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Para convertirse en una empresa impulsada por datos, las compañías deben adoptar un nuevo paradigma de gestión, en el que deben capacitar a expertos en datos, sino a todos dentro de su organización para trabajar con datos, independientemente de su nivel de comodidad o experiencia con ellos. Este cambio se puede lograr construyendo lo que llamamos una democracia de datos, cuyos beneficios incluyen, una mayor agilidad y la toma de decisiones impulsada por datos acelerada en todos los niveles de la organización.
A menudo, los gerentes confunden el concepto de democratizar datos con el acceso universal a datos. En cambio, se trata de garantizar que con el tiempo, los empleados sin «datos» en su título, o «personas comunes», se sientan lo suficientemente cómodos como para incorporar datos en sus actividades diarias y convertirse en «ciudadanos de datos» (con derechos y obligaciones). Implica un cambio cultural en toda la organización y enseñar a este grupo más amplio de empleados con datos desde su posición funcional o dominio para contribuir a la creación de valor empresarial y escalar datos e IA para la innovación.
Democratización de Datos La democratización de datos es la capacidad de una empresa para motivar y capacitar a una gama más amplia de empleados, no solo…
¿Qué pueden aprender los líderes senior y los gerentes de los nativos digitales y los titulares que lograron con éxito la transición a una democracia de datos?
Basándonos en una combinación de investigación de estudios de casos de nativos digitales y titulares digitalizados, y trabajando directamente con cientos de ejecutivos de datos y equipos de Fortune 500 en varias etapas de construcción de democracias de datos en sus organizaciones, presentamos cinco áreas habilitadoras o pilares (así como barreras a superar) que encontramos que ayudan a los gerentes a capacitar a los empleados y realizar la transición.
1. Ampliar el acceso a datos mediante la implementación de catálogos y mercados de datos
El primer paso es asegurar que los empleados tengan acceso a los datos que necesitan. Aunque esto suene simple, incluso obvio, generalmente hay cuellos de botella que deben identificarse para que puedan eliminarse. Por ejemplo, la mayoría de las veces, los datos están bloqueados en aplicaciones y no son accesibles para su uso posterior, preservando silos de datos.
Para abordar estos silos, los empleadores pueden comenzar estableciendo una forma para que los empleados «vean» los datos y puedan solicitar acceso a ellos. Para hacer esto, las empresas suelen configurar plataformas dedicadas como catálogos de datos o hubs de metadatos equivalentes que ofrecen una experiencia similar a la de una biblioteca. Esto permite que todos los empleados naveguen por los datos antes de «comprarlos» o solicitar acceso a ellos.
Muchas organizaciones tradicionales históricamente han enfatizado el uso cumplido y seguro de datos hasta el punto de restringir completamente el acceso a datos. Ayudar a los empleados a ver los datos, saber que existen en primer lugar, con un catálogo de datos es vital, al tiempo que permite la gobernabilidad y el uso cumplido y seguro de datos en la parte posterior.
2. Estimular la generación de ideas impulsadas por datos a través del autoservicio
Tradicionalmente, los informes y análisis han sido generados por especialistas en departamentos de TI, pero este método es lento ya que siempre incorpora intermediarios. Tales enfoques centralizados son barreras importantes para la innovación impulsada por datos.
Una solución más reciente para este desafío son las herramientas de autoservicio que permiten a los empleados regulares crear sus propios informes o ideas, ayudando a individuos y equipos a crear narrativas impulsadas por datos a partir de sus propios datos y mejorar decisiones dentro o entre áreas funcionales. Algunos ejemplos de estas herramientas que han ganado terreno recientemente son Tableau, MicroStrategy, PowerBI y Alteryx.
A pesar de las claras ventajas, estas herramientas a menudo solo están disponibles para una audiencia muy limitada dentro de la mayoría de las empresas hoy en día. Para avanzar, las empresas necesitan ofrecer entornos de autoservicio para que los empleados puedan recuperar productos analíticos existentes (por ejemplo, un panel de ventas netas) o crear los suyos propios, estimulando así la producción de ideas impulsadas por datos para respaldar decisiones comerciales clave en toda la organización. Estas herramientas también descargan a TI y a los especialistas en datos de tareas repetitivas y no estratégicas.
3. Elevar la alfabetización de datos con planes de estudio específicos para personas o familias de roles
Es imposible esperar que cada empleado sea un científico de datos, ni que los empleados regulares sean automáticamente alfabetizados en datos. Sin embargo, a medida que las empresas buscan mejorar el uso de datos para una mejor toma de decisiones, deben identificar aquellos roles o categorías de empleados que deben sentirse cómodos utilizando e interpretando datos. Ya sea para entender el contexto estratégico de los datos de la empresa, usar una herramienta de autoservicio o comprender un panel, la alfabetización en datos implica un viaje de aprendizaje continuo integrado en las trayectorias profesionales de los empleados.
Para abordar esta necesidad de (re)educación y (re)capacitación, se pueden establecer programas de capacitación que reflejen las necesidades específicas de diferentes arquetipos o personas. Esto se puede lograr combinando cursos fundacionales cortos, como campamentos de entrenamiento o sprints, con aprendizaje situado sobre datos y sus aplicaciones en el contexto empresarial específico del empleado.
En Airbnb, han creado la Universidad de Datos que capacita a todos los empleados a través de tres personas: especialistas en datos, gerentes y principiantes, y en tres niveles de competencia: conciencia de datos, recopilación y visualización de datos, y datos a escala.
El contenido está orientado a los conjuntos de datos específicos y a las necesidades de una unidad de negocio independiente. Uber también demostró un enfoque exitoso al establecer un programa de capacitación entre pares en el que sus científicos de datos actúan como entrenadores en varios equipos y trabajan conjuntamente con los equipos en conjuntos de datos específicos y proyectos con gran cantidad de datos.
Por lo general, los titulares ofrecen programas de formación, pero estos tienden a ser opcionales y se centran principalmente en la alfabetización en datos y los contenidos de datos fuera del contexto real de la unidad de negocio y el contexto funcional del empleado. Aprendiendo de los nativos digitales, podemos ver que cuando el aprendizaje y la capacitación se adaptan a personas o familias de roles, comprendiendo tanto el aprendizaje fundamental como el situado, lleva a resultados más exitosos.
Fuente: Harvard Business Review
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