Los datos son un recurso efectivo que debe ser utilizado y tomado en cuenta. Al crear e implementar una estrategia de datos, cualquier empresa puede transformar los datos en un activo empresarial. Un procedimiento muy dinámico utilizado para recopilar, organizar, evaluar y distribuir datos en apoyo de los objetivos corporativos se denomina estrategia de datos.
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Una estrategia de datos es esencialmente un conjunto de reglas y pautas que describen la forma adecuada para que su empresa maneje sus datos. Enumera las partes responsables, los procedimientos a seguir y el equipo a utilizar.
Con una estrategia de datos, las organizaciones pueden coordinar sus actividades y evitar el desperdicio de recursos. Aunque una estrategia de datos puede no ser siempre ideal, debe tener la capacidad de guiar las soluciones de la organización cuando sea necesario. Esto es crucial debido a la rapidez con la que las empresas están evolucionando en este panorama global en constante cambio.
¿Cómo se implementa una estrategia de datos?
Las políticas y procesos que apoyan los objetivos a largo plazo de una organización para el uso de datos constituyen la estrategia de datos de una organización. Para que su plan sea efectivo, debe abordar cada uso de los datos. También debe cubrir aspectos más allá de los procesos técnicos de gestión y análisis de datos. En la gestión e interpretación de datos, como veremos, el elemento humano es igualmente significativo.
¿Por qué es necesaria una estrategia de datos para su negocio?
Cualquier plan empresarial moderno requiere datos. Ya no podemos dejar la administración, protección y uso de un activo empresarial tan vital en manos de arquitectos de datos o desarrolladores individuales. Para garantizar que los datos se manejen y utilicen correctamente, lo ideal sería contar con una estrategia de datos exhaustiva con amplio apoyo y participación. Cada organización tiene diferentes prioridades para diferentes tipos de datos según sus objetivos empresariales y enfoques de gestión.
10 Mejores Prácticas para una Estrategia de Datos
1. Motivar a las personas a pensar basado en datos
Ser basado en datos consiste en tener un impulso establecido para buscar respuestas y basar las decisiones en datos, no en habilidades técnicas o competencia matemática. El primer pensamiento siempre debe ser buscar en los datos información cuando surjan preocupaciones sobre movimientos de competidores, picos de adquisición o rotación de clientes. Desarrollar esta cultura basada en datos dentro de su equipo significa establecer la práctica de proporcionar evidencia sólida para respaldar las decisiones. Anímelos a abordar cualquier problema o idea novedosa preguntando primero: "¿Qué dicen los números?" Este cambio de perspectiva permitirá a su equipo decidir con sabiduría basada en evidencia, resultando en una estrategia más calculada y efectiva.
2. Hacer de los datos una prioridad en toda la organización
Una estrategia de datos bien recibida es aquella en la que todas las partes participan. Las personas deben estar al tanto de ella y dispuestas a implementarla.
En esta situación, los datos deben ser vistos como un activo estratégico y un valor empresarial. ¿Cómo se puede lograr esto?
- Fomentando una cultura que priorice los datos. Para ello, hay varios procesos involucrados.
- Nombrando a un líder ejecutivo o "campeón" para promover la estrategia de datos y los proyectos asociados.
- Obteniendo el apoyo de los gerentes en todos los niveles, comenzando con los líderes de equipo en la alta dirección. Todas las partes involucradas deben priorizar y apoyar una estrategia de datos.
- Estableciendo definiciones, pautas y mediciones uniformes para toda la organización y, si es necesario, configurando capacitación interna.
- Implementando procesos de datos transversales y multifuncionales utilizando una única fuente de verdad.
- Democratizando los datos al permitir que los equipos no técnicos accedan a ellos (por ejemplo, comprando una herramienta de extracción de datos sin código para marketing y ventas).
3. Mantenerse sencillo
¿Enviando datos a inversores, la junta directiva o el jefe? Solo enfóquese en uno o dos números que probablemente afecten la decisión que tomen; no necesitan saber cuánto trabajó. Esto no significa que no ponga esfuerzo. Mantenga algo oculto para poder responder preguntas. La persona muy importante solo necesita ver el número final de la hoja de cálculo, que indica lo que les aconseja hacer.
