Doxa 1818

Cinco pilares para democratizar los datos en su organización

Lecciones de las empresas nativas digitales.

Por Hippolyte Lefebvre, Christine Legner y Elizabeth A. Teracino

Tecnología y análisis

Harvard Business Review

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Resumen. Muchas empresas se han fijado el objetivo de centrarse en los datos y, sin embargo, muchas organizaciones tradicionales siguen esforzándose por democratizar los datos más allá de los expertos en datos. Los autores afirman que las empresas deben adoptar un nuevo paradigma de gestión para democratizar realmente los datos y ofrecer 5 pilares para crear una «democracia de datos»: 1) ampliar el acceso a los datos mediante la implementación de catálogos y mercados de datos, 2) estimular la generación de información basada en los datos a través del autoservicio, 3) mejorar la alfabetización de datos con planes de estudio específicos para personas o familias de roles, 4) promover las prácticas de datos mediante la creación de comunidades y 5) promover los datos a través de varios canales de comunicación corporativa.

Pasar a «basarse en los datos» ha sido un estrella polar para la mayoría de las empresas, y aquellos que aún no han conseguido introducir datos en el ADN cultural de su organización, impedir su uso a gran escala, son ahora a la zaga de sus competidores — y la disparidad va en aumento. Sin embargo, integrar y aprovechar los datos de todos los rincones de la organización no es tarea fácil, ya que incluso los nativos digitales, como Airbnb, Netflix, Uber y similares, han tenido problemas desde entonces no es posible tener un científico de datos en cada habitación.

Para centrarse en los datos, las empresas deben adoptar un nuevo paradigma de gestión, en el que deben capacitar no solo a los expertos en datos, sino a todos los miembros de la organización para que trabajen con los datos, independientemente de su nivel de comodidad o experiencia con ellos. Este cambio se puede lograr mediante la creación de lo que llamamos una democracia de datos, cuyos beneficios incluyen, entre otros, una mayor agilidad y una toma de decisiones acelerada basada en los datos en todos los niveles de la organización.

Los administradores suelen confundir el concepto de democratizar los datos con el acceso universal a los datos. Se trata más bien de garantizar que, con el tiempo, los empleados sin «datos» en su título o» gente normal», sentirse lo suficientemente cómodo como para incorporar los datos en sus actividades diarias y convertirse en «ciudadanos de los datos» (con derechos y obligaciones). Implica un cambio cultural en toda la organización y enseñar a esta gama más amplia de empleados con datos de su propio puesto funcional o dominio para contribuir a la creación de valor empresarial y escalar los datos y la IA para la innovación.

Qué pueden aprender los altos directivos y líderes de los nativos digitales ¿y los titulares que gestionaron con éxito la transición a una democracia de datos?

Basándonos en una combinación de estudios de casos de nativos digitales y titulares digitalizados, y trabajando directamente con cientos de ejecutivos y equipos de datos de Fortune 500 en distintas etapas de la creación de democracias de datos en sus organizaciones, presentamos cinco áreas habilitadoras o pilares (así como las barreras que superar) que descubrimos para ayudar a los gerentes a empoderar a los empleados y hacer la transición.

1. Amplíe el acceso a los datos mediante la implementación de catálogos y mercados de datos.

El primer paso es garantizar que los empleados tengan acceso a los datos que necesitan. Si bien esto suena simple, incluso obvio, normalmente hay cuellos de botella que primero hay que identificar para poder eliminarlos. Por ejemplo, la mayoría de las veces los datos están bloqueados en las aplicaciones y no se puede acceder a ellos para su uso posterior, preservar los silos de datos.

Para abordar estos silos, los empleadores pueden empezar por crear una forma para que los empleados «vean» los datos y puedan solicitar el acceso a ellos. Para ello, las empresas suelen crear plataformas dedicadas, como catálogos de datos o centros de metadatos equivalentes, que ofrecen una experiencia similar a la de una biblioteca. Esto permite a todos los empleados buscar los datos antes de «comprarlos» o solicitar acceso a ellos.

Airbnb, nativo digital, lo implementó correctamente. Para ampliar el acceso al conocimiento guardado a través de equipos de datos fragmentados, una de las primeras inversiones de Airbnb fue lanzar la herramienta de descubrimiento y exploración de datos Portal de datos. La plataforma replica notablemente el ecosistema de datos de la empresa como un gráfico que conecta los datos y los activos de datos relevantes con los recursos empresariales, como los equipos relacionados, los proyectos en curso y los resultados empresariales. Esto facilita el descubrimiento de datos y la recuperación de contextos por parte de cualquier persona de la empresa que necesite un acceso determinado a varios datos. Se han observado iniciativas de descubrimiento de datos similares en LinkedIn ( Centro de datos), Netflix ( Metacat), Uber ( Libro de datos) y Spotify ( Léxico).

Históricamente, y de manera opuesta, muchas organizaciones tradicionales han hecho hincapié en el uso seguro y compatible de los datos hasta el punto de restringir por completo el acceso a los datos. Ayudar a los empleados a ver los datos —para que sepan que existen en primer lugar— con un catálogo de datos es vital, a la vez que permite la gobernanza y el uso seguro y compatible de los datos en el back-end.

