La analítica como una función principal de las empresas:

el auge de los científicos de datos

08 / 10 /2016

La analítica como una función principal de las empresas: el auge de los científicos de datos

Las organizaciones tienen a su disposición más datos que nunca y pocas cuestionarían la capacidad de la analítica de datos de ofrecer resultados empresariales eficaces. En este marco, Amazon siempre se menciona como el ejemplo perfecto. Al ser una de las primeras empresas en adoptar la analítica de datos, lanzó la función «Los clientes que compraron este producto también compraron». 

En la actualidad, las recomendaciones de Amazon se basan en la lista de deseos del usuario, en los productos con comentarios y los productos adquiridos por personas con un comportamiento de compra similar, lo que confiere una mayor precisión a los análisis predictivos y, a su vez, influye positivamente en el negocio.

Asimismo, la reciente encuesta global de McKinsey, «The need to lead in data and analytics», sobre la necesidad de dirigir los datos y la analítica destacó este efecto positivo. La mayoría de los encuestados cree que sus actividades de analítica tendrán un impacto positivo en los ingresos, los márgenes y la eficacia organizativa de la empresa en los próximos años.

Sin embargo, deducir información significativa a partir de una gran cantidad de datos y, después, tomar medidas concretas es más fácil en la teoría que en la práctica. En consecuencia, cada vez más empresas depositan sus esperanzas en los científicos de datos.

¿Se trata tan solo de un nuevo cliché?

En la actualidad, Silicon Valley está repleto de científicos de datos y las organizaciones compiten por contratar profesionales con los perfiles adecuados, lo que es en sí un buen indicador de hasta qué punto la analítica de datos es un tema de actualidad. No obstante, más allá de la moda, el auge de los científicos de datos es una realidad. Por lo tanto, ¿qué habilidades tienen los científicos de datos para haberse convertido en una profesión tan solicitada? “En mi opinión, los científicos de datos profundizan un poco más que los analistas de datos”, responde Andrew Pease, administrador jefe de soluciones empresariales de SAS. “Un científico de datos recurre a técnicas más avanzadas para identificar los retos empresariales, recopilar datos pertinentes y publicar información útil. Son capaces de descubrir tendencias en los datos y realizar predicciones significativas”.

Si bien tener experiencia en estadística ayuda, el científico de datos verdaderamente bueno debe tener una serie de habilidades. “Los científicos de datos deben tener un hambre insaciable de aprender, innovar y mejorar las cosas. Por supuesto, deben dar con los datos, analizarlos, encontrar el sentido y compartir los resultados, pero, si no se plantean las preguntas adecuadas desde un primer momento, ni todos los datos ni las mejores habilidades estadísticas del mundo podrán ayudarles”, comenta Andrew Pease.

Según el estudio de McKinsey, uno de los mayores obstáculos a los que se enfrenta un programa de analítica eficaz es la falta de comunicación. Andrew Pease está completamente de acuerdo con esta afirmación: “Los científicos de datos deben ser capaces de interpretar lo que esconden los datos y comunicárselo a los responsables de tomar decisiones en la organización. Asimismo, deben convertir la compleja analítica en información comprensible para las personas de su empresa. Por ejemplo, las técnicas de visualización constituyen una gran ayuda, ya que una imagen vale más que mil palabras (o líneas en una hoja de Excel). Al hacer la analítica accesible, se proporciona a los responsables de la toma de decisiones una visión más clara de lo que esta puede hacer por la organización y, por lo tanto, facilita la aceptación”.

Un cargo ejecutivo

La falta de liderazgo supone otro obstáculo para convertirse en una organización que verdaderamente se basa en los datos. Un cuarto de los encuestados por McKinsey que trabajan en organizaciones de alto rendimiento están convencidos de que la participación de la alta directiva en las actividades relativas a los datos es fundamental para que los esfuerzos en materia de análisis de la empresa den sus frutos. “La ciencia de datos resulta igual de importante para los profesionales de TI como para la empresa, pero, en determinadas ocasiones, dicho papel se pasa por alto, lo que conlleva que no reciba la atención adecuada por ninguna de las partes. Al convertir la ciencia de datos en una iniciativa estratégica y organizativa, las empresas pueden proporcionar a los científicos de datos el tiempo y los recursos que necesitan para conseguir resultados satisfactorios”.

