Cómo crear cultura data-driven en una empresa

La empresa data-driven toma decisiones basadas en los datos e información que genera. No deja nada al azar y mucho menos en supuestos sin ser validados antes de plantearse unas hipótesis. Eso es una empresa data-driven.

1. Crear cultura de datos

Logra que las personas de la empresa tomen decisiones basados de datos. Desde las personas que colaboran en los servicios generales, hasta la gerencia y quienes dirigen la empresa.

Para lograrlo, debes explicarles primero qué son los datos, qué tipos existen y cuál es su importancia dentro de la organización.

Una empresa data-driven continuamente está captando datos y generando información sobre sus clientes y sus  transacciones; deberás entonces realizar talleres conceptuales y reflexivos en cada área acerca de la importancia de los datos y su adecuada captación.

2. Recolectar información

Recolecta información, no solo una parte; analiza e interpreta todo el flujo de información que capta y almacena la empresa.

3. Medir todo

Las empresas data-driven miden absolutamente todo.

Una vez tengas la información adecuadamente captada y almacenada, debes procesarla y medirla. Así, logras conocer el volumen de información, la velocidad en la que crece, las características que tiene y demás preguntas que resuelve dentro de la organización.

4. Seleccionar datos relevantes y precisos

La información relevante es basada en los datos que realmente le sirven a la organización. Esto, dependerá de los objetivos estratégicos de la empresa según la actividad económica que realiza.

La información precisa, se refiere a saber si los datos que son captados son homogéneos y estándar. Es decir, que para términos de medición, saber si cumplen con los requisitos mínimos para ser comparados.

Un ejemplo es el análisis de ventas a nivel mundial; todos los países tienen su moneda local y para comparar las ventas entre continentes, lo más seguro es que deberás transformar cada moneda a su equivalente en dólares para poder hacer comparaciones. ¿Lo captas?

Lo mismo sucede con el horario. Supongamos que deseas comparar los horarios más comunes en que los clientes compran o adquieren el servicio ¿Esta información se capta diferenciado por países? O basados a un horario central.

Por último, analiza cómo tu base de datos capta y almacena toda esta información.

5. Testear y crear hipótesis

Una hipótesis es una afirmación basada en una simple pregunta. No plantees preguntas muy generales. El éxito de los análisis es más certero cuando planteas preguntas mucho más específicas. Por ejemplo: “En octubre se venden más disfraces del conde Drácula”. Otro ejemplo: “En diciembre se consume mucha más energía eléctrica”.

Una hipótesis se trata de validar si la afirmación basada en la pregunta es cierta o falsa.

6. Desde los insights de datos a las acciones

Una empresa data-driven crea hipótesis y sus resultados los convierte en acciones.

Los insights son la información analizada y las hipótesis resueltas.

En este punto, se materializan las acciones que se deben realizar basadas en las pruebas de hipótesis.

Continuando con el ejemplo sobre el consumo de energía eléctrica en diciembre, la empresa podrá brindarle a un cliente un aviso más personalizado sobre su futuro consumo basado en el consumo de diciembre del año anterior. Esto es información relevante, personalizado y es muy valorado por los clientes.

Lo más importante, es llevar los estudios basados en información a la acción. Por eso la empresa es Data-driven.

Ya no se están tomando acciones basadas en intuición o supuestos sin ser validados por una prueba de hipótesis. Hasta que los datos no lo digan, no ejecutamos acciones.

7. Cumplir las regulaciones de datos locales e internacionales

Una empresa data-driven es por excelencia garante de los derechos y deberes a la hora de usar datos y generar información.

No se deben tomar acciones basadas en información incumpliendo las leyes de protección de los datos. Cada país o región, regulan la manera en la cual deben ser captados, almacenados y procesados los datos, además, de las acciones que ejecutamos con la información generada.

Así que debes conocer y estudiar todas las regulaciones vigentes que se aplican en la cadena de producción de la información. También, estas regulaciones debes socializarlas con todas las personas que trabajan en la organización, para garantizar que se cumplan todos los requisitos desde el momento de su captación.

8. Automatizar

Este estudio no querrás hacerlo cada día, semana o cada mes o cada año. Este estudio data-driven te debe servir para aplicarlo cada vez que lo necesites, cada vez que necesites validar hipótesis o crear otras nuevas.

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