De DataOps y Data-Driven Organization. Parte 1
Como suele ser común en el mundo IT se desarrollan de manera acelerada y rápida nuevas tecnologías, herramientas, metodologías, perfiles, términos, entre otros. Así desde hace un tiempo para acá viene sonando cada vez con más fuerza el término DataOps. Pero este término no viene solo, se origina también para cubrir una necesidad: crear Data-Driven Organization o ayudar a organizaciones tradicionales a convertirse en una.
Entonces tenemos dos términos que pueden sonar algo confuso y nuevo para la mayoría, mi intención aquí es mostrar de la manera más simple posible una definición de estos términos y la importancia de cada uno de ellos, tanto para el mundo IT, los negocios, como para la vida en general.
Comencemos entonces por definir la necesidad “crear una organización impulsada por datos ( Data-Driven Organization) o ayudar a organizaciones tradicionales a convertirse en una”
Actualmente está más que claro el rol importante que juegan los datos en la vida de las organizaciones que quieren crecer y hacerse más sólidas, también es algo evidente que los datos por sí solo no son muy útiles, los datos tratados si tienen mucha potencia. Es por esto que es muy importante poder: localizar, indexar, tratar, y analizar los datos. O sea, refinarlos.
Los datos al igual que el petróleo por sí solo no agrega mucho valor, pero refinado y tratado es mucho más útil.
Una Data-Driven Organization es precisamente una organización que entiende la importancia que tiene los datos y también sabe que tratarlos de la manera correcta es fundamental, este tipo de organizaciones posee una cultura de tratar, usar, explotar y cuidar los datos para tomar todas las decisiones del negocio, nadie en estas organizaciones va a una reunión armado con corazonadas, intuición y lo que dicta la experiencia. A diferencia de lo que ocurre en organizaciones tradicionales, la persona con el cargo más alto y con el salario mayor no gana la discusión en la reunión, por el contrario, las discusiones y reuniones son dominadas y guiadas por hechos, datos, números, análisis de datos, es decir es dominada por “stuff backed up by data”
Ahora, ¿porque es importante convertir una organización en Data-Driven Organization?
La respuesta es simple: porque esto paga, genera ganancias, aumenta el profit de las organizaciones. Y hay estudios suficientes que lo respaldan (nos basamos en datos) el MIT Center for Digital Business consultó a 330 organizaciones sobre el análisis que hacen sobre sus datos y sobre el proceso de decisiones en su negocio. Y encontró que las organizaciones que se reconocen ellas mismas como Data-Driven Organization son las que mejor desempeño mostraron en cuanto a las medidas objetivas de éxito financiero y operativo
Especialmente, compañías en el top tres de su industria, cuando se convirtieron en Data-Driven Organization fueron (hablando en términos de average) 5 % más efectivas y 6 % más “profitable” que sus competidores. Esto se mantuvo incluso después de contabilizar la mano de obra, el capital, los servicios adquiridos y las inversiones tradicionales de TI. También fue estadísticamente significativo y se reflejó en el aumento de los precios del mercado de valores.
Una encuesta del Economist Intelligence Unit mostró que el 70 % de los ejecutivos senior dice que el análisis de datos para la toma de decisiones en cuanto a ventas y marketing es “muy” o “extremadamente importante” para su compañía. Y se calcula que este número aumentará en 89 % en los próximos 2 años.
Les comparto un link de un informe del Economist Intelligence Unit;
El apoyo de los datos para estas decisiones es fundamental, es como tener una visión especial para ver en la niebla, donde todo es confuso y no sabes lo que se viene. La base que puede aportar un buen uso de los datos muchas veces pueden ayudarte a poder ver entre la niebla.
Aquí surge una nueva pregunta ¿Cómo convertimos una compañía en Data-Driven Organization?
Fuente: https://www.gartner.com/it-glossary/data-driven-marketing-ddm
Esto evidentemente es un tema que sobrepasa lo que pueda detallar de manera simple en un escrito, pero sí podemos indicar que convertirse en una Data-Driven Organization, requiere abordar simultáneamente tres interdependientes iniciativas:
- Identificar, combinar y administrar múltiples fuentes de datos:
Podrías tener a la mano toda la data que necesitas, o quizás tienes la necesidad de encontrar otras fuentes de datos. Cualquier que sea el caso, lo cierto es que necesitas eliminar silos de datos mientras constantemente estás en la búsqueda de nuevas formas para alimentar y nutrir tu proceso de toma de decisiones.
Esto es como guardar la placenta de tu hijo, posiblemente hoy no sea de utilidad pero en el futuro puede salvarle la vida… claro es mucho más barato.
Fuente Imagen: https://iinnuar.wordpress.com/2015/03/17/proyecto-placenta-humana/
Es importante tener en mente que mientras se está minando datos para obtener insigths, demandar datos desde diferentes e independientes fuentes te puede llevar a tomar mejores decisiones, podemos decir que las fuentes y la cantidad de datos que puedas recolectar incrementará el orden y la magnitud de las decisiones que puedes tomar. Hoy vivimos en un mundo altamente conectado debido a las transacciones, interacciones y el incremento de sensores que esta generando datos.
Es un hecho que si sabemos aprovechar la múltiples fuentes que se tienen, se pueden obtener mejores insight, las compañías que saben aprovechar estos recursos tienen una mejor forma financiera y operacional
- Construir modelos analíticos avanzados para predecir y optimizar resultados:
Encuentra un norte antes de zarpar y navegar. Es importante, interesante y tentador ponernos a desarrollar fantásticos modelo predictivos. Pero la verdad es que en estos casos no se debe comenzar por los datos (al menos al principio), hay que iniciar por un problema o necesidad del negocio que se convierta en nuestro norte. La forma más eficiente, es identificar una oportunidad de negocio y determinar como un modelo predictivo puede ayudar a lograr el objetivo planteado
Fuente Imagen: https://www.aboutespanol.com/12-constelaciones-para-localizar-a-simple-vista-en-el-cielo-nocturno-3294705
- Transformar la organización y la cultura de la empresa para que los datos realmente produzcan mejores decisiones de negocios:
Muchas iniciativas Big Data fallan porque estas no estaban sincronizadas con los procesos diarios de las compañías y sus hábitos para tomar decisiones. Los profesionales de datos tienen que entender y conocer las dolencias y las decisiones que tienen sus usuarios y procurar darles a ellos las herramientas necesarias para tomar estas decisiones
Pero no todo es código, no todo es tecnología:
Uno de los mayores retos con los que nos encontramos como expertos en DataOps para crear Data-Driven Organization, es que crear una cultura Data-Driven puede ser difícil, esto requiere un cambio en la mentalidad y prácticas de negocios de todos los empleados en una organización. Una de las principales misiones como DataOps es que cualquier cuello de botella entre los usuarios que necesitan datos y los “keepers” de los datos, debe ser completamente eliminado, disponibilizar los datos de una manera correcta a todos los usuarios de una organización puede ser muy empoderante para ellos y un super impacto para la organización, esta es una excelente manera de impulsar a los usuarios a innovar, a participar de manera activa en el crecimiento y evolución de una organización, a encontrar mejores y más atractivas formas de hacer mejor su trabajo.
Esto nos lleva a entrar en la definición del término DataOps, la cual la abordaré al detalle en un próximo capítulo.
Nota: Gran parte de la información que he investigado viene de “The DataOps CookBook” & “Creating a Data-Driven Enterprise with DataOps” son excelentes libros si quieren comenzar a sumergirse en este mundo
