No es lo mismo usar los datos para estar informados, para que nos orienten o para estar dirigidos por datos. Las diferencias de estas tres definiciones tienen un impacto gigantesco. Voy a poner dos ejemplos para poder entender las diferencias y las implicaciones.
Ejemplo 1: Cómo usas tus datos de correr.
El running es una actividad muy popular. Solo hace falta fijarse un poco y verás un runner por tu ciudad. El running me ayuda a por explicar la diferencia entre estar informados, que los datos nos orienten o que nos dirijan
Cuando empiezas a correr los datos básicos te informan. Por ejemplo: He hecho 10 kms en 1h. Lo importante es acabar.
A medida que te aficionas empiezas a recoger puntos de referencia. Los datos te ayudan a fijarte metas. Por ejemplo, me gustaría correr 10 kms por debajo de 50 mins. Los datos te orientan y cuando estás corriendo tienes una meta.
Si te sigues aficionando ya pasas al siguiente nivel: los datos te dirigen.
Este nivel se alcanza cuando con algo de tecnología sigues en tiempo real tu ritmo para llegar a ese objetivo. Hay que ir por debajo 5mins /km y por otro lado sigues las pulsaciones para ver si tu cuerpo aguantará ese ritmo o estás haciendo demasiado esfuerzo. Los datos te dirigen y tu vas corrigiendo gracias a la tecnología con el objetivo de alcanzar tu meta.
No es lo mismo estar informados, orientados o dirigidos por datos.
La consecuencia de esto se refleja en esta gráfica.
Es el número de corredores y el tiempo al que llegan a la meta. Fíjate, a las 3h 3:30 o 4h se acumulan picos de corredores. Son los data driven runners. Han seguido datos de su ritmo para llegar a la meta en ese tiempo exacto. Los datos les ayudan en su rendimiento. Datos en tiempo real y tecnología que les marca el ritmo. Gracias a ser data driven, la distribución de esta gráfica no sigue un patrón normal.
Nota mental: ya hablé sobre este tema hace tiempo, cuando hablaba de aficionados & profesionales.
Ejemplo 2: Cómo las empresas usan los datos
En el mundo empresarial ocurre algo muy parecido. Hay empresas informadas por los datos, otras que orientan sus objetivos y por último las que los datos dirigen.
La relación que tenemos con los datos creo que ha quedado plasmada en el ejemplo anterior, pero creo que es interesante entender dos conceptos.
Concepto 1: frecuencia.
Las empresas informadas tienen acceso a los datos de forma puntual, las orientadas esta frecuencia se reduce, y las dirigidas tienen datos en frecuencia muy corta. Para estar dirigido por datos necesitas datos rápidos.
Concepto 2: capas de datos.
El mundo empresarial está lleno de datos. Por eso creo que toca separar tres capas de datos:
MÉTRICAS DE NEGOCIO
Sobre métricas de negocio son ABC. Todos los negocios se basan en métricas muy simples. Facturación, Margen, clientes, equipo. Es aquí donde creo que estas métricas son iguales para todos los negocios. Por ahora es mi hipótesis.
MÉTRICAS DE OPERACIONES
Dependen de la naturaleza en la actividad de cada empresa, ayudan a mejorar a las áreas y el reto está en conectarlas con el negocio. Si tu empresa fabrica tornillos, en operaciones se puede ver el nivel de productividad de fabricación, pero no es coherente con que esta métrica mejore el negocio de forma directa.
MÉTRICAS TÁCTICAS
Toda la actividad de cada uno de los miembros del equipo tiene sus métricas y ayudan en la mejora del desempeño. La personas que lleva la web, pues tiene una métricas de tráfico y de origen de los visitantes. Está muy bien tener la métrica por que le ayuda a tomar una referencia de cómo mejorar.
Este esquema me ayuda a entender mejor las implicaciones en el mundo empresarial de la clasificación de las empresas en función de su relación con el mundo de los datos. Creo que el esquema sería parecido al que sigue.
Las empresas Informadas, cada capa funciona por separado. Las empresas orientadas por datos, cada actividad tiene una conexión con negocio. Las empresas dirigidas los datos de cada capa se conectan entre sí. Este nivel es imposible sin tecnología, sin una lógica.
Si para que un corredor sea dirigido por su ritmo – como veíamos en el anterior ejemplo – las empresas necesitan conectar el dato técnico con el negocio.
No es lo mismo estar informados, orientados o dirigidos por datos.
Por ejemplo ¿Cuánto mejora mi negocio el incremento de las visitas de la web un 10%? ¿Cómo mejora el margen de una tienda por el incremento del tráfico individual? ¿Cómo mejora el negocio al mejorar la motivación de los empleados? cruzar capas, es ayudar a que cada actividad se conecta con el negocio.
El reto de la conexión de las capas, no es tecnológico, es un reto de conectar los indicadores adecuados. Pero de esto hablamos en otro momento.
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