Lo cierto es que establecer la de analista como una función principal es una de las prácticas que más se recomienda.

A pesar de que la analítica de datos constituye la máxima prioridad de los jefes de la empresa, muchos de ellos no comunican una visión clara en la organización. En la encuesta de McKinsey, el 38 % de los directores generales afirma dirigir la planificación de la analítica de la empresa, pero solo el 9 % del resto de los altos ejecutivos está de acuerdo. Es más probable que esos encuestados designen a directores de información, directores de marketing o directores de unidades empresariales como responsables de la planificación de la analítica. “Realmente no importa qué alto ejecutivo desarrolle el papel de líder, siempre y cuando la analítica constituya una función principal en la empresa. Sin embargo, hasta ahora, la analítica se ha creído secundaria en los departamentos de TI. La solución de ERP se considera la columna vertebral y la analítica, simplemente, algo más. Con frecuencia, los profesionales de TI la enfocan como un juguete de marketing. Lo cierto es que establecer la de analista como una función principal es una de las prácticas que más se recomienda. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no la adoptará de la noche a la mañana. Llevará un tiempo definir los perfiles de los analistas y estas personas, probablemente, deban demostrar que son capaces de realizar su trabajo con éxito antes de desempeñar un cargo sénior”.

En este contexto, Andrew Pease recalca la urgencia de disponer de un director de analítica (CAO, por sus siglas en inglés):  “El director de analítica forma parte de la junta y, además de realizar mucho trabajo analítico, debe evaluar constantemente de qué manera la analítica puede optimizar el negocio”.

Cada organización trata la analítica de datos a su manera. Mientras en algunas se designa a un director de analítica, otras se decantan por crear un equipo analítico multidisciplinar. “No existe un mismo enfoque para todas. Las organizaciones deben fijarse en sus propias necesidades. Puede que algunas decidan contratar profesionales analíticos externos porque carecen de empleados con los conocimientos necesarios. No obstante, ya que la analítica de datos es una parte estratégica importante del plan empresarial, resulta fundamental adoptar los procesos analíticos dentro de la empresa en algún momento”, afirma Pease.

Analítica útil

La mayoría de las organizaciones más grandes ya están contratando científicos de datos. En esta era del Big Data y de la convergencia del sector, las organizaciones se están dando cuenta de que la información de la transacción es incluso más valiosa que la propia transacción. “Hasta la fecha, el banco que más rápido crece en Reino Unido es el de la marca de supermercados Tesco. El sector financiero ya cuenta con numerosos científicos de datos y el sector del comercio minorista está siguiendo los mismos pasos. Además, en el transcurso de este año, también se producirá un boom en la demanda de científicos de datos en el sector de la fabricación. Gracias al avance del Internet de las cosas, los análisis de grandes cantidades de datos de sensores se situarán en primera posición”, continúa Andrew Pease.

Para lograr que la ciencia de datos de la organización tenga éxito, no hay que limitarse a aplicar algoritmos. La creatividad es fundamental, no solo en cuanto a cómo hacer cálculos, sino también en la manera en que los científicos de datos incluyen la información resultante en todos los puntos de decisión de la organización. “Si los resultados no se hacen accesibles ni comprensibles, al resto de las personas de la organización les resultará difícil poner en práctica la información simplemente porque lo dice el ordenador”. En SAS Forum, se presentarán casos exitosos y prácticas recomendadas para llevar tu organización al siguiente nivel en lo relativo a poner en práctica la analítica, lo que será bueno para ella y para tu carrera", concluye Andrew Pease.

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