2. Estimule la generación de información basada en datos a través del autoservicio.

Tradicionalmente, los informes y los análisis los generaban especialistas de los departamentos de TI, pero esta forma de trabajar es lenta, ya que siempre incorpora intermediarios. Estos enfoques centralizados no se escalan y son los principales obstáculos para la innovación basada en los datos. Una solución más reciente a este desafío es herramientas de autoservicio que permite a los empleados habituales crear sus propios informes o información, lo que ayuda a las personas y a los equipos a crear narrativas basadas en datos a partir de sus propios datos y a mejorar las decisiones dentro o entre las áreas funcionales. Algunos ejemplos de herramientas de este tipo que han avanzado recientemente son Tableau, MicroStrategy, PowerBI y Alteryx.

A pesar de las claras ventajas, hoy en día solo están disponibles para un público muy reducido en la mayoría de las empresas. Para avanzar, las empresas deben ofrecer entornos de autoservicio para que los empleados puedan recuperar los productos analíticos existentes (por ejemplo, un panel de ventas netas) o crear los suyos propios, lo que estimule la producción de información basada en datos que respalde las decisiones empresariales clave en toda la organización. Además, estas herramientas ayudan a los especialistas en TI y datos a realizar tareas repetitivas y no estratégicas.

En Uber, abordaron este pilar creando una plataforma de análisis de autoservicio que es» creado para los expertos, diseñado para los menos técnicos». Su objetivo es que los datos se utilicen para informar todas las decisiones de la empresa y, por lo tanto, se anime a los empleados a participar en proyectos de análisis (por ejemplo, pruebas A/B) en un entorno de confianza que cuente con el respaldo de expertos en datos.

Airbnb adoptó este enfoque en una línea similar con Repositorio de conocimientos, que tiene el objetivo de compartir información analítica confiable y validada en toda la empresa. Todos los trabajos analíticos se revisan por pares en términos de reproducibilidad, calidad, consumibilidad, capacidad de descubrimiento y documentación antes de publicarse. La nueva plataforma de experimentación de Spotify se creó para que pudieran adoptar un proceso de desarrollo de productos basado verdaderamente en datos, reuniendo a gerentes de productos, ingenieros de datos y científicos de datos para elaborar hipótesis y coordinar las colaboraciones entre equipos a gran escala.

3. Aumente la alfabetización de datos con planes de estudio específicos para personas o familias de roles.

No se puede esperar que todos los empleados sean científicos de datos, ni que los empleados habituales sepan leer datos de forma predeterminada. Sin embargo, a medida que las empresas buscan mejorar el uso de los datos para tomar mejores decisiones, deben identificar las funciones o categorías de empleados que necesitan saber cómo usar e interpretar los datos. Ya sea para entender el contexto estratégico de la empresa en materia de datos, para utilizar una herramienta de autoservicio o para entender un panel de control, la alfabetización de 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 formación que reflejen las necesidades específicas de los diferentes arquetipos o personas. Esto se puede lograr combinando cursos básicos cortos, como campamentos de entrenamiento o sprints, con un aprendizaje situado sobre los datos y sus aplicaciones en el contexto empresarial específico del empleado.

En Airbnb, han creado Universidad de datos que forma a todos los empleados a través de tres personas (especialistas en datos, gerentes y novatos) y en tres niveles de competencia: conocimiento de los datos, recopilación y visualización de datos y datos a escala. El contenido está orientado a los conjuntos de datos y necesidades específicos de una unidad de negocio independiente. Uber también demostró un enfoque exitoso al establecer un programa de formación 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.

Los titulares suelen ofrecer formaciones, pero suelen ser opcionales y se centran principalmente en la alfabetización y el contenido de los datos fuera del contexto funcional y de la unidad de negocio real del empleado. Al aprender de los nativos digitales, podemos ver que cuando el aprendizaje y la formación se adaptan a las personas o familias de roles, que comprenden el aprendizaje fundamental y el aprendizaje situado, se obtienen resultados más exitosos.

4. Promover las prácticas de datos mediante la creación de comunidades.

Las prácticas de datos suelen estar poco desarrolladas en la mayoría de las empresas y los empleados que asumen funciones de datos suelen sentirse aislados. La falta de mecanismos de colaboración y intercambio de conocimientos agrava su aislamiento.

Crear comunidades de datos en torno a un dominio de interés compartido (por ejemplo, una herramienta analítica, un método o un problema empresarial específicos) puede ayudar a promover el aprendizaje y a dar forma a las prácticas de datos a través de experiencias compartidas. Los entornos de autoservicio y las plataformas de datos (es decir, la biblioteca de datos) mencionados anteriormente se pueden utilizar para proporcionar funciones avanzadas de colaboración y soporte (por ejemplo, etiquetas, comentarios, documentación, contactos, solicitud de ayuda).

