Construyendo Organizaciones Analíticamente Maduras (AMO)

Creando Organizaciones Analíticamente Maduras (AMO)

Algunos marcos simples para identificar cuáles son las necesidades analíticas de su organización y cómo hacerla más orientada a los datos

Comprender la madurez analítica de su organización puede brindarle una gran ventaja como profesional de datos. Esto hará que sus decisiones “no analíticas” estén mejor informadas (desde “priorización de proyectos” hasta “cómo presentar sus hallazgos”) y lo ayudará a formular una meta a largo plazo. Y eso realmente es una ventaja, ya que no muchos profesionales de datos están dando este paso atrás para diseñar metas a largo plazo (y aún menos las están logrando).

Este artículo está dividido en 3 partes:

• Parte 1: Comprender la Madurez Analítica
• Parte 2: Etapas de Cambio
• Parte 3: ¿Qué es una organización “madura”?

¡Vamos a sumergirnos!

Comprender la Madurez Analítica

Cualquier organización (equipo, producto, empresa, etc.) en un momento dado se encuentra en una etapa determinada de madurez analítica. Al igual que los humanos que “gatean, caminan y luego corren”, las organizaciones pasan por las mismas etapas. Es una de esas leyes inmutables de la naturaleza: todo pasa por la creación, el desarrollo y la madurez.

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Existen algunos marcos interesantes¹ sobre la Madurez Analítica, con diferentes componentes y énfasis. Desde mi experiencia personal, encontré que mirar a una organización a través de los siguientes 4 componentes es lo más útil y práctico:

• Sus necesidades: Robert D. Peng y Elizabeth Matsui escribieron en “The Art of Data” que hay 6 tipos principales de preguntas: Descriptivas, Exploratorias, Inferenciales, Predictivas, Causales y Mecánicas. El tipo de preguntas que le hacen a usted es generalmente un gran indicador del nivel de madurez de su organización. Una organización con baja madurez estará principalmente interesada en estudios descriptivos y exploratorios de datos, mientras que una organización con alta madurez hará más preguntas predictivas y causales.
• Su personal: otro componente clave de la madurez analítica son las personas, tanto en términos de capacidades como de recursos. Dependiendo de cuántos recursos de datos tenga la organización y cuán buenas sean sus capacidades.
• Sus herramientas y procesos: ¿hay herramientas estandarizadas para el profesional de datos? ¿Tenemos procesos estandarizados (por ejemplo, priorización, plantillas, etc.) para el equipo de datos?
• Su cultura: ¿cuál es la proporción entre la intuición y los datos en la toma de decisiones?

Dependiendo de cómo su organización puntúe en cada uno de estos componentes, caerá en una de estas 3 etapas:

• Etapa de lanzamiento: En esta etapa, la organización necesita informes básicos para saber lo que ha sucedido (“a posteriori”). No hay un equipo central de datos, es posible que ni siquiera tenga analistas de datos: los estudios de datos los realizan unos pocos operadores expertos en datos además de sus trabajos regulares. También no hay herramientas, ni procesos claros ni un acuerdo sobre qué enfoque se debe utilizar al analizar un fenómeno particular. Esto lleva a mucho ruido (por ejemplo, múltiples equipos con diferentes definiciones de rotación que generan desacuerdos en el futuro). En cuanto a la cultura, aunque todos están de acuerdo en que los datos deben informar el proceso de toma de decisiones, debido a la falta de datos (o la desconfianza en los datos), muchas decisiones se toman basadas en “corazonadas fundamentadas”.
• Etapa de desarrollo: La organización tiene una buena visibilidad de su mercado y de algunas de las métricas clave que debe rastrear. Ahora necesita comprender por qué las cosas están evolucionando de cierta manera (“conocimiento”). Los equipos comienzan a recibir el apoyo de profesionales de datos (ya sea que estén integrados en ellos o pertenezcan a un equipo centralizado de datos). La infraestructura de datos está cambiando gradualmente de hojas de cálculo de Google a herramientas más robustas. Para priorizar todas las solicitudes de datos, los primeros profesionales de datos establecen principios básicos de priorización y un sistema de ticketing (es decir, un formulario de Google). Se están adoptando lentes comunes en los equipos y, como resultado, se depende cada vez más de los datos para la toma de decisiones. Los no profesionales de datos se vuelven más inteligentes a la hora de hacer preguntas sobre datos. Con las herramientas adecuadas, los no profesionales de datos pueden ver los datos por sí mismos.
• Etapa de madurez: La organización comprende por qué las cosas se mueven de cierta manera y ahora puede predecir e influir en los cambios futuros (“previsión”). Los equipos centralizados de datos comienzan a formarse, actuando como socios de pensamiento proactivos (en lugar de “soporte reactivo” de la etapa anterior). Las herramientas, los procesos y las métricas se estandarizan. Se espera el uso de datos en todo el proceso de toma de decisiones

