Hay una nueva palabra de moda: data driven company. Es casi tan popular como las empresas de transformación digital o el big data y está casi a la altura de las empresas en agile. Independientemente de que se trate de un término de moda, creo en la utilidad del concepto.
Una data driven company, como seguramente ya habrás intuido por el inglés, es una empresa impulsada, dirigida y acelerada por los datos.La mayoría de las empresas ya usan datos para validar sus decisiones. Toman una decisión y después miran si ha ido bien gracias a los datos. En ese caso estaríamos más bien hablando de data informed companies. Hoy en día, los directivos y managers efectivamente disponen de datos que respaldan sus decisiones.
Pero una data driven company va mucho más allá.
Una data driven company es una empresa capaz de basar su toma de decisiones críticas en modelos de datos que son revisados y retroalimentados de forma continuada. Gracias a este flujo de trabajo, pueden tener una visión mucho más amplia del negocio siendo capaces de identificar oportunidades y de reaccionar mucho más rápido ante los cambios del entorno.
Todo esto lo hacen asegurando que los básicos están cubiertos: cumplen con altos estándares de seguridad y además tienen un tratamiento ético de los datos de los que dispone.
Vamos a ir por partes para entender mejor esta definición a lo largo de todo este capítulo.
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¿Qué es una data driven company?
Me gustan las ecuaciones, ya no sabéis. Así que me ha salido esta:
Una empresa data driven es una empresa donde los datos, nos amplían la visión del negocio y nos dan puntos de referencia, es una empresa que confía en las respuestas que dan los datos, aunque vayan en contra de las opiniones de todo el mundo y por último tiene un efecto de aceleración del negocio.
Esta sería la mejor definición que he encontrado.
Elementos clave de una data driven company
Desde mi punto de vista hay 5 características que debería cubrir une empresa data driven
- Orientadas a procesos críticos del negocio.
- Tienen una visión horizontal de los datos.
- La retroalimentación de datos
- Verdadera cultura del dato.
- Usar los datos para proyectar y anticipar.
Vamos a revisarlas una por una:
1. Orientadas a procesos críticos del negocio.
Los datos de pueden usar para muchas cosas, pero una empresa data driven usa los datos para resolver un problema crítico dentro de la organización.
Hay una selección previa de los problemas, una priorización. No se trata de muchos datos, sino los datos que son útiles.
Para poder hacerlo necesitas tener KPI’s alineados con la visión de la compañía. Es muy común que los objetivos de las diferentes áreas no estén alineados con lo que la empresa quiere conseguir.
Un ejemplo que se ha dado en muchas empresas es convertir el número de seguidores en redes sociales como métrica crítica para el negocio. La métrica no deberían ser los fans, sino los clientes nuevos, actuales o potenciales con los que te relacionas. No es lo mismo decir que tienes cien mil seguidores, a que las redes te aporten un porcentaje del objetivo de captación de clientes del año.
En el argot digital hablamos de que los fans en redes sociales son una vanity data. Un dato que alimenta el ego del área o responsable, pero añade poco al negocio. Conocer el número de seguidores no nos sirve de mucho si no traducimos su valor a nuestro negocio. Saber las posibilidades de captación implica un esfuerzo por categorizar a los contactos de redes sociales.
Enfocarse en resolver problemas relevantes de negocio es el primer elemento para ser una empresa data driven.
2. Tienen una visión horizontal de los datos.
Todos los ejemplos que hemos visto hablan de una visión horizontal de los datos. Una visión horizontal significa que no hay datos cerrados en un área o departamento. Muchas empresas tienen una visión vertical de los datos, es decir, que pertenecen a un área y no se comunican entre ellas.
Un ejemplo de métricas verticales son las métricas de las webs, que suelen ser medidas y utilizadas únicamente por el área de marketing, cuando puede ser un elemento de valor para otras áreas.
Por eso, una visión horizontal de los datos nos ayuda a comprender toda la cadena de valor. Tenemos que pensar como si fuéramos Amazon y pudiéramos seguir todo el proceso de la compra de por ejemplo un libro: desde que el usuario lo ve por primera vez, hasta que lo guarda, lo compra, le llega, lo lee y lo valora. Esta visión horizontal y este acceso a los datos nos ayuda a mejorar.
3. La retroalimentación de datos
Los datos caducan. Los modelos también. Cualquiera de los ejemplos que hemos visto antes, retroalimentan los datos y los modelos para hacerlos más útiles. La calidad de los datos tiene que ser creciente, y para ello tenemos que alimentarlos con más datos, comprobar si nos son útiles y volver a testearlos.
4. Verdadera cultura del dato.
¿Cómo crees que es trabajar en cualquiera de las empresas que hemos visto? Una de las cosas seguras es que existe lo que podríamos llamar cultura del dato.
Me imagino escrito bien grande en las salas de reuniones «Qué datos tenemos para tomar esta decisión». En cualquiera de los ejemplos que hemos visto, frente a cualquier iniciativa o decisión, las personas involucradas van a buscar los datos para presentar los proyectos. Hacen testeos y prototipos como forma habitual de trabajo y buscan mejorar sus proyectos y escalarlos para que generen impacto en la empresa gracias a los datos.
Recuerdo que una vez, hablando con un directivo de Uber, me decía que todos los empleados tienen acceso a todos los datos de la empresa, en cualquier ciudad, para cualquier servicio. Independientemente de dónde trabajes puedes explorar datos para encontrar patrones y de ahí extrapolarlo a tus proyectos.
5. Usar los datos para proyectar y anticipar.
Todos los ejemplos que hemos visto buscan anticipar decisiones. Analizar datos, los interpretar para proyectar un posible escenario en el negocio y anticipar las decisiones. Lo que buscan es tener una ventaja competitiva analítica. La capacidad de anticipación es una de las características que ayudarán a diferenciar entre empresas que toman los datos para validar opiniones y las empresas donde los datos toman decisiones.
Lo que deberías de saber sobre Data driven comnpany
He preparado un listado de temas que son básicos para poder entender
- Qué ejemplos de empresas data driven conoces.
- Cual es el proceso a seguir para alinear los KPi’s del negocio.
- Qué proceso hay que hacer para alimentar y retroalimentar los datos.
- Cómo detectar las decisiones críticas del negocio.
- Cómo se crea una cultura del dato
- Qué tecnología necesitamos
- Cuáles son los errores más comunes que cometen las empresas
- Cómo organizamos el governance del dato.
Te ofrezco 3 alternativas para poder profundizar sobre estos temas:
- Curso online
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La tercera opción es un Webinar sobre data driven company
Si no te convence nada de lo anterior de dejo esta conversación que tuvimos entre mi amigo Fernando Polo (@abladías) & Yo mismo sobre las características y dificultades de las empresas en este proceso.
Espero que os haya resultado interesante. En breve más detalles sobre el libro.