En Netflix, equipos de productos y expertos en ciencia de datos hablar sobre los diseños experimentales (por ejemplo, las pruebas A/B en la interfaz de la aplicación) y sus resultados a través de los foros establecidos. Airbnb tiene una comunidad que reúne grupos distribuidos de ingenieros de datos a través de foros y grupos de trabajo para apoyar un» global» iniciativa de calidad de datos.”

Las empresas deben priorizar, establecer y financiar estas comunidades para garantizar que los expertos en datos puedan interactuar entre sí en las prácticas de datos y sentirse menos aislados. Los nativos digitales han demostrado que las comunidades aún más informales pueden reunir a los miembros en torno a un dominio de interés compartido (por ejemplo, informes o herramientas analíticas) y provocar el empoderamiento colectivo a través del intercambio de experiencias. También son una forma eficaz de abordar problemas comunes, como el acceso o la calidad de los datos, y contribuyen a armonizar las prácticas de toda la empresa.

5. Promover los datos a través de varios canales de comunicación corporativos.

A pesar de que algunas empresas tienen éxito con las iniciativas de formación y educación, la confianza de los empleados a la hora de utilizar los datos e inculcar los datos en la cultura empresarial son barreras recurrentes para convertirse en una empresa basada en los datos. Las iniciativas educativas son un precursor, pero no son suficientes por sí solas para cambiar la cultura empresarial a un nivel más profundo. Para aumentar la confianza de los empleados y estimular la demanda de datos, las empresas tienen que promoverlos.

Mediante un enfoque doble, las empresas pueden crear conciencia para promover el valor y el uso de los datos. En primer lugar, los canales de comunicación dedicados promueven el uso de los datos para satisfacer las necesidades estratégicas. Los eventos corporativos, los boletines y los podcasts son ejemplos de canales que también se pueden utilizar para anunciar cualquier iniciativa nueva, como la nueva disponibilidad de formación, los éxitos, etc. En segundo lugar, a medida que las empresas aumenten su red de usuarios de datos, se pueden contratar embajadores para que aboguen por los datos a nivel local. Por ejemplo, los gestores de datos pueden compartir mensajes clave sobre la calidad de los datos con los científicos de datos que forman parte de los equipos de productos.

En Uber, vimos ese liderazgo busca empoderar a los defensores de los datos como embajadores en cada equipo empresarial para promover el valor de los datos a nivel local y, al mismo tiempo, garantizar una comunicación constante con los expertos en datos. Netflix ha creado un carta cultural que menciona y promueve el uso de los datos para la toma de decisiones como un factor clave para una carrera exitosa; los datos se declaran como parte del ADN de la organización por escrito. Salesforce mide continuamente el uso de la información de los datos y publica los éxitos logrados gracias a ellos.

Los titulares a menudo aún no han reservado la inversión prioritaria en la promoción de los datos y la creación de conciencia por todos los canales necesarios. Para llevar el conocimiento de los datos, la alfabetización y el uso de los datos para la toma de decisiones en todos los rincones de la organización, los altos directivos y directivos tienen que utilizar todos los canales de comunicación disponibles o crear otros nuevos; de lo contrario, no se traducirá en una cultura basada en los datos en toda la organización.

A medida que los datos se hacen cada vez más omnipresentes, los gerentes de todas las funciones empresariales tienen que aprovechar los datos para diversas aplicaciones y objetivos, desde los informes tradicionales hasta los análisis de autoservicio y la innovación impulsada por la IA. Gracias a nuestras interacciones habituales con ejecutivos de gestión de datos y expertos en análisis, hemos aprendido que, si bien muchos son conscientes de los desafíos de construir una democracia de datos, a menudo siguen abordándola de manera fragmentaria y ad hoc. Construir una democracia de datos implica la orquestación coordinada y la aceptación de los altos directivos y líderes. Si bien estos cinco pilares se pueden construir sin necesidad secuencial, proporcionan la hoja de ruta para avanzar y, abordarlos todos de manera intencional, puede ayudar a los gerentes a integrar correctamente los datos en todos los rincones de la organización.

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Hippolyte Lefebvre es investigador de la Facultad de Economía y Empresa (HEC) de la Universidad de Lausana y del Centro de Competencia para la Calidad de Datos Corporativos. Su trabajo, presentado en conferencias internacionales, ayuda a las empresas a crear más valor a partir de sus datos democratizándolos más allá de la comunidad de expertos en datos.

Christine Legner es profesora de Sistemas de Información en la Facultad de Economía y Empresa (HEC) de la Universidad de Lausana. Es cofundadora y directora académica del Centro de Competencia para la Calidad de Datos Corporativos, donde ella y su equipo de investigación colaboran directamente con expertos de la industria para desarrollar conceptos, herramientas y métodos que avancen en el campo y las prácticas de la gestión de datos.

Elizabeth A. Teracino, Ph.D., es investigadora senior y asesora en transformaciones de datos, digitales y de sostenibilidad en la Facultad de Economía y Negocios (HEC) de la Universidad de Lausana y en el Centro de Competencia para la Calidad de Datos Corporativos.