La imagen de arriba es una simplificación de la vida real. En realidad, las organizaciones pueden obtener puntuaciones muy diferentes en cada componente, pero puedes captar la idea principal. Lo bueno de este marco es que:

• Te brinda una forma estructurada de descubrir los factores críticos que obstaculizan el crecimiento analítico de tu organización.
• Te permite identificar dónde se encuentra tu organización en su trayecto y lo que viene después.

Por eso es importante conocer cómo utilizar este marco: te proporciona una forma de comprender dónde te encuentras y dónde podrías estar, y diagnosticar por qué aún no estás allí. Tu trabajo entonces es “simplemente” establecer una estrategia para eliminar los obstáculos, lo cual es exactamente lo que veremos a continuación.

Etapa de movimiento

Richard Rumelt en “Buen estrategia, mala estrategia” escribió: “El núcleo del trabajo estratégico siempre es el mismo: descubrir los factores críticos de una situación y diseñar una forma de coordinar y enfocar las acciones para enfrentar esos factores”.

Eso también es cierto cuando deseas aumentar la madurez analítica de tu organización: necesitas identificar los factores críticos que te ayudarán a dar los siguientes pasos y diseñar un plan para llegar allí. El marco que vimos anteriormente, que desglosa la madurez analítica en cuatro componentes: las necesidades de una organización, sus recursos de datos, sus procesos y herramientas, y su cultura de datos, puede ayudarte a detectar las brechas en tu organización, pero la identificación es solo el 20% del trabajo. Discutamos el 80% restante.

Marco de buena estrategia, mala estrategia

Me encanta el libro de Richard Rumelt y creo que proporciona un marco excelente para pensar en esto. Él explica que una buena estrategia tiene 3 elementos:

• Un diagnóstico: la parte más importante del marco es el diagnóstico, es la base de todo tu enfoque lógico. Tu diagnóstico debe permitirte comprender la situación actual, así como la causa y el “por qué” de que la organización esté allí.
• Algunos principios rectores: A partir de este diagnóstico, puedes derivar algunos principios rectores que, una vez que estés en tu camino para aumentar la madurez analítica, te ayudarán a facilitar el proceso de toma de decisiones y a mantenerte en el rumbo a lo largo del tiempo.
• Un plan de acción coherente siguiendo lo anterior: Armado con tu diagnóstico y tus principios rectores, tu tarea principal es decidir dónde deseas estar en qué plazo y cómo llegarás allí.

Comenzando con un diagnóstico

“Un problema bien planteado está medio resuelto” John Dewey

La idea es comprender la situación actual y el verdadero “por qué” detrás de ella. No quieres abordar los síntomas, tu objetivo es llegar hasta la causa raíz y solucionar lo que debe ser corregido.

