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La ciencia de los
datos es capaz de pivotar sobre diferentes elementos y departamentos en una
compañía, por ello es tan importante que las organizaciones adquieran esa
cultura de data driven. Los
beneficios -así lo confirman los datos- son innumerables.
Los datos son el nuevo oro del siglo XXI y, no en vano, Harvard Business Review apuntaba hace
algunos años que Data Science es la disciplina más sexy y deseable del mundo.
El avance sin parangón de la presencia digital de las compañías, el mobile first, los medios sociales y la
nube está creando un nuevo ecosistema de organizaciones que manejan una gran
cantidad y variedad de datos a los que dar sentido y extraer insights para ayudar a crecer los
negocios.
Los datos, nunca mejor dicho, no mienten, y según un
análisis de McKinsey Global Institute, las inversiones en Big Data y las
capacidades analíticas cuentan con un retorno importante, entre 1,4 y 2 veces
la inversión realizada. Pero ¿cómo de difícil es el reto para las
organizaciones? ¿Es realista esperar a
competir con empresas de Sillicon Valley en cuestiones de talento en analytics?
Por supuesto, nunca es fácil captar ni mantener talento de
calidad; pero lo es aún más difícil en un mercado cuya demanda de perfiles analytics crece por encima de la oferta
existente (12% versus 7%). Más de la mitad de las empresas reconocen tener
problemas a la hora de captar talento especializado en gestión de datos, un
porcentaje que pone de relieve la dificultad de reclutar una buena cantera de
especialistas en esta área cada vez más estratégica.
En paralelo, la
retención de ese talento es un problema añadido: tres de cada diez data scientists permanece menos de dos
años en una compañía. ¿Puede una organización no nativa digitalmente
afrontar la captura de esos unicornios de datos con éxito? Sí, es posible, pero
hay que diseñar una estrategia de talento adecuada que evite algunos errores
comunes y se centre en tácticas adaptadas al contexto de cada una de las
organizaciones.
¿Puede una organización no nativa
digitalmente afrontar la captura
de esos unicornios de datos con
éxito?
La principal trampa en la que caen las compañías es
contratar perfiles esenciales y muy concretos más allá de pensar en un crisol
de perfiles complementarios. En este sentido es tan relevante contar con un
equipo de especialistas y científicos de datos como con la figura de translators (traductores) que ayuden a
los ingenieros a entender la casuística de negocio y sus problemas (y
viceversa), así como arquitectos, especialistas en visualización de datos y
analistas de negocio. Se trata de lograr un equipo que sea capaz de actuar como
un plug & play.
Al mismo tiempo, al
tratarse de perfiles y capacidades que hace muy pocos años ni siquiera
existían, es esencial pensar en la evolución futura de estos roles; diseñando
también estrategias adecuadas de desarrollo, compensación y beneficios, además
de políticas de retención. Aquí la diferenciación es clave, no todos los
perfiles de analytics tienen la misma
motivación; ésta va desde la escalabilidad del impacto del trabajo con datos,
pasando por volúmenes o variedad de los mismos. Tiene que existir, además, una
adecuada definición de la propuesta de valor y su posible impacto estratégico
en la compañía. Se trata de alinear la estrategia de datos con la gestión y
dirección de la propia compañía.
No existe una fórmula maestra, ya que la realidad de cada
una de las compañías marcará la necesidad de personalización, sin embargo, sí
existen ciertas pautas que han dado resultados muy positivos en algunos casos
de compañías. Lo más importante es crear una buena base: la columna vertebral
de los datos tiene que ir acompañada de una amplia foto de roles necesarios:
desde arquitectos e ingenieros de datos hasta científicos de datos, translators y expertos en visualización.
Pensar en gestión de datos en términos de cadena de valor, ayudará a visualizar
y conectar todos sus eslabones. En este sentido el rol de los traductores (translators) está cobrando importancia
dentro de las organizaciones y requiere de un gran conocimiento del negocio
para afinar esa transferencia de conocimiento entre dos realidades paralelas:
negocio y datos.
Es aconsejable que estos roles se fichen como internos,
mientras que algunos perfiles o actividades analíticas de menor envergadura
pueden externalizarse.
Adicionalmente, las compañías han de diseñar cómo fichar el
talento en datos. No se trata de emular
ser Silicon Valley, sino desarrollar adecuadamente la propuesta de valor de la
organización centrada en sus ventajas y beneficios que apelen a lo que busca el
talento analytics. Las compañías
a menudo subestiman el alcance de su propuesta de valor. Asimismo, una
aerolínea puede ofrecer a un experto en datos un enfoque de predicción, un
banco trabajará la línea de fraud
analytics o una empresa de salud se enfocará en la mejora del cuidado de
sus clientes. Depende de cómo una organización se autodefina y presente, así
será percibida en el mercado de talento en anayltics.
Se trata de definir estratégicamente qué
impacto pueden llegar a alcanzar los datos en la organización.
Por último y no menos importante, analytics ha de incorporarse
también en la propia gestión del talento. Se trata de una creciente
tendencia de apostar por analítica de datos cuando incorporamos, desarrollamos
y retenemos (crecemos) a las personas. Hay una multitud de herramientas de
análisis, scanning y predicción que
pueden ayudar a las compañías a identificar mejor el talento y desarrollar
planes de carrera más personalizados.
La ciencia de los datos es capaz de pivotar sobre diferentes
elementos y departamentos en una compañía, por ello es tan importante que las
organizaciones adquieran esa cultura de data
driven. Los beneficios -así lo confirman los datos- son innumerables.
Gloria Macías-Lizaso,
socia de Advanced Analytics en Digital McKinsey
1 comentario:
La gestión y análisis del dato se ha convertido en un pilar fundamental para las organizaciones en la era digital. Es crucial desarrollar una cultura de data-driven y diseñar estrategias de talento que incluyan perfiles complementarios, como traductores de datos y expertos en visualización. La correcta alineación de la estrategia de datos con la dirección de la compañía es clave para maximizar su impacto y obtener beneficios significativos.
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