Revista digital
TRIBUNA
febrero 2020

¿Tienes todo lo que necesitas para tomar decisiones basadas en datos?

Rafael Quintana,
director general en España y Portugal de Qlik

 
Rafael Quintana"Tomar buenas decisiones para el negocio es una parte crítica del trabajo del ejecutivo, y vital para el bienestar de la compañía", afirma McKinsey and Co en uno de sus artículos. Es innegable que, a día de hoy, la capacidad de tomar decisiones ágilmente marca la diferencia entre el éxito y el fracaso de una compañía en el mercado. Piensa en cuántas empresas que alguna vez fueron líderes han perdido su posición de privilegio porque ha disminuido su capacidad para tomar las decisiones correctas.
No descubrimos nada nuevo si decimos que, ya de por sí, saber qué hacer es complejo, pero lo es todavía más si se tiene en cuenta la cantidad de información que nos bombardea cada día. ¿Cómo puede alguien tomar decisiones definitivas cuando se enfrenta a tantas opciones, a tantos datos?

Este es el quid para la toma de decisiones basada en los datos: la capacidad de utilizar la información de manera eficaz y apropiada para elegir la opción que nos lleve los resultados deseados. La toma de decisiones basada en datos es un deporte en equipo y requiere de una serie de habilidades distribuidas por toda la organización.

En términos generales, dichas habilidades se pueden clasificar en dos campos: técnicas y sociales. Son muy diferentes, pero ambas vitales para las compañías. Sin embargo, con frecuencia, las organizaciones dan prioridad a unas sobre otras. A menudo, la que consideran prioritaria es la vertiente técnica, que es también más tangible y fácil de medir que las competencias sociales, estas últimas denominadas habitualmente como soft skills.

Entonces, ¿cuáles son estas habilidades y de qué sirven a las empresas para la mejor toma de decisiones basada en datos?


Habilidades técnicas

Es probable que una organización tenga habilidades técnicas muy localizadas en departamentos pequeños, como los equipos de data scientists o los analistas. Esas capacidades varían en complejidad y concreción: algunas seguirán siendo competencia de equipos especializados, mientras que otras son accesibles para un grupo más amplio. Entre estas habilidades técnicas se incluyen las siguientes:

Extracción de datos. Cuando una organización tiene una pregunta analítica, la clave es entender qué datos contienen información para responder a ese interrogante. Una vez identificados los datos, hay que extraerlos. Con algunas preguntas analíticas, esto implica simplemente extraerlos tal cual de un archivo Excel. Para otras cuestiones y situaciones más complejas, hay que obtener la información a partir de grandes sistemas de datos y tecnologías.

Transformación y estandarización de datos. Una vez que se extraen los datos, es necesario transformarlos y estandarizarlos para que estén listos para el análisis. Se estima que hasta un 80 % del tiempo dedicado a tomar decisiones basadas en datos se dedica a tareas relacionadas con la limpieza, estandarización y organización de datos. Con tantos recursos destinados a lo que son tareas bastante mundanas, es absolutamente vital que las organizaciones tengan las habilidades adecuadas para poder limpiar, transformar, perfilar, etiquetar, catalogar y estandarizar los datos.

Matemáticas básicas y comprensión de datos. No todo el mundo en una organización necesita habilidades de data science para tomar decisiones basadas en datos, pero las matemáticas básicas son esenciales para todos los involucrados en el proceso. Esto supone una comprensión fundamental de los datos, incluyendo tipos (categóricos vs continuos), atributos y varias agregaciones y distribuciones. Con estas capacidades, todos los sujetos implicados pueden utilizar el análisis descriptivo, un paso clave en el proceso de toma de decisiones basado en datos. Esto engloba desde los responsables de construir y mantener un marco de medición que incluya indicadores clave de desempeño críticos, hasta los perfiles decisores que necesitan aplicar un sentido a la información que están viendo.

Estadísticas fundamentales. Incluyendo la comprensión de la probabilidad y la correlación, la regresión simple, así como las estadísticas inferenciales para asegurar que cosas como el tamaño de las muestras se crean correctamente, las habilidades estadísticas fundamentales son vitales para una organización que desea tomar decisiones basadas en datos. Las personas decisoras no tienen que tener necesariamente estas habilidades, pero sí requieren de alguien que pueda proporcionarles estadísticas fundamentales para asegurar que se están utilizando los datos con precisión.