Aquí hay algunos consejos sobre cómo realizar un buen diagnóstico:

1. Comienza desde las 4 dimensiones que vimos anteriormente: necesidades / personas / herramientas y procesos / cultura, y evalúa tu organización utilizando esta perspectiva y llega a la causa raíz en cada una de esas áreas.
2. Obtén datos sobre los puntos de dolor actuales y las soluciones:
3. Entrevista a las personas: conoce a las personas, sus trabajos, su proceso de toma de decisiones y cómo utilizan los datos en su trabajo diario.
4. Acompaña a las personas: de manera similar, acompañar a las personas puede ser una excelente manera de comprender más profundamente sus trabajos diarios y descubrir ideas que no habrías obtenido solo entrevistándolas.
5. Envía una encuesta: dependiendo del tamaño de tu organización, enviar una encuesta puede ser útil para obtener datos más cuantitativos. Además, también te permitirá comenzar a rastrear los sentimientos de tu organización hacia “la analítica” y brindarte un punto de referencia sobre el cual puedes informar más adelante.
6. Realiza una “revisión de la literatura”, tanto interna (revisa trabajos anteriores y comprende cómo las personas intentaron resolver los dolores previos, si tuvieron éxito o no, y por qué) como externa (hay mucho contenido disponible de forma gratuita en la web y lo más probable es que los problemas en los que estás pensando hayan sido documentados y discutidos antes, ya sea en un buen artículo de HBR o en un foro oscuro para aficionados a la analítica). Siempre es extremadamente útil obtener las perspectivas de otras personas sobre cómo resolver diferentes problemas.
7. Aplica el método de los 5 “por qué”: pregúntate “por qué” cada vez que descubras una nueva idea. Quieres obtener una visión general de las cosas y comprender las razones clave de la situación en la que se encuentra la organización. Ten en cuenta que no es necesariamente una tarea fácil, especialmente si has estado dentro de la empresa durante mucho tiempo y estás acostumbrado a las cosas tal como están.

Derivando políticas orientadoras

“Todos tienen un plan hasta que les golpean en la boca” Mike Tyson

El diagnóstico descubrirá algunos patrones que te permitirán derivar principios orientadores. Esos principios serán útiles en diferentes situaciones:

• Cuando defines tu plan de acción: piensa en ellos como “guardabarros” en una autopista, te permitirán mantenerte siempre en el camino correcto y asegurarte de que el problema que diagnosticaste se resuelva
• Cuando te enfrentas a una situación inesperada: puedes utilizar tus diferentes principios para facilitar y guiar la toma de decisiones, esto te dará una increíble tranquilidad
• Cuando haces compensaciones o dices “no” a las partes interesadas: decir “no” siempre es complicado, pero es esencial para una buena estrategia. Al hacer tus principios claros y hacer que las partes interesadas estén de acuerdo, será más fácil para ellos aceptar tus objeciones.

La parte más difícil de los principios orientadores es mantenerse fiel a ellos, al igual que en la vida.

Estableciendo un Plan de Acción

Este plan de acción debe ser coherente y cohesionado, y abarcar los diferentes componentes de la madurez analítica.

Cómo establecer un plan de acción:

1. Encuentra expertos en la materia dentro de la organización que estés apoyando, y trabaja con ellos en el plan:
2. Explícales tu diagnóstico y tus principios orientadores, y haz un brainstorming con ellos sobre los siguientes pasos y en qué plazo de tiempo.
3. Si estás en una organización de ritmo rápido, considera optimizar la opción de dar tiempo para mejorar la madurez de la organización, pero también para poder responder a situaciones urgentes o preguntas con plazo límite
4. Piensa más allá de tu organización: si estás apoyando una parte de una empresa más grande, también piensa en cómo interactuarás con las otras funciones analíticas, e incorpóralo a tu plan
5. Establece criterios de éxito: cada vez que se realice trabajo cualitativo, no te olvides de establecer criterios de éxito. Como cualquier otro trabajo, deberías poder decir si ha sido exitoso una vez que hayas terminado. Así que establece criterios de éxito binarios que te permitan evaluar cómo lo has hecho. Reflexiona sobre ello, asegurándote de que los criterios representen adecuadamente lo que estás tratando de resolver.
6. Establece procesos de informes y un calendario: hacer el trabajo es importante, pero si nadie sabe de él o utiliza lo que has construido, ¿estás realmente creando valor? Establecer un proceso de informes adecuado te permitirá alcanzar múltiples objetivos a la vez:
7. Da visibilidad a tu trabajo a un público más amplio y facilita oportunidades de colaboración
8. Facilita una estrategia de lanzamiento al mercado para tu nuevo producto analítico (ya que tienes un lugar para promocionar tus nuevos paneles de control e informes)
9. Asegura el apoyo de los líderes: no puedes construir una cultura basada en datos sin el apoyo de tus superiores. Preséntales el plan y consigue su apoyo para asegurar una navegación fluida hacia tu objetivo

