Contestar preguntas: la clave de la analítica de negocio

Es emocionante que cada vez esté más de moda todo lo que concierne a tomar los datos como base en la toma de decisiones en la empresa. Pero sobre todo esto supone que cada vez haya más ofertas de trabajo para analistas y científicos de datos. No es un secreto que a los especialistas en algo que abarca matemáticas y programación se les augura un buen futuro. Pero en mi opinión, lo que realmente está en boga ahora mismo es aquel profesional que sabe programar, que sabe aplicar las matemáticas pero que también entiende EL NEGOCIO.

 

Es decir, profesionales que sean capaces de contestar a las preguntas que causan impacto en el negocio. Las herramientas están claras: aplicar matemáticas, utilizar la programación, visionar el resultado de forma eficiente… por lo que las técnicas son el medio para conseguir el resultado esperado: Acciones que permitan optimizar el negocio lo máximo posible.

 

 

Me ha llamado siempre la atención lo poco que se entienden los datos en las empresas. No hablo de la gente que se dedica a esto, los analistas, los científicos de datos… Sino de los profesionales que están en otros departamentos y que deberían hacer uso de los datos en su quehacer diario. “Desayunar con datos” lo llamaba un alto directivo de Fundación Telefónica con quien solía trabajar hace unos años.

 

Porque lo que necesitan las empresas sobre todo es gente que responda preguntas, que formen parte de la solución y no solamente que identifiquen los problemas.

 

Las empresas exitosas de los últimos tiempos, independientemente a lo que se dediquen, todas tienen un denominador común: el uso que hacen de sus datos para ampliar y mejorar su negocio. Hablo de Netflix, Uber, Spotify, YouTube, Paypal, Instagram, Amazon, Airbnb, … Pero lo exitoso de estas empresas bajo mi punto de vista no es que tengan un superdepartamento de datos donde cocinan la información y la distribuye a cada stakeholder. Lo verdaderamente importante es que los que toman las decisiones han incluido en su proceso diario el ENTENDER los datos antes de dar un paso.

 

Por lo que la aptitud que más se valora a la hora de contratar a un analista es la capacidad de entender bien los datos y sacar los insights que cada uno necesita para poder responder de forma rápida y eficiente a las preguntas que se plantean cada día en el negocio.

 

Muchas empresas guardan sus datos en sistemas que son muy complicados de utilizar por la gente que no es técnica, el tratamiento de los datos es difícil de realizar por la gente que no sabe programar o las técnicas matemáticas… Por lo que muchas veces la gestión de los datos y su tratamiento lo realizan perfiles de alta capacidad técnica, pero que no están familiarizados con el día a día del negocio. Y no hablan el mismo idioma, por mucho que se esfuercen. ¿El resultado? Por una parte, los profesionales de negocio no utilizan los datos porque no encuentran la conexión entre sus preguntas y lo que les responden. Y por otra, los técnicos no saben realmente qué es lo que impacta en el negocio y sus análisis (que les lleva mucho esfuerzo) terminan en el cubo de la basura (físico o virtual).

 

No se trata de aprender a programar, no se trata de entender las fórmulas matemáticas, de estudiar R, ni de dibujar los datos de forma espectacular. No. Se trata por un lado de entender el modelo de datos que reina en la compañía y por otro de entender las preguntas de negocio que necesita contestar cada departamento. Y ahí radica la fuerza del analista o del científico de datos.

 

No se necesita ser el mejor programador de Silicon Valley para extraer y limpiar los datos. No se necesita ser Einstein para analizar la información. Se empieza por entender y contribuir a resolver alguna de las preguntas clave para el negocio:

 

  • ¿Por qué la gente nos prefiere al competidor X?
  • ¿Debemos ofrecer un descuento el mes que viene?
  • ¿De dónde saco un 5% de inversión sin notarlo en las ventas?

 

Un gran analista al que conozco desde hace tiempo me dijo hace bien poco que el mayor logro en su carrera profesional era haber aprendido a estructurar las preguntas correctas de forma que puedan ser contestadas con precisión. ¡Exacto! Te fuerza a no dormirte en los laureles, a ser creativo, a analizar el negocio desde los datos que poseemos.

 

El analista de negocio toma la información correcta en base al rendimiento del pasado y ayuda a adaptar futuras estrategias en base a lo que se ha aprendido. Es interesante entender de programación para moverse bien por la implementación y las herramientas, de matemáticas para tratar el histórico de datos que tenemos y de negocio para unir todo en insights.

 

El científico de datos, como ya comenté en este mismo blog hace unos meses, no trata tanto de estudiar los datos pasados sino de tomar los datos como flujo continuo para poder explorar nuevos caminos, para descubrir. Por lo que complementa perfectamente el trabajo del analista. El problema es que ahora se ha puesto de moda el término y dicen que es la profesión más sexy del planeta. Y muchos quieren ser científicos. Científicos de datos.

 

Pero aprender de matemáticas, aprender a programar, no es fácil… ni mucho menos. Y si uno no ha estudiado nunca nada relacionado con estas materias por mucho que quiera ser científico de datos ni será científico ni sabrá qué hacer con los datos. Es como si uno quiere ser profesor de inglés porque escucha que ahora se busca mucho este tipo de profesionales y no has visto más que el verbo to be en el colegio.

 

Por lo que si tu vida son las matemáticas, la programación y tienes una base importante como para virar tu rumbo hacia el maravilloso mundo de los datos, adelante, el máster de Big Data o de Data Science es tu siguiente paso. Pero si el oscuro mundo de analizar datos te llama y no tienes una buena base científica… no te desanimes! Ser analista de negocio se ha convertido en una figura importante y determinante para conseguir mejorar el rendimiento de las empresas.

 

Todo el mundo tiene acceso a los datos. La clave está en saber cuáles nos ayudarán a aprender y a tomar decisiones de valor. Y se puede hacer estudiando los datos históricos para contestar las preguntas de negocio que impactan directamente en la compañía o explorando nuevas vías de acción. Analítica + Data Science, la clave del éxito.

 

 

Gemma Muñoz

Founder & Chief Data Officer de El Arte de Medir

Directora del Master de Analítica Web

 

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