Sus iniciativas de datos no pueden ser solo para científicos de datos

Las empresas deben diseñar proyectos en torno a los empleados que realmente los usan.

Sus iniciativas de datos no pueden ser solo para científicos de datos

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Sin la aceptación de las bases de su empresa, incluso el modelo derivado de la IA más inteligente permanecerá inactivo y la «toma de decisiones basada en datos» simplemente circulará en círculos. Las empresas deben empezar a ver a las personas normales como parte de su estrategia de datos. Los equipos de datos deben trabajar con personas normales todos los días, desarrollar una idea de sus problemas y oportunidades, y aceptar sus esperanzas y temores en torno a los datos, y luego centrarse en equipar a las personas con las herramientas que necesitan para formular y resolver sus propios problemas. También deben hacer dos preguntas con cada proyecto de datos: 1) ¿A quién afectará esto? Y 2) ¿Cómo podemos hacer que se involucren lo antes posible?

Las personas normales, aquellas que no tienen «datos» en su título, son fundamentales para todo el trabajo relacionado con los datos. Sin la aceptación y las contribuciones de las bases de su empresa, incluso el modelo derivado de la IA más inteligente permanecerá inactivo y la «toma de decisiones basada en datos» simplemente circulará en círculos. Por el contrario, los costos disminuyen y los productos mejoran cuando las personas ayudan a mejorar la calidad de los datos, utilizan pequeñas cantidades de datos para mejorar los procesos de su equipo, toman mejores decisiones y contribuyen a iniciativas más amplias de ciencia de datos y monetización de datos. Sin embargo, investigaciones recientes confirman que estas personas faltan en demasiados programas de datos, lo que limita la escala y el impacto de estos esfuerzos.

Para llevar la importancia de las personas normales a casa, considere el proceso de completar un proyecto de ciencia de datos (big data, análisis, inteligencia artificial). En general, esto requiere cinco pasos: comprender el problema, recopilar y preparar los datos, analizar esos datos, formular los hallazgos y, finalmente, poner en práctica esos hallazgos. En cada paso, las personas normales tienen un papel fundamental que desempeñar, ya que colaboradores, ya que clientes, y como creadores de los datos utilizados, y hay graves consecuencias por no incluirlos. Hacer bien cada paso depende de la gente normal.

Explore todo lo que desee lograr en el espacio de los datos (arquitectura, toma de decisiones impulsada por datos, transformación digital, explotación de datos patentados, monetización, calidad) y obtendrá el mismo resultado: necesita personas normales. De hecho, no se puede hacer una buena ciencia de datos sin ellos.

Funciones de las personas normales en los proyectos de ciencia de datos

Paso Funciones de las personas normales Consecuencias si no se cumple el rol

Paso

1. Comprender el problema/
formular objetivos

Funciones de las personas normales

Los colaboradores aclaran la dirección general del negocio y el problema a resolver

Consecuencias si no se cumple el rol

La ciencia de datos se convierte en una expedición

Paso

2. Recopilar y
preparar datos

Funciones de las personas normales

Los creadores explican cómo se definen y crean los datos, junto con los matices, fortalezas y debilidades; aseguran la calidad en el futuro

Consecuencias si no se cumple el rol

Riesgo de que los científicos de datos no entiendan los datos y de que los datos incorrectos den lugar a malos resultados

Paso

3. Analizar datos

Funciones de las personas normales

Los colaboradores participan en la discusión de los resultados provisionales, las teorías iniciales,.

Consecuencias si no se cumple el rol

Riesgo de que los resultados sean menos relevantes o factibles

Paso

4. Formular descubrimientos/
presentar resultados

Funciones de las personas normales

Los colaboradores y los clientes toman decisiones sobre cómo se llevarán adelante los hallazgos

Consecuencias si no se cumple el rol

El proyecto se detiene, sin valor para el negocio

Paso

5. Ponga a trabajar los hallazgos
y apóyalos

Funciones de las personas normales

Los clientes ayudan a incorporar los hallazgos en los procesos de trabajo y los utilizan

Consecuencias si no se cumple el rol

Los proyectos se detienen, sin valor para el negocio

Para aprovechar al máximo sus datos, las empresas deben poner a las personas normales al frente y en el centro de sus programas de datos, involucrar a todos y asignarles tareas específicas. Hacerlo acelerará esos programas y al mismo tiempo reducirá el miedo y el estrés. He aquí cómo empezar.

Vea a las personas normales como parte de la solución.