La fórmula para el éxito

El boletín de noticias FS compartió este pequeño pensamiento el otro día:

“La receta para el éxito:

• El valor de comenzar.
• La disciplina de enfocarse.
• La confianza para resolverlo.
• La paciencia para entender que el progreso no siempre es visible.
• La persistencia para seguir adelante, incluso en los días malos.”

En última instancia, de eso se trata todo. Necesitas tener el valor de iniciar la conversación sobre la madurez analítica de tu organización y dónde debería estar, la disciplina para desarrollar tu plan de acción (mientras abordas las situaciones urgentes), la confianza para encontrar la solución correcta a pesar de posibles detractores, la paciencia y la persistencia para seguir adelante.

Y con suerte, alcanzarás el objetivo final: construir una Organización Analíticamente Madura.

El objetivo final: la Organización Analíticamente Madura (AMO)

He hablado mucho sobre la AMO y hemos visto cómo hacerla crecer, pero nunca he delineado concretamente qué es una organización analíticamente madura y por qué es tan buena. ¡Así que aquí está la parte 3, con ejemplos concretos de lo que una organización analítica madura hace de manera diferente!

Una AMO es una organización que comprende la dinámica compleja de su mercado y qué actividades pueden influir en él.

Las organizaciones analíticamente maduras tienen una clara visibilidad de cómo sus actividades (“métricas de entrada”) impulsan resultados a corto plazo (“métricas de salida”), que a su vez impulsan resultados a largo plazo (“métricas de resultado”).

• Ejemplo: una organización de marketing analíticamente madura conocerá el impacto de enviar correos electrónicos promocionales (entrada: número de correos electrónicos enviados) para impulsar nuevos registros (salida: número de registros), y en qué medida esos registros se convertirán en usuarios de pago a largo plazo (resultado: número de usuarios de pago). Utilizarán diferentes ratios (registros vs. enviados) y harán comparativas entre sus diferentes campañas, lo que les ayudará a perfeccionar su trabajo.

Las organizaciones maduras también tendrán una comprensión clara de los factores clave que influyen en sus métricas principales. Pueden realizar análisis de causa raíz sin problemas, para entender la evolución de estas métricas principales y tomar acciones correctivas.

• Ejemplo: una organización de ventas podrá determinar qué canales y segmentos de clientes priorizar en función de las posibles dificultades o oportunidades lucrativas. Han perfeccionado su proceso de investigación, hasta el punto de poder automatizarlo, y en esta etapa, un algoritmo presenta directamente la información correcta a las personas indicadas.

Las necesidades de datos se han desplazado hacia preguntas más “complejas”, como la determinación de oportunidades, el seguimiento del impacto causal, etc. Preguntas más difíciles que requieren un profundo conocimiento del dominio, así como metodologías estadísticas avanzadas.

• Ejemplo: una organización de recursos humanos analíticamente madura querrá comenzar a investigar qué impulsa la retención y/o el éxito de los empleados, y para hacerlo, comenzará a realizar análisis de impacto causal para extraer los factores clave que son predictores de éxito.

Una organización analíticamente madura es una organización donde unos pocos equipos especializados en datos colaboran.

• Todo el soporte de una organización analíticamente madura se basa en datos limpios, por eso en una organización analíticamente madura, tienes ingenieros de datos que crean canalizaciones, conjuntos de datos y bases de datos, y se comprometen con reglas y “acuerdos de nivel de servicio” (SLA) muy estrictos, para que puedan ser fácilmente consumidos por los diferentes equipos aguas abajo (como ciencia de datos o inteligencia de negocios).
• También tienes gestores de producto, que trabajan junto a esos ingenieros de datos para asegurarse de que se están construyendo las bases de datos adecuadas para resolver los problemas más apremiantes de la organización, y construir herramientas para mejorar la accesibilidad de los datos (que incluso en una organización muy madura, siempre es un tema complicado).
• Tienes científicos de datos que consumen todos estos datos y los convierten en información más profunda para los usuarios de productos y negocios, lo que permite a la organización tomar mejores decisiones. Por lo general, son un equipo bastante central, y su trabajo influye en las hojas de ruta de los equipos aguas arriba y aguas abajo (es decir, sus necesidades influirán en la hoja de ruta del equipo de ingeniería de datos, y sus hallazgos generalmente influirán en el trabajo de otros equipos de análisis).
• Finalmente, tienes analistas de negocios/datos/finanzas que respaldan tanto las decisiones estratégicas como las operaciones diarias.

