Empresas
Typography
  • Smaller Small Medium Big Bigger
  • Default Helvetica Segoe Georgia Times

Sin embargo, muchos directivos se preguntan ¿Por dónde empezar? y si bien no hay una respuesta fácil a esta interrogante ya que depende de lo lejos que haya avanzado su organización en la ruta de datos, existen cinco pasos que ayudan a su implementación.

1.-Comience por sus objetivos

En una primera etapa, hay que determinar qué es lo que se desea saber. Se recomienda pensar en las decisiones comerciales que se han tomado y las que están por venir, así como enumerar la información que le sería de utilidad, por ejemplo:

«Deseo saber cómo se sienten mis clientes respecto los productos que vendemos para decidir qué parte del catálogo debo expandir” o “quiero saber si mis empleados se exigen para alcanzar sus objetivos y si es necesario contratar más personas”.

2.-Defina sus Métricas

Una vez que se tiene claridad sobre hacía donde encaminar los esfuerzos de datos, es momento de pensar en el número que facilitará esa información que se necesita. Es decir, plantear respuestas a nuestras preguntas en términos de métricas.

En los casos mencionados, tendríamos que decidir ¿Qué información representa la satisfacción de un cliente con un producto o una interacción? o ¿Qué número indicará el esfuerzo que un empleado dedica para alcanzar un objetivo?

3.-Identifique los datos necesarios

Lo siguiente es formar un catálogo de datos, a partir de la definición de todos los términos de negocio involucrados en las métricas, evitando, en principio, los relacionados con TI, para después examinar los sistemas existentes y entender la distancia entre ambos.

En esta fase también se debe determinar el nivel de calidad que esperamos de la información para que sea confiable; puede preguntarse, ¿Qué datos podrían faltar?, ¿Cuáles son los umbrales razonables para la suma de cualquier valor dado?, ¿Qué antigüedad puede tener un registro antes de quedar obsoleto?

Además, es importante considerar que algunas de las métricas que está buscando ya estarán en algún lugar entre las tablas y sistemas de su organización; solo es cuestión de juntarlas, mientras que otros necesitarán un poco de reparación antes de que sean aptos para su uso.

Es importante en esta instancia identificar accesos, volumen, usos y frecuencia para decidir la solución que mejor se adapte a esta necesidad, ya que la solución será parte de la complejidad del proyecto.

4.-Priorice el alcance

Algunas de las métricas que planeamos deben ser fáciles de calcular y significativas para la empresa. A estas las llamaremos “Quick Wins”, debido a que proporcionarán casos de éxito y permiten empezar con tareas más complejas; por otro lado, algunas tareas de gran impacto pueden conllevar un tiempo significativo y las denominaremos “grandes proyectos”, los cuales normalmente suelen llevarse a cabo luego de obtener resultados tangibles gracias a los “Quick Wins”.

Dentro de las métricas que no aportan mucho valor, algunas serán sencillas de realizar, y son tareas que normalmente se realizan cuando hay disponibilidad excesiva de tiempo. También se encontrará con algunas que consumirán mucho tiempo y no aportarán a la organización, por lo que se aconseja no trabajar en ellas hasta que las prioridades cambien su importancia.

Esto puede parecer contrario a la intuición, pero algunas métricas pueden resultar más fáciles de resolver una vez que haya una base sólida. Asimismo, un cambio en la estrategia de la empresa podría convertir una métrica secundaria en una clave.

5.-Cambio cultural: crezca y experimente

Para obtener el verdadero potencial de las métricas hay que integrar los resultados a la empresa, ya que de nada sirve invertir toneladas de dinero en información que simplemente está ahí, adornando tableros que nadie lee.

En esta etapa el desafío es generar confianza con datos de calidad y hacerlos accesibles; si hay problemas de calidad lo ideal es consultar las reglas en el paso tres y, si la situación persiste, cuantifique y tendrá la justificación perfecta para implementar un proyecto que lo remedie.

