, hay bastantes profesionales que usan la analítica a muerte y saben muy bien para que sirve, pero a grandes rasgos son muchos más los que “la miran pero no la ven”).

 

be data my friend

Y así muchas organizaciones digitales, tanto “pure-players” como las divisiones online de empresas tradicionales, como bancos o grandes retailers, se estructuraron con un equipo de analítica, que explicaba al resto de equipos que había pasado, ya que estos no abrían jamás sus herramientas… ni se leían los reportes automáticos por mail.

15 años más tarde, esta forma de hacer crecer el negocio no está funcionado, los primeros en darse cuenta fueron los apóstoles del movimiento Lean, que formularon una doctrina de cómo construir negocios diferentes, y sobre  “ el porqué” y  “ el para qué” de la analítica.

Lo que algunos autores y directivos de negocios digitales empiezan a apuntar es que no basta con esta nueva doctrina, la organización de los negocios y la relación del conjunto del equipo con los datos deben cambiar:

 

 

     Modelo “TRADICIONAL”      Nueva “DOCTRINA”
  Quién produce los informes   El analista   Cada miembro del equipo
  Quién usa los datos a fondo

  Los analistas en un esquema

  Datos – Información – Análisis – Recomendación

  Todo el equipo en un modelo

  Hipótesis – Medición – Aprendizaje

  Quién organiza los datos   El analista, dependiendo siempre soporte de tecnología   El arquitecto de analítica, y tecnología no lanza nada sin su aprobación
  Dónde aparece la medición en el proceso   Después de los lanzamientos, para obtener resultados   Antes de empezar a desarrollar, para poder contestar a la hipótesis
  Qué tipos de métricas se utilizan   ResultadosKPIs

  Dashboards

  Métricas de proceso

  Segmentación

  Cohortes

Es decir, para que la doctrina Lean funcione, y para que los datos sean el corazón real de los negocios digitales, las organizaciones se tienen que montar de otra forma.

Esta nueva forma de organizar las empresas se está discutiendo en estos momentos, es un tema muy amplio porque afecta tanto a las relaciones entre los equipos que cubren funciones distintas, como a donde se sientan, o qué rol cumplen los departamentos de servicios generales.

Como esto va de analítica, me voy a centrar en este aspecto, en mi opinión el Arquitecto de Datos, Científico de Datos como propone Justo Hidalgo de 24Symbols en este artículo o Chief Data Officer (CDaO), llamadlo como queráis, debe reportar directamente el CEO en los pure player, o al CDO en empresas con actividad off-line muy diferenciada; debe estar encargado de la disponibilidad de datos y herramientas para el conjunto de los equipos, y de que no se hagan lanzamientos sin la medición adecuada a priori. Y quizá de otros aspectos como la gestión de la privacidad, la seguridad de datos, etc.

Si nuestras empresas son más que nunca datos, el CDaO es un perfil tan importante como el CTO, el CFO, el Desarrollo de Negocio o el Marketing.

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