Al haber tratado con muchas empresas para trabajar con sus datos, desmarañándolos y ayudándoles a utilizar sus datos, me he dado cuenta de que las empresas suelen pasar por cuatro fases del análisis de datos o etapas hasta alcanzar la situación ideal donde los datos y su análisis están democratizados, evidentemente cada empresa con sus propias particularidades.
En este artículo voy a describirte estas cuatro fases para que puedas ubicar en qué situación estás, lo que tiene cada fase de positivo y de negativo y algunas ideas o consejos para que puedas superar la fase en la que te encuentres y puedas dar el salto a la siguiente.
Las cuatro fases hacia la excelencia
Los datos y su análisis tienen una gran importancia, su impacto en la empresa es mayor a medida que avanzas en las diferentes fases del análisis de datos. De la misma manera según crece la empresa también lo hacen sus datos, de esta forma las fases y el impacto se retroalimentan.
Fase 1, los primeros KPI a la carta
Cuando una empresa empieza no tiene muchos datos, así que analizar la información es menos importante y la empresa se centra en el área comercial, mejorar sus productos y conseguir clientes en lo único y principal, esta sería una fase cero.
En cuanto aparecen las primeras inquietudes en saber cómo va la empresa, cómo van las ventas, si hemos vendido más o menos, etc. es cuando se solicitan esos primeros KPI’s o informes de ventas para poder analizar y comparar. Es entonces cuando estás en la fase 1, donde se piden esos datos, sobretodo de tipo comercial, a una persona dentro de la empresa para que los recopile y presente.
Aspectos positivos: Es la más barata de todas, no gastas en ninguna herramienta y los kpi son exactamente lo que se ha pedido.
Aspectos negativos: Es un proceso manual (aunque puedas hacer algunos automatismos) y la visibilidad para la empresa es muy limitada y puntual en el tiempo.
¿Qué herramientas se utilizan en esta fase? Principalmente informes exportados, hojas de Excel o incluso alguna consulta tipo SQL a las bases de datos.
Fase 2, aparece el de los datos
Llegada a esta fase, donde la empresa tiene diferentes departamentos con una relativa envergadura, las personas de marketing, ventas, producción, logística, etc. empiezan a tener sus propias necesidades y KPI’s para saber cómo van.
La empresa empieza a tomarse en serio sus datos y hay un usuario dentro de la empresa sobre el que se centralizan todo y que se se encarga de ayudar a todos estos departamentos. Este usuario se organiza para recoger los datos, tratarlos y representarlos para que el resto de usuarios puedan tomar decisiones con esta información.
Esta fase es importante y realmente es el inicio para llegar a la democratización de los datos.
Aspectos positivos: Relativamente rentable, aún bastante enfocado. Es un escenario todavía económico en cuanto a herramientas y los KPI’s siguen siendo bastante enfocados para cada persona.
Aspectos negativos: Los datos tienen mayor visibilidad visibilidad pero aún limitada, el usuario encargado puede cometer errores o tener cierto desorden, porque generálmente su trabajo principal no son los datos.
¿Qué herramientas se utilizan en esta fase? Aparecen las primeras herramientas de visualización de datos como Tableau, PowerBI, DataStudio e incluso herramientas ETL para automatizar la extracción de datos.
Fase 3, se centralizan los datos y el conocimiento
Según avanza el tiempo la gente se vuelve adicta a los datos y cada vez se piden más y más KPI’s, más cuadros de mandos, más puntos de vista de los datos y el volumen de trabajo para el usuario encargado es demasiado.
La empresa da el paso de crear un departamento específico e incorporar a algunas personas para extraer, preparar y analizar los datos. El salto a esta fase puede obviarse si el departamento no centraliza los datos y lo que decide es democratizarlos, pasando a la fase cuatro; vamos a describir primero la fase tres.
La fase de centralización es en la que tienes un equipo de personas especializada (suelen ser ingenieros y/o analistas) cuyo trabajo es gestionar todos los proyectos de datos, cuadros de mandos e informes dentro de la empresa que necesite cada departamento o persona. Es posible que en esta fase, aun siendo varias personas, pueden producirse cuellos de botella y que haya datos que jamás se analicen, pues estos usuarios siguen trabajando principalmente bajo pedido.
Aspectos positivos: Los datos son mucho más consistentes y están más ordenados y uniificados, también son más visibles para toda la empresa.
Aspectos negativos: El coste de personal crece de forma importante al tener un equipo dedicado. Hay información o conocimiento al que nunca se llega porque estas personas no conocen el contexto o algunas naturalezas del negocio.
¿Qué herramientas se utilizan en esta fase? Además de las anteriores, se añaden herramientas de almacén de datos, incluso alguna de tipo Big Data (Amazon, Google, Microsoft).
Fase 4, la democratización de los datos
Finalmente llega la situación que podemos considerar ideal, donde la empresa alcanza un nivel muy alto de madurez y el análisis de datos se democratiza. Las herramientas de análisis y visualización de datos llegan a todo tipo de personas de la empresa, herramientas para personas no técnicas y que les permiten responder a sus propias preguntas, indagar y analizar sus datos.
Esta fase se considera ideal porque permite a la gente que tiene el conocimiento del negocio y su área, poder analizar datos de forma autónoma. Contando siempre con el respaldo del equipo de datos, que pasa a apoyar y ayudar a los usuarios en vez de controlar y desarrollar.
Aspectos positivos: Los datos tienen una visibilidad máxima, dando a las personas de negocio la capacidad de explotarlos.
Aspectos negativos: Es posible que aparezcan algunas inconsistencias de datos al haber usuarios que analizan con criterios diferentes. Mayor coste de infraestructura y herramientas.
¿Qué herramientas se utilizan en esta fase? Además de las anteriores, pueden aparecen fuentes de datos propias para cada departamento, incluso herramientas propias.
¿Por qué hay que llegar a la fase 4?
Si bien puede dar miedo democratizar los datos y proporcionarlos a los usuarios, este es el camino. ¿Acaso no pueden obtener los datos a través de informes o pedirlos? No tiene sentido tener miedo en este aspecto.
Descentralizar los datos y su análisis va a permitir que el conocimiento fluya y crezca, que haya menos burocracia y dependencias, pero sobretodo que las personas se empoderen y pasen a guiarse por sus datos.