También es clave guiar a nuestros usuarios, explicándoles qué significa una línea ascendente en diferentes contextos y asegurarnos de elegir las visualizaciones correctas.

Luego de seguir los pasos anteriores, hay dos cursos de acción principales: Crecer y experimentar. El primero se logra asegurándonos que la empresa establezca la estructura para ser un creador activo de valor, a través de los datos; el segundo, al probar nuevas tecnologías con un enfoque más vanguardista, como la Inteligencia Artificial (IA), para mejorar un proceso comercial.

Ahora que ya sabe cuál es el camino a seguir para crear una empresa centrada en datos ¿Está dispuesto a perder ese tren?

Fuente: Cinco pasos para crear una empresa centrada en datos - Emprendedores News / Por: Santiago López Tarnassi, Data Analyst de Baufest.

Publicado por: TuDecides.com.mx
Edición: Adrián Soltero
Contacto: dir@tudecides.com.mx

Nota: Por lo general todos los artículos cuentan con fuente y autor del mismo. Si por alguna razón no se encuentra, lo hemos omitido por error o fue escrito por la redacción de TuDecides.com.mx.

 

Suscríbase para recibir novedades, regalos y artículos

Habilite javascript para enviar este formulario

Su email jamás será compartido con nadie. Odiamos el spam.

Te puede interesar...

Save
Cookies user prefences
We use cookies to ensure you to get the best experience on our website. If you decline the use of cookies, this website may not function as expected.
Accept all
Decline all
Marketing
Set of techniques which have for object the commercial strategy and in particular the market study.
DoubleClick/Google Marketing
Accept
Decline
$family
Accept
Decline
$constructor
Accept
Decline
each
Accept
Decline
clone
Accept
Decline
clean
Accept
Decline
invoke
Accept
Decline
associate
Accept
Decline
link
Accept
Decline
contains
Accept
Decline
append
Accept
Decline
getLast
Accept
Decline
getRandom
Accept
Decline
include
Accept
Decline
combine
Accept
Decline
erase
Accept
Decline
empty
Accept
Decline
flatten
Accept
Decline
pick
Accept
Decline
hexToRgb
Accept
Decline
rgbToHex
Accept
Decline
min
Accept
Decline
max
Accept
Decline
average
Accept
Decline
sum
Accept
Decline
unique
Accept
Decline
shuffle
Accept
Decline
rgbToHsb
Accept
Decline
hsbToRgb
Accept
Decline
Básicas
Accept
Decline
Analytics
Tools used to analyze the data to measure the effectiveness of a website and to understand how it works.
Google Analytics
Accept
Decline
Analíticas
Accept
Decline
Functional
Tools used to give you more features when navigating on the website, this can include social sharing.
AddThis
Accept
Decline
$family
$hidden
Accept
Decline
overloadSetter
Accept
Decline
overloadGetter
Accept
Decline
extend
Accept
Decline
implement
Accept
Decline
hide
Accept
Decline
protect
Accept
Decline
attempt
Accept
Decline
pass
Accept
Decline
delay
Accept
Decline
periodical
Accept
Decline
$constructor
alias
Accept
Decline
mirror
Accept
Decline
pop
Accept
Decline
push
Accept
Decline
reverse
Accept
Decline
shift
Accept
Decline
sort
Accept
Decline
splice
Accept
Decline
unshift
Accept
Decline
concat
Accept
Decline
join
Accept
Decline
slice
Accept
Decline
indexOf
Accept
Decline
lastIndexOf
Accept
Decline
filter
Accept
Decline
forEach
Accept
Decline
every
Accept
Decline
map
Accept
Decline
some
Accept
Decline
reduce
Accept
Decline
reduceRight
Accept
Decline
forEachMethod
Accept
Decline
each
clone
clean
invoke
associate
link
contains
append
getLast
getRandom
include
combine
erase
empty
flatten
pick
hexToRgb
rgbToHex
min
max
average
sum
unique
shuffle
rgbToHsb
hsbToRgb