Sus iniciativas de datos no pueden ser solo para científicos de datos

La gente normal, la que no tiene «datos» en el título, es fundamental para todo el trabajo relacionado con los datos. Sin la aceptación y las contribuciones de las bases de su empresa, incluso el modelo más inteligente derivado de la IA permanecerá inactivo y la «toma de decisiones basada en los datos» dará vueltas en círculos. Por el contrario, los costes disminuyen y los productos mejoran cuando las personas ayudan a mejorar la calidad de los datos, utilizan pequeñas cantidades de datos para mejorar los procesos de su equipo, tomar mejores decisiones y contribuyen a las iniciativas más amplias de ciencia de datos y monetización de los datos. Sin embargo, una investigación reciente confirma que estas personas faltan en demasiados programas de datos, lo que limita la escala y el impacto de estos esfuerzos.

Para llevar a casa la importancia de la gente común, considere el proceso de completar un proyecto de ciencia de datos (macrodatos, análisis, inteligencia artificial). En general, esto requiere cinco pasos: entender el problema, recopilar y preparar los datos, analizarlos, formular los hallazgos y, por último, ponerlos en práctica. En cada paso, la gente común tiene un papel fundamental que desempeñar, como colaboradores, como clientes, y como creadores de los datos utilizados, y no incluirlos tiene graves consecuencias. Dar bien cada paso depende de la gente común.

Profundice en todo lo que quiera lograr en el espacio de los datos (arquitectura, toma de decisiones basada en los datos, transformación digital, explotación de datos privados, monetización, calidad) y obtendrá el mismo resultado: necesita gente normal. De hecho, no puede hacer una buena ciencia de datos sin ellos.

Funciones para personas comunes en proyectos de ciencia de datos

Escalón

Funciones para gente normal

Consecuencias si no se desempeña el puesto

Escalón

1. Entienda el problema/
formular objetivos

Funciones para gente normal

Los colaboradores aclaran la dirección general de la empresa y el problema a resolver

Consecuencias si no se desempeña el puesto

La ciencia de datos se convierte en una expedición de pesca

Escalón

2. Recolectar y
preparar los datos

Funciones para gente normal

Los creadores explican cómo se definen y crean los datos, junto con los matices, puntos fuertes y débiles; garantizan la calidad en el futuro

Consecuencias si no se desempeña el puesto

El riesgo de que el científico de datos no comprenda los datos y de que los datos incorrectos conduzcan a malos resultados

Escalón

3. Analizar datos

Funciones para gente normal

Los colaboradores participan en el debate sobre los resultados provisionales, las teorías iniciales, etc.

Consecuencias si no se desempeña el puesto

Riesgo de que los resultados sean menos relevantes o factibles

Escalón

4. Formular los descubrimientos/
presentar resultados

Funciones para gente normal

Los colaboradores y los clientes toman las decisiones con respecto a la forma en que se tramitarán las conclusiones

Consecuencias si no se desempeña el puesto

El proyecto se detiene, sin ningún valor para el negocio

Escalón

5. Poner los hallazgos a trabajar
y apoyarlos

Funciones para gente normal

Los clientes ayudan a incluir los hallazgos en los procesos de trabajo y a utilizarlos

Consecuencias si no se desempeña el puesto

Los proyectos se detienen, sin ningún valor para el negocio

Para aprovechar al máximo sus datos, las empresas deben poner a las personas normales en el centro de sus programas de datos, hacer que todos participen y asignarles tareas específicas. Hacerlo acelerará esos programas y, al mismo tiempo, reducirá el miedo y el estrés. He aquí cómo empezar.

Vea a la gente normal como parte de la solución.

En mi trabajo de consultoría, me parece que muchos directivos, quizás inconscientemente, tienen ideas preconcebidas debilitantes sobre las personas. Los ven como parte del problema: anticuados, inadecuados a los rigores de los datos y resistentes a las nuevas ideas. Esas ideas preconcebidas simplemente no servirán. Cuando hablo con sus equipos, me doy cuenta de lo contrario. Un gran número sabe que los datos son cada vez más importantes, tienen grandes ideas para realizar mejoras y quieren crear oportunidades para sí mismos. Involucrarlos simplemente no es tan difícil.