En mi trabajo de consultoría, encuentro que muchos gerentes, quizás inconscientemente, tienen ideas preconcebidas debilitantes sobre las personas. Los ven como parte del problema: anticuados, inadecuados para los rigores de los datos y resistentes a las nuevas ideas. Esas ideas preconcebidas simplemente no servirán. Cuando hablo con sus equipos, me doy cuenta de lo contrario. Un gran número sabe que los datos son cada vez más importantes, tienen grandes ideas para hacer mejoras y quieren crear oportunidades para sí mismos. Involucrarlos simplemente no es tan difícil.

Los líderes y las empresas deben reiniciar su perspectiva y ver a las personas como parte de la solución. Aconsejo a los gerentes que «comiencen de a poco», preguntando a las personas dónde ven oportunidades. La gran mayoría tiene muchas ideas: una persona se preguntó si desperdiciaba demasiado tiempo en las reuniones, otra si la mayoría de los informes que produjo el equipo se leyeron alguna vez, y una tercera razón por la que es tan difícil reprogramar las citas con los pacientes. Aliente a las personas a recopilar algunos datos para poner a prueba sus ideas y proponer mejores formas para que sus equipos hagan su trabajo. Luego ayúdelos a implementar esas mejores formas.

He visto a muchas personas sin antecedentes de datos formales que contribuyen a un mejor rendimiento del equipo y la empresa exactamente de esta manera. Casi todos obtienen una enorme satisfacción de la experiencia. Una mujer me dijo: «He trabajado para esta empresa durante 20 años. Y nunca sentí que tuviera control sobre nada. Pero esto era diferente. Tenía el control, hacía lo que me parecía mejor. Y permítanme decirles lo que logramos». La emoción en su voz aún resuena años después.

Los gerentes inteligentes deben tratar de captar y difundir ese entusiasmo. Comience por admitir que el desempeño de su equipo, división o empresa no es perfecto y luego siga los pasos descritos anteriormente, aunque con problemas mayores. Un gerente se preguntó si los datos que su equipo recopilaba eran lo suficientemente buenos para cumplir con los requisitos de Conozca a su cliente, otro por qué dedicaba tanto tiempo a conciliar informes de varias fuentes, y un tercero por qué todos se quejaban de que «no confiaban en los datos» en las reuniones del personal. Adquiera el hábito de preguntar: «¿Podemos mejorar XYZ, involucrar a su equipo para recopilar datos relevantes, llegar al fondo del problema y tomar pequeños pasos para mejorar las cosas. A medida que adquiera confianza, aborde problemas cada vez más importantes. Muy pronto te empoderarás y sentirás esa emoción.

Las ganancias reales se producen cuando las empresas y los líderes comienzan a ver los datos como un medio para empoderar a las personas, una forma de minimizar las partes mundanas de sus trabajos, tomar medidas de control, liberar sus jugos creativos, aprender nuevas habilidades, apoyarse en las partes satisfactorias de sus trabajos y avanzar en sus carreras. Deberá adoptar una actitud proactiva, brindar aliento y capacitación y ayudar.

Reoriente sus programas de datos para que todos participen.

Para muchas personas de datos, la noción de que no es su gran trabajo técnico sino la gente normal lo que determina su éxito puede ser una píldora amarga de tragar. Como los nuevos niños del barrio, los equipos de datos han tenido que establecerse. Naturalmente, han seleccionado problemas en los que podrían trabajar por sí mismos: los equipos de calidad se han centrado en la limpieza de datos, los equipos de ciencia de datos en áreas donde hay muchos datos y los equipos de privacidad en el desarrollo de las políticas necesarias para cumplir con el Reglamento Global de Protección de Datos. Si bien es comprensible, este enfoque interno va en contra de la realidad de que su éxito depende de la gente común. Ahora, las empresas simplemente deben realinear una parte sustancial de sus programas de ciencia de datos, calidad, arquitectura y monetización para involucrar a la gente normal.

Para ello, los equipos de datos deben trabajar con personas normales todos los días, desarrollar una idea de sus problemas y oportunidades, y aceptar sus esperanzas y temores en torno a los datos. Deben centrarse menos en big data y más en equipar a las personas con las herramientas que necesitan para formular y resolver sus propios problemas. Los equipos de datos deben buscar la alegría no en un modelo inteligente, sino en los resultados empresariales y los éxitos de las personas a las que sirven.

Cada proyecto de datos debe comenzar con dos preguntas:

  1. ¿A quién tocará este esfuerzo?
  2. ¿Cómo logramos que se involucren lo antes posible?

Luego pídeles a esas personas que trabajen contigo y obtengan una buena respuesta cuando pregunten: «¿qué te gustaría que hiciera?»

