Para Lyndsay Weir, la clave del éxito con el análisis de datos es llegar al “¿y qué?”, más allá de los gráficos y las hojas de cálculo.
“Es necesario comprender qué es una cuestión empresarial y pasar a la acción. Se lo digo a mis equipos, pero cada vez que producen algo, un informe, una herramienta, un panel, mi pregunta siempre es ‘¿y qué?’”, afirma.
Mientras se le ocurre ese ‘¿y qué?’ Puede que no siempre sea fácil, para Weir es una de las mejores partes de su trabajo porque esos conocimientos pueden tener un gran impacto para el negocio.
“No hay nada más gratificante que ver el resultado de algo en lo que has trabajado duro convertirse en realidad, ya sea una innovación de nuevo producto, una nueva campaña o una gran decisión corporativa. Eso te alimenta y es realmente emocionante. No hay dos días iguales, por eso me encanta aún más”, dice.
Weir es el jefe de análisis y conocimientos de la empresa de pasta Barilla. La empresa se fundó en 1877, cuando Pietro Barilla padre abrió una tienda de pan y pasta en Parma, Italia.
Casi 150 años después, la empresa de pasta, todavía de propiedad privada, factura más de 4.000 millones de euros y cuenta con 8.000 empleados y exporta productos a más de 100 países. Y ha invertido en construir un equipo de análisis y ciencia de datos para ayudar a respaldar la toma de decisiones comerciales, algo que probablemente no habría necesitado en la Italia del siglo XIX.
Ciencia de datos y trabajo en equipo.
Weir cuenta con un equipo de científicos de datos y profesionales de análisis que crean modelos que ayudan a respaldar el análisis de datos. Pero también gestiona el equipo de conocimiento del grupo, que cuenta con personas con una combinación de habilidades que tienen como objetivo tomar esos datos y convertirlos en conocimiento empresarial. “Estas personas son los puentes entre los paneles, los informes y las decisiones comerciales”, afirma.
Weir también cuenta con un equipo de capacidades encargado de implementar los estándares de datos fundamentales para garantizar que los datos se muestren en el mismo formato cada vez y que se utilice el mismo lenguaje en toda la empresa para que todos avancen hacia un objetivo común.
“Es una función bonita, casi circular, la que tengo aquí. Puede ir desde los datos sin procesar hasta los resultados empresariales o puede retroceder desde la visión empresarial hasta lo que necesitamos construir para llegar allí, y realmente lo disfruto”, afirma.
Weir trabajó anteriormente para Nestlé en funciones de datos, pero también en otros ámbitos de marketing, TI central y SEO.
“Mi experiencia es muy variada y tengo conocimientos de TI, de datos, de marcas y comerciales, y creo que eso me ayudó a llegar a la posición en la que estoy hoy porque puedo flexibilizar el lado técnico y el lado corporativo. pero creo que al unir ambos es realmente donde ocurre la magia”, dice.
Un problema con el que pueden encontrarse los equipos de análisis es que, después de algunos éxitos iniciales, corren el riesgo de verse abrumados por las demandas de departamentos individuales que desean paneles o modelos particulares. Esto significa que pueden verse atrapados lidiando con una lista de deseos muy aislada de requisitos de toda la empresa.
Por el contrario, el equipo de Weir pretende priorizar lo que ofrece basándose no solo en lo que solicitan varios departamentos, sino también en las ambiciones a largo plazo de la empresa y en la creación de herramientas para respaldarlo.
“En lugar de tener una cartera de 100 proyectos en marcha a la vez, tenemos muy pocos pero intentamos que tengan un gran impacto. El trabajo de nuestro equipo es apoyar los grandes proyectos que realmente transformarán”, dice.
“Nuestro objetivo es conectar todos los puntos e impulsar ese cambio allí. Entonces, por supuesto, creamos algunos informes y algunos paneles, pero intentamos hacer cosas más grandes, con funciones cruzadas y de arriba hacia abajo”.
Compra de nivel superior
Parte de la clave del éxito con la analítica es ser parte de un plan más amplio, afirma.
“Es necesario contar con una aceptación del más alto nivel. Si no estás en la mesa donde se construyen los planes a largo plazo de la empresa, no tendrás idea de qué herramientas de pronóstico de análisis de datos pueden ser útiles en el panorama general”, afirma.