Los líderes y las empresas tienen que reiniciar su perspectiva y ver a las personas como parte de la solución. Aconsejo a los gerentes que «empiecen de a poco» y pregunten a las personas dónde ven las oportunidades. La gran mayoría tiene ideas de sobra: una persona se preguntó si había perdido demasiado tiempo en las reuniones, otra si la mayoría de los informes que el equipo elaboraba se habían leído alguna vez y una tercera por qué es tan difícil reprogramar las citas de los pacientes. Anime a la gente a recopilar algunos datos para poner a prueba sus ideas y proponer mejores formas para que sus equipos hagan su trabajo. Entonces ayúdelos a implementar esas mejores formas.

He visto a muchas personas sin experiencia formal en datos contribuir a mejorar el rendimiento del equipo y de la empresa exactamente de esta manera. Casi todos obtienen una enorme satisfacción de la experiencia. Una mujer me dijo: «Llevo 20 años trabajando para esta empresa. Y nunca sentí que tuviera control sobre nada. Pero esto era diferente. Tenía el control, hice lo que creí que era mejor. Y permítame decirle lo que hemos conseguido». La emoción en su voz aún resuena años después.

Los directivos inteligentes deberían tratar de captar y difundir ese entusiasmo. Empiece por admitir que el desempeño de su equipo, división o empresa no es perfecto y, a continuación, siga los pasos descritos anteriormente, aunque con problemas mayores. Un gerente se preguntó si los datos que recopilaba su equipo eran lo suficientemente buenos como para cumplir con los requisitos de Conozca a su cliente, otro por qué dedicaba tanto tiempo a conciliar los informes de varias fuentes y un tercero por qué todos se quejaron de que «no confiaban en los datos» en las reuniones de personal. Acostúmbrese a preguntarse: «¿Podemos mejorar XYZ, hacer que su equipo recopile los datos relevantes, llegar al fondo del problema y tomar pequeñas medidas para mejorar las cosas? A medida que gane confianza, aborde temas cada vez más importantes. Muy pronto se empoderará y sentirá esa emoción.

Los verdaderos beneficios llegan cuando las empresas y los líderes comienzan a ver los datos como un medio para empoderar a las personas, una forma de minimizar las partes mundanas de su trabajo, tomar una medida de control, dar rienda suelta a su creatividad, aprender nuevas habilidades, centrarse en las partes satisfactorias de su trabajo y avanzar en sus carreras. Tendrá que adoptar una actitud proactiva, dar algunos ánimos y formación y ayudar.

Reoriente sus programas de datos para que todos participen.

Para muchos usuarios de datos, la idea de que no es su gran trabajo técnico sino la gente común lo que determina su éxito puede ser un trago amargo. Como los nuevos chicos de la cuadra, los equipos de datos han tenido que establecerse. Como es natural, han seleccionado los problemas en los que podrían trabajar por sí mismos: los equipos de calidad se centran en la limpieza de los datos, los equipos de ciencia de datos en las áreas en las que hay muchos datos y los equipos de privacidad en desarrollar las políticas necesarias para cumplir con el Reglamento Mundial de Protección de Datos. Si bien es comprensible, este enfoque interno va en contra de la realidad de que su éxito depende de la gente común. Ahora, las empresas simplemente deben realinear una parte sustancial de sus programas de ciencia, calidad, arquitectura y monetización de datos para atraer a la gente común.

Para ello, los equipos de datos deben trabajar con personas normales todos los días, hacerse una idea de sus problemas y oportunidades y aprovechar sus esperanzas y temores en torno a los datos. Deben centrarse menos en los macrodatos y más en equipar a las personas con las herramientas que necesitan para formular y resolver sus propios problemas. Los equipos de datos deben buscar la alegría no en un modelo inteligente, sino en los resultados empresariales y en los éxitos de las personas a las que sirven.

Cada proyecto de datos debe empezar con dos preguntas:

1. ¿A quién afectará este esfuerzo?
2. ¿Cómo podemos hacer que se involucren lo antes posible?

Entonces pida a esas personas que trabajen con usted y obtenga una buena respuesta cuando pregunten: «¿Qué le gustaría que hiciera?»

Si bien prácticamente todo el mundo puede contribuir de inmediato, cuanto más sepa la gente, más podrá contribuir. Esto significa formación y apoyo. Los equipos de datos deben dedicar una parte importante de su trabajo a proporcionar las habilidades de datos en el trabajo que las personas necesitan. Una de las mejores formas de hacerlo es crear una red de «gestores de datos integrados» que dependan de los departamentos de negocios y, por lo tanto, estén lo suficientemente cerca como para ayudar a la gente común día tras día. También funcionan como miembros del equipo de datos ampliados. Los gestores de datos integrados asumen la responsabilidad principal de los datos de sus equipos. Los profesionales de los datos forman a los gestores de datos integrados en el análisis de datos pequeños y la calidad de los datos, que los gestores de datos integrados transmiten a sus equipos. Luego ayudan a la gente común a definir y completar las mejoras descritas anteriormente.