4. Monitorear KPIs y análisis
En una organización basada en datos, la medición lo es todo. Es crucial alinear sus objetivos estratégicos con Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) para lograr esto. Medir el progreso e identificar oportunidades de mejora requiere el seguimiento de indicadores significativos, no de medidas de vanidad. Los tres principales KPIs para organizaciones SaaS suelen ser LTV (Lifetime Value), Churn y MRR (Monthly Recurring Revenue). Aunque los KPIs generalmente se asignan a individuos y equipos, los proyectos e iniciativas importantes también deben tener metas medibles establecidas. Utilizando el marco de trabajo OKR (Objectives & Key Results), puede combinar con éxito los KPIs con objetivos a largo plazo, incentivándolo a investigar el "por qué" detrás de las cifras y garantizando que los datos y las ambiciones estratégicas estén alineados.
También es posible tener métricas de calidad de datos. Monitorear la calidad de los datos le permite:
- Analizar qué tan exitosa es su estrategia de datos.
- Reconocer la precisión de sus datos.
- Destacar datos que son inconsistentes, parciales o faltantes.
- Tomar medidas correctivas para mejorar la calidad de los datos.
5. No seguir las últimas tendencias tecnológicas
Las tecnologías que apoyan las mejores prácticas de gestión de datos son muy promocionadas. Sin embargo, no tiene que seguir cada nueva moda. Es probable que no necesite IA o big data en la práctica. No muchas empresas utilizan IA o big data en absoluto. Nuestra comprensión de lo que constituye una estrategia de datos sólida se ve oscurecida por las tendencias y los eslóganes. Una pila tecnológica básica no es tan exitosa como una estrategia de datos. El éxito se trata más del proceso y la calidad de los datos que de la tecnología.
Utilice uno de nuestros clientes empresariales como ejemplo. Para evaluar su cuota de mercado en EE. UU., buscaban obtener datos de mercado. Aunque se limitaba a extraer de 20 sitios web, era suficiente para ejecutar su motor de análisis interno sin necesidad de hardware más sofisticado.
Los metadatos, o la descripción de los datos, son incluso más significativos que la tecnología o la cantidad de datos. Los metadatos son necesarios para interpretar datos sin procesar. Por lo tanto, ignore las tendencias y concéntrese en los metadatos y los procesos.
6. Elegir a las mejores personas para liderar la estrategia de datos
El conocimiento técnico no es un requisito para su líder de estrategia de datos, pero es esencial si desea prosperar en la colaboración multifuncional, tomar decisiones basadas en datos y comprender cómo los datos se relacionan con los objetivos empresariales. Para este puesto, piense en un gerente de producto que se encuentre en la intersección de tecnología, ventas y marketing.
Los roles de otros interesados deben estar bien definidos. Esto podría involucrar a ingenieros de datos, científicos, analistas y gerentes de negocios, dependiendo de la escala de su empresa. El marco sugiere administradores de datos departamentales, un proceso de auditoría y principios de gobernanza de datos. Es probable que las herramientas y el análisis de datos deban expandirse para implementar una estrategia de datos. Evalúe el conjunto de habilidades actual de su personal y, si es necesario, contrate más analistas o proporcione capacitación interna para cubrir cualquier brecha.
7. Crear procedimientos robustos de seguridad de datos
Todos están preocupados por la seguridad de los datos. No se limita a su oficial de protección de datos externo, departamento de TI o departamento legal. Nunca estará a cargo de la seguridad de los datos si no está en su diseño. Un reglamento de protección de datos para los ciudadanos de Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), exige que las empresas divulguen información sobre el almacenamiento de datos, controles de acceso y uso.
Debe ser más cauteloso sobre quién tiene acceso y cómo se distribuyen los datos cuanto más datos se compartan entre equipos. Los datos solo deben ser accesibles para aquellos que los necesiten. Los desarrolladores no necesariamente requieren acceso a datos completos de clientes o estadísticas de ventas, por ejemplo.
Al estructurar la forma en que se comparten los datos entre equipos y sistemas, la seguridad de los datos debe tener alta prioridad por consideración a los clientes.