Ciencia de datos. La ciencia de datos no es una habilidad única en sí misma, pues abarca todo lo que una organización necesita saber sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, incluyendo el análisis predictivo y prescriptivo. Con la gran cantidad de datos que hay disponible para las organizaciones hoy en día, las habilidades de aprendizaje automático son esenciales para convertir los datos en información para tomar decisiones basadas en ellos.


Habilidades sociales

Podría parecer irónico hablar del componente humano de los datos, o las llamadas soft skills, cuando gran parte de ello es resultado de la creciente cantidad de tecnología que se utiliza en la vida cotidiana. Sin embargo, tener esos atributos menos tangibles, menos mensurables, es más importante a medida que nos volvemos más digitales. En muchos casos la capacidad de empatizar, relacionarse y comunicarse con los demás marca la diferencia entre la aceptación voluntaria de una idea o la oposición a ella.

Sistemas y pensamiento empresarial. Según Edward Deming, el 94 % de los problemas en los negocios son ocasionados por los sistemas, y solo el 6 % restante, por las personas. El pensamiento sistémico ayuda a los responsables de la toma de decisiones a comprender por qué las personas se comportan como lo hacen. Se trata de entender la organización -y el mundo- como un conjunto de sistemas conectados entre ellos. Así es más fácil identificar las causas frente a los síntomas, ya que los decisores pueden tener en cuenta cómo interactúa cada una de las partes con las demás.

Pensamiento crítico. Parte del proceso de la toma de decisiones basada en datos es la capacidad de pensar críticamente sobre los datos y reconocer tanto la complejidad de las decisiones como la existencia de múltiples opciones válidas. Los decisores deben comprender las posibles limitaciones tanto de los datos presentados como de su propio sesgo cognitivo, y mitigarlas. Tienen que aceptar que rara vez dispondrán de una visión completa de datos, por lo que deben estar preparados para evitar la parálisis del análisis, lidiar con la incertidumbre y tomar la mejor decisión que puedan con los datos de que dispongan.

Escucha activa. Las personas están expuestas a información en múltiples ocasiones durante el proceso de la toma de decisiones, ya sean requerimientos, percepciones del análisis o retroalimentación sobre la decisión durante la fase de evaluación. Forma parte de la naturaleza humana aplicar un significado a esa información basado en las propias perspectivas culturales y personales y sacar conclusiones de ello. En realidad, dichas deducciones pueden basarse en lo que la gente piensa que dijo otra persona, en lugar de lo que realmente dijo. Aquí es donde la escucha activa, combinada con el pensamiento crítico, es vital.

Construcción de relaciones. La cultura organizacional puede ser decisiva durante el proceso. La capacidad del grupo para apoyar las decisiones depende de la calidad de las relaciones, que depende a su vez de la calidad de las conversaciones. Esto significa que la capacidad de construir relaciones es una habilidad clave, que supone desde cumplir con los requisitos de la empresa, hasta comunicarse con todas las partes interesadas y obtener retroalimentación sobre la decisión una vez tomada.

Comunicación con los datos. Los actores involucrados, ya sean empleados, inversores o clientes, necesitan tomar decisiones para conseguir resultados. Esto hace que comunicar esas decisiones y las razones que hay detrás de ellas de una manera que motive y mueva a las partes interesadas sea una de las habilidades más importantes para la organización.


Combinar ambas habilidades para conseguir los objetivos

Como se mencionó anteriormente, las organizaciones han de lograr un equilibrio entre las habilidades técnicas y las sociales para tomar con éxito decisiones basadas en datos. La base de todo esto, sin embargo, es la capacidad de combinarlas de una manera armoniosa y mutuamente beneficiosa. No se trata de tener a las personas adecuadas con las habilidades adecuadas, sino a los equipos adecuados con las habilidades adecuadas, todos contribuyendo para crear una cultura empresarial basada en datos. Solo entonces las empresas podrán poner en práctica estas competencias y cosechar los frutos de tomar decisiones basadas en datos.
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