“Hay que entender lo técnico, pero también lo corporativo y lo empresarial”, afirma; de lo contrario, el equipo de análisis podría acabar creando herramientas fantásticas, pero que no tienen ningún impacto en los problemas empresariales reales.
“A algunas personas les resulta difícil alejarse del conocimiento técnico profundo para aprender más del lado corporativo y eso puede ser una barrera”, dijo.
Aquí es donde surge el ‘¿y qué?’ entra. No tiene sentido ir a una reunión para simplemente revisar un tablero; en lugar de eso, debería usar los datos para encontrar el “¿y qué?” y elaborar un plan de acción, afirma.
“El mayor aprendizaje es redoblar la acción en lugar de limitarse a la visualización o la presentación de informes”, afirma.
Muy a menudo los datos se ven como un centro de costos, cuando deberían verse como un centro de valor.
Lyndsay Weir, Barilla
Sin embargo, esto no significa ignorar el aspecto técnico de las cosas. Cuando Weir se unió a Barilla, pasó dos años trabajando en gobernanza de datos de marketing, convenciones de nomenclatura y estructura y catalogación de taxonomías. “Parecía muy poco sexy, pero nos permitió llegar rápido a donde estamos hoy”, dice. “Se trata de encontrar ese punto medio, lo cual es muy difícil de lograr, y me controlo todo el tiempo”.
Parte del papel de los ejecutivos de datos y análisis es gestionar las expectativas para generar la aceptación de otros ejecutivos, contar historias sobre el viaje de la ciencia de datos y asegurarse de que el resultado sea utilizable.
“Muy a menudo los datos se ven como un centro de costos, cuando deberían verse como un centro de valor, y con demasiada frecuencia se pide a las personas que demuestren el valor de la inversión detrás de la herramienta o los datos o la ciencia o las personas en lugar de preguntar ‘ ¿Qué nos dijo esto y qué impacto tuvo en el negocio?”, dice.
Construyendo la cartera de talentos de datos del futuro
Un área en la que lucha la ciencia de datos es la contratación y la retención. Si bien las universidades sólo ofrecen alrededor de 10.000 graduados especialistas en datos por año, la demanda real de personal con esas habilidades podría ser 10 veces mayor.
Para Weir, resolver esto consiste en aumentar el número de personas que se dedican a carreras de datos y STEM, tanto a través de títulos universitarios como a través de prácticas u oportunidades de tutoría. Esto ayudaría a “darle a la gente esas habilidades y desarrollar talentos que tal vez no hayan tenido el comienzo tradicional en la ciencia de datos, un poco como yo”, dice.
“Ese canal es crucial y una de las principales formas en que podemos aumentarlo es lograr que más mujeres accedan a los datos. Las últimas cifras que miré, uno de cada cuatro graduados en ciencia de datos son mujeres y cuando se llega a niveles de liderazgo en datos es sorprendentemente bajo”, dice, y agrega que es aún más bajo en los roles de datos de alta dirección.
“Necesitamos ayudar a estas personas y ayudar a las niñas y mujeres a comprender lo emocionante que puede ser una carrera en datos. La gente de la industria debe alentar y ayudar”.
Eso incluye todo, desde cómo las empresas escriben anuncios de trabajo hasta cómo difundir y cómo la industria muestra lo que puede ser una carrera en datos.
“No todo se reduce a programar sentado en un cuarto oscuro, hay cosas realmente interesantes que pueden surgir de ello”, dice Weir. “Destacar las oportunidades es clave”.
Para hacer una carrera en datos se necesita un título universitario, se necesita tecnología bastante buena y costosa, una computadora portátil decente, software y tiempo. Y hay muchos buenos candidatos que carecen al menos de los medios para tener todas estas cosas, dice Weir, que trabaja con organizaciones como Women in Data y la fundación de aprendizaje Wild Hearts.
“Esto es muy similar a los antecedentes que tenía. Creo que es absolutamente posible aumentar el proceso y depende de todos nosotros en el ámbito de los datos hoy marcar esa diferencia. Cuando las personas desempeñan un papel, se trata de enriquecerlas para brindarles las oportunidades y la experiencia adecuadas y ayudarlas a hacer cosas que les gusten”, afirma.
“Va a ser un gran esfuerzo colectivo y necesitamos organización, líderes, defensores y pares para tomarlo en serio”.