8. Elegir los métodos y herramientas adecuados para el análisis de datos
Todos deben estar capacitados para acceder y extraer información de conjuntos de datos relevantes, ya sea un representante de ventas que explora datos de clientes potenciales o un gerente de producto que analiza el comportamiento del usuario en busca de señales de compra. Sin embargo, el análisis de datos exitoso requiere las herramientas, métodos y capacitación adecuados. El análisis predictivo, el análisis de texto, el análisis de cohortes, el análisis de clusters y el análisis de sentimientos son solo algunos ejemplos de las diversas técnicas disponibles. Elegir los métodos más efectivos implica equilibrar las perspectivas estratégicas con el cumplimiento de la gobernanza y las regulaciones de privacidad de datos. Maneje con precaución los casos de uso que involucren información de identificación personal, ya que no todos los métodos de análisis son legalmente permisibles. Asegúrese de que sus equipos internos estén al tanto de estas limitaciones para fomentar una utilización de datos responsable y conforme.
9. Crear una Única Fuente de Verdad
El origen de los datos a menudo se distorsiona y se vuelve difícil de seguir cuando se mueve entre equipos y sistemas, lo que genera dudas sobre su exactitud y calidad. Una Única Fuente de Verdad (SSOT) se vuelve esencial en esta situación. Las decisiones empresariales críticas ya no corren el riesgo de ser guiadas por datos no confiables o aislados, ya que la SSOT ofrece un repositorio central de datos consistentes y confiables que está disponible públicamente. Mantener estándares estrictos de calidad de datos a través de una SSOT es crucial, ya que los datos inexactos pueden resultar en errores costosos. Desarrollar un pipeline de datos que tome datos sin procesar de múltiples fuentes y los convierta en un formato estándar para análisis y almacenamiento es un método popular para lograr esto. Además, para garantizar transparencia y responsabilidad a lo largo del ciclo de vida de los datos, su proceso de gobernanza de datos debe documentar cuidadosamente la fuente de los datos y cualquier transformación realizada en ellos.
10. Mejorar los resultados mediante la automatización de datos
El proceso de obtener, manipular y almacenar datos utilizando métodos automatizados (en lugar de manualmente) se conoce como automatización de datos. Para los equipos que dependen de la obtención de datos web, como los representantes de ventas que exploran clientes potenciales y oportunidades, la automatización de datos es un gran ahorro de tiempo.
- Utilizar la automatización de datos puede ayudar a:
- Crear una lista de cuentas objetivo calificadas.
- Crear un sistema automatizado de generación de leads.
- Agregar nueva información a un CRM o calificar leads.
- Identificar indicios de compra y tendencias del mercado.
Utilice una solución de automatización de datos que extraiga, transforme y cargue datos en su CRM para análisis para automatizar el origen de los datos. Normalmente, el web scraping potencia este tipo de herramientas. Es recomendable evitar APIs, scripts y tecnología compleja al automatizar datos para personal no técnico. En su lugar, utilice una herramienta de automatización sin código como Piloterr.
Mantener la Evaluación y Desarrollo de su Estrategia de Datos
Una estrategia de datos exitosa es un proceso dinámico que requiere observación y mejora continuas. No es estática.
Así es como se hace:
1. Analizar el Rendimiento de los Datos con Frecuencia
- Para evaluar el éxito de su estrategia de datos, monitoree métricas importantes como KPIs e indicadores de calidad de datos.
- Determine qué necesita mejorar, como la accesibilidad, exactitud y completitud de los datos.
2. Adaptarse a los Cambios en los Requisitos Empresariales
- Evalúe consistentemente sus objetivos y asegúrese de que su estrategia de datos esté alineada con ellos. Esté preparado para modificar su plan a medida que su empresa crezca y las demandas cambien.
3. Adoptar Nuevas Tecnologías
- Manténgase al tanto de los últimos desarrollos en tecnología y herramientas de datos, y considere incorporarlos en su plan.
- Utilice IA y aprendizaje automático para optimizar procesos y extraer información más significativa de sus datos.
4. Promover la Alfabetización en Datos
- Invierta en iniciativas educativas para mejorar las habilidades de alfabetización en datos de su personal.
- Fomente la cooperación departamental y el intercambio de conocimientos para desarrollar una cultura basada en datos.
5. Realizar Revisiones Periódicas
- Para evaluar la eficacia de su estrategia de datos y identificar áreas de mejora, programe revisiones recurrentes.
- Obtenga comentarios de todas las partes interesadas dentro de la empresa para obtener información valiosa.
Puede asegurarse de que su estrategia de datos se mantenga actualizada, eficiente y alineada con sus cambiantes necesidades empresariales mediante la revisión y mejora regulares. Al adoptar una postura proactiva, puede maximizar el valor de sus datos y lograr resultados empresariales superiores.