Estos equipos de datos ampliados aún no son comunes, pero han trabajado con éxito en Shell, Chevron (donde las incrustaciones se denominan «partes responsables») y el Banco del Golfo ( donde se llaman embajadores). (Divulgación completa: he trabajado con estas empresas.) Los equipos de datos son pequeños por diseño y dan soporte a un gran grupo de incrustaciones, cada uno de los cuales dedica alrededor de un tercio de su tiempo a apoyar a la gente normal. Por ejemplo, en el Banco del Golfo, el equipo de cinco personas de la directora de datos y análisis Mai Alowaish apoya a más de cien embajadores.

Involucrar a la gente normal cambia radicalmente la forma en que se gestionan los datos en las organizaciones. Piense en la calidad de los datos, un problema enorme que afecta a casi todo el mundo. Los equipos de datos intentan ayudar, mediante limpiando los datos: Implementan una herramienta que escanea los datos y detecta los errores. Luego, hacen todo lo posible para hacer las correcciones, automáticamente cuando es posible y a mano cuando no. El trabajo lleva mucho tiempo y es difícil. Peor aún, nunca termina, ya que las empresas cometen los mismos errores una y otra vez.

Hay una forma mejor que no tiene como objetivo corregir los errores, sino atacar de forma proactiva sus causas fundamentales. Por lo tanto, un equipo pequeño de personas normales, que han recibido formación y apoyo de un gestor de datos integrado, clasifica los datos que necesita para completar su trabajo, mide la calidad de esos datos, identifica y, a continuación, ataca de forma proactiva las causas fundamentales de sus problemas de calidad de los datos, haciendo que desaparezcan para siempre. Por ejemplo, la persona de arriba que se preguntaba por qué era tan difícil reprogramar a los pacientes descubrió que nadie era responsable de mantener los datos de contacto actualizados. Esto llevó a un cambio en el proceso de registro, ya que la recepcionista garantizó desde el principio que el número de teléfono de contacto del paciente era correcto.

Aquí hay un tema que resuena para los equipos de datos: el cambio de una perspectiva «de adentro hacia afuera» a una de «fuera hacia adentro». Y esto llevará a una redistribución del personal: hacia los problemas estratégicos, hacia los pequeños datos, hacia la eliminación de los problemas de calidad y hacia el empoderamiento.

Aclare las expectativas y póngase manos a la obra.

La gente normal se involucra plenamente con los datos todos los días, son clientes de datos creados en sentido ascendente y son creadores de datos que otros utilizarán; utilizan datos para tomar decisiones y completan su trabajo; son guardianes de los activos de datos de la empresa; y pueden ser pequeños científicos de datos y colaboradores, clientes, y datos creadores en la ciencia de datos más amplia_,_ iniciativas de inteligencia artificial y transformación digital. Visto así, es ridículo dejarlos al margen, como hace la mayoría.

Refuerza esta perspectiva la observación que hizo Samuel Wilks hace unos 70 años (parafraseando a H. G. Wells): «El pensamiento estadístico algún día será tan necesario para una ciudadanía eficiente como la capacidad de leer y escribir». Si bien nuestro tema aquí tiene que ver con las empresas, no con los países, y con las personas en sus funciones de empleados, no de ciudadanos, la esencia de la observación de Well es cierta desde hace mucho tiempo. Es hora de que se comprometan plenamente.

Hay mucho por hacer. Los líderes y las empresas deben reducir el enfoque, aclarar lo que esperan, asignar personas para que trabajen en problemas específicos y exigir resultados. A menudo aconsejo a los clientes que empiecen por la calidad, porque si se hace correctamente, se obtienen resultados más rápidamente, la gente común disfruta de su función como creadores y clientes de datos, y todos los usos de los datos dependen de la calidad.

Los temas que se presentan aquí son difíciles y tardará algún tiempo en actuar plenamente. Pero vistos con la luz adecuada, son casi obvios. ¡Y mucho más satisfactorio y rentable desde el punto de vista personal que el status quo!