Si bien prácticamente todos pueden contribuir de inmediato, cuanto más sepan las personas, más pueden contribuir. Esto significa capacitación y apoyo. Los equipos de datos deben dedicar una parte importante de su trabajo a proporcionar las habilidades de datos en el trabajo que las personas necesitan. Una de las mejores maneras de hacerlo es crear una red de «administradores de datos integrados», que informen a los departamentos de negocios y, por lo tanto, estén lo suficientemente cerca como para ayudar a las personas normales día tras día. También funcionan como miembros del equipo de datos extendidos. Los administradores de datos integrados asumen la responsabilidad principal de los datos dentro de sus equipos. Los profesionales de datos capacitan a los administradores de datos integrados en análisis de datos pequeños y calidad de datos, que los administradores de datos integrados transmiten a sus equipos. A continuación, ayudan a la gente normal a definir y completar las mejoras descritas anteriormente.

Estos equipos de datos extendidos aún no son comunes, pero se han empleado con éxito en Shell, Chevron (donde las incorporaciones se denominan «partes responsables») y Gulf Bank ( donde se les llama embajadores). (Divulgación completa: he trabajado con estas empresas). Los equipos de datos son pequeños por diseño y dan soporte a un gran grupo de inserciones, cada uno de los cuales dedica aproximadamente un tercio de su tiempo a apoyar a personas normales. Por ejemplo, en Gulf Bank, el equipo de cinco miembros de la directora de datos y análisis Mai Alowaish apoya a más de cien embajadores.

La participación de personas normales cambia fundamentalmente la forma en que se gestionan los datos en las organizaciones Considere la calidad de los datos, un problema enorme que afecta a casi todos. Los equipos de datos intentan ayudar, limpiar los datos: Implementan una herramienta que escanea los datos y señala los errores. A continuación, hacen todo lo posible para hacer correcciones, de forma automática cuando sea posible y a mano cuando no. El trabajo lleva mucho tiempo y es difícil. Peor aún, nunca termina, ya que las empresas cometen los mismos errores una y otra vez.

Hay una forma mejor que apunta no a limpiar los errores, sino a atacar de manera proactiva sus causas fundamentales. Por lo tanto, un pequeño equipo de personas normales, que ha sido capacitado y apoyado por un administrador de datos integrado, clasifica los datos que necesita para completar su trabajo, medir la calidad de esos datos, identificar y luego atacar de manera proactiva las causas fundamentales de sus problemas de calidad de datos, haciendo que desaparezcan para siempre. Como ejemplo, la persona de arriba que se preguntó por qué era tan difícil reprogramar a los pacientes descubrió que nadie era responsable de mantener los datos de contacto actualizados. Esto llevó a un cambio en el proceso de registro, y la recepcionista garantizó que el número de contacto del paciente era correcto desde el principio.

Aquí hay un tema resonante para los equipos de datos: un cambio de una perspectiva «de adentro hacia afuera» a una de «afuera hacia adentro». Y conducirá a una redistribución del personal: hacia problemas estratégicos, hacia pequeños datos, hacia la eliminación de problemas de calidad y hacia el empoderamiento.

Aclare las expectativas y siga adelante.

Las personas normales participan plenamente en los datos todos los días: clientes de datos creados en sentido ascendente y son creadores de datos que otros usarán; usan datos para tomar decisiones y completan su trabajo; son guardianes de los activos de datos de la empresa; y pueden ser pequeños científicos de datos y colaboradores, clientes, y datos creadores en ciencia de datos más amplia, inteligencia artificial e iniciativas de transformación digital. Visto desde este punto de vista, es ridículo dejarlos al margen, como la mayoría lo hace.

Para reforzar esta perspectiva está la observación hecha hace unos 70 años por Samuel Wilks (parafraseando a H. G. Wells): «El pensamiento estadístico algún día será tan necesario para una ciudadanía eficiente como la capacidad de leer y escribir». Si bien nuestro tema aquí involucra a las empresas, no a los países, y a las personas en sus roles de empleados, no a los ciudadanos, la esencia de la observación de Well es cierta desde hace mucho tiempo. Es hora de que se comprometan por completo.

Hay mucho por hacer. Los líderes y las empresas deben limitar el enfoque; aclarar lo que esperan; asignar personas para que trabajen en problemas específicos; y exigir resultados. A menudo aconsejo a los clientes que comiencen con la calidad, porque si se hace correctamente, produce resultados más rápidamente, las personas normales disfrutan de sus funciones como creadores de datos y clientes de datos, y todos los usos de los datos dependen de la calidad.

Los temas que se presentan aquí son difíciles y llevará algún tiempo actuar en consecuencia. Pero vistos con la luz adecuada, son casi obvios. ¡Y mucho más satisfactorio y rentable que el statu quo!

Thomas C. Redman