Para dar un ejemplo concreto de un gran minorista:

• Los ingenieros de datos construirán la canalización adecuada para asegurarse de que tengamos bases de datos diarias, con el nombre de la tienda, su ubicación, su inventario, el número de ventas por artículo, etc.
• Los científicos de datos utilizarán esas bases de datos para realizar un “análisis de cesta de mercado” y descubrir qué artículos se compran más juntos.
• Los analistas de negocios tomarán esos hallazgos y estudiarán cómo implementarlos en las diferentes tiendas. Crearán métricas para rastrear la “implementación operativa” (y potencialmente establecer OKR para las diferentes tiendas basado en eso).

Una organización analíticamente madura es una organización con herramientas robustas y procesos estandarizados, que permiten a los diferentes equipos obtener información más rápidamente y con un nivel de calidad superior.

• En una OAM, se han implementado procesos sólidos de gobierno de datos, lo que facilita a las personas consumir datos. Los analistas no tienen que pasar horas verificando cada fuente de datos, pueden confiar en unas pocas bases de datos y métricas certificadas, lo que les ahorra mucho tiempo.
• Se han construido (o implementado) múltiples herramientas para estandarizar los estudios de datos típicos, lo que reduce los errores de los colaboradores individuales y permite que más personas obtengan la información que necesitan.
• Ejemplo: en lugar de tener que realizar pruebas estadísticas para pruebas A/B, tienes una herramienta en la que simplemente introduces los datos y ella hace eso automáticamente.
• De manera similar, desde una perspectiva de gestión de proyectos, los “pasos” habituales de un estudio se han mapeado, formalizado y estandarizado (desde el proceso de toma de decisiones de priorización hasta el lanzamiento interno de un estudio). Gracias a esos procesos formalizados, es más fácil para la organización entender quién está haciendo qué y cómo colaborar con los diferentes equipos de datos.

Finalmente, una organización analíticamente madura es aquella en la que todos son expertos en el uso de datos.

• Dado que la gestión del conocimiento ha sido una prioridad (y no solo una ocurrencia posterior), las personas encuentran fácilmente los recursos y el apoyo necesarios para resolver sus solicitudes de datos.
• También hay algunos líderes de datos inspiradores y experimentados que han comenzado a organizar un ecosistema interno de “aficionados a los datos” (¡más información en el siguiente artículo!)
• La formación interna está disponible y se capacita a las personas, sin importar en qué etapa se encuentren en su camino hacia el dominio de los datos.
• Los foros de datos son “geniales”, son el lugar donde se llevan a cabo conversaciones importantes y se toman decisiones trascendentales. Los equipos de datos son considerados como “socios de pensamiento” y se convocan cuando se toman decisiones clave. Cada decisión se basa en datos, si no es impulsada por ellos.

En resumen, tienes una máquina muy bien aceitada. Todo está configurado para que los equipos de datos puedan centrarse en generar ideas de calidad, y la barrera de entrada al uso de los datos se ha eliminado, lo que permite a las personas interesadas comenzar a extraer ideas y mejorar sus trabajos diarios. Es una utopía.

Este artículo se publicó también en Analytics Explained, un boletín en el que destilo lo que aprendí en varios roles analíticos (desde startups en Singapur hasta grandes tecnológicas en San Francisco) y respondo preguntas de los lectores sobre análisis, crecimiento y carrera.

¹: Modelos de madurez analítica: una visión general de Karol Król y Dariusz Zdonek

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