• Publicado: 09 Apr 2016

  • Archivado en: negocios, méxico

Por qué a las empresas mexicanas les urge un Chief Data Officer

Para muchas empresas es fácil decir que son “data-driven”, pero esto, especialmente en México, implica un compromiso mayor al que comúnmente se hace.

En realidad, más que tener uno o un par de analistas y algunas bases de datos, se necesita crear una figura más senior dentro de la organización para poder aprovechar al máximo lo que los datos tienen que dar.

Existe la tendencia, en las empresas mexicanas, a menospreciar una vez que se sugiere algo así. Es común escuchar que “nosotros no somos Google o Facebook”, que “ya tenemos toda la información de ventas” o hasta “mejor ponte a vender”.

Sin embargo, justo en estos casos es dónde más requiere de un CDO.

A medida en que se van saturando los mercados de competidores, aprovechar cada asset interno más, se traduce al instante en una ventaja competitiva.

En la historia, comúnmente se apalancaba este crecimiento en la gente. Todos dentro de la organización trabajaban más y la organización surgía por encima de sus competidores. Acaparabas mercado sobre-produciendo.

Pero esto tiene sus limites: sin duda los rendimientos son decrecientes. Por más horas que quisieran que las personas trabajen, la productividad nunca será la misma.

Las empresas del futuro no deberán producir más, sino producir más inteligentemente.

Y el activo menos aprovechado dentro de organizaciones mexicanas es la información: el que logre explotar al máximo su uso tendrá una ventaja competitiva importante.

El cargo de Chief Data Officer ya existe en algunas empresas de vanguardia en países desarrollados, pero en México sus roles deben de ser considerablemente diferentes:

Evangelizadores y educadores

Primero que nada un CDO debe educar a la organización entera sobre el uso, buenas practicas y lenguaje de datos.

En demasiadas organizaciones mexicanas que eh observado, los datos se tratan como un ente aparte: consumible solo por quienes “entienden los números”.

Esta aparente especialización significa que en la práctica una enorme proporción de las decisiones se siguen tomando con base en los instintos. El problema con este enfoque es que los instintos pueden fallar catastróficamente.

Tal vez en países desarrollados esto es diferente, pero en México se debe enseñar a todos la utilidad de los datos. No necesitas un doctorado en estadística para entender cosas básicas como un cambio porcentual.

Más que conocimientos técnicos, en México se necesita a un CDO con mucha paciencia y capacidad para comunicar. Debe hacer que los datos entren a la vida cotidiana de todos los empleados en la organización.

Una buena manera de hacerlo también es obligando desde arriba a su incorporación. Por ejemplo, rechazando ideas u opiniones si no están debidamente respaldadas con datos.

Innovadores

Frecuentemente, cuando preguntas a un empresario en México sobre sus “datos” piensan en sus ventas.

La inmensa mayoría de las empresas tienen datos confiables de sus ventas por producto, fecha u otra dimensión.

Sin embargo, pasar a usar los datos como activos, que generan dinero, conlleva incorporar todo lo que está disponible para usarse.

Esto significa que el CDO debe impulsar medición de todo dentro de la organización con la misma consistencia que las ventas. Costos, promociones, acciones, competidores, redes sociales, información pública, encuestas, inventarios, todas estas áreas pueden generar datos de gran utilidad.

El CDO debe innovar no solamente en la incorporación de estos datos, sino en su uso.

Usando datos de muchas fuentes diversas, debe ser capaz de generar respuestas convincentes a problemas que por costumbre se resuelven con intuición.

Queda de más decirlo, pero es clave que el CDO también sepa pensar “outside-the-box” para incorporar fuentes que no siempre se consideran para resolver un problema. Un ejemplo que me gusta mucho es el de una cierta aerolínea mexicana, que compra metadatos de llamadas en ciudades (duración, número, etc) para decidir abrir o cerrar las rutas que podrían ser más beneficiosas en términos de demanda.

Un enfoque de dos escalones

Desde el punto de vista de la organización, es fácil caer en la tentación de reducir todo esto a una simple proposición: “¿Para qué necesito un ejecutivo C-Suite? ¿Por qué no contrato a un consultor o un analista?”.

El problema con estas soluciones es que son parches a problemas muy pequeños y, en mi opinión, no generan masa crítica para un cambio importante.

Un giro de 180 grados, para volverse una empresa enfocada en los datos, implica que debe tener autoridad y muchas manos quién guíe el proceso.

Tal vez es sabio verlo como dos escalones: se requiere primero de centralización y educación y después de innovación y conocimiento.

Centralizar

Desde un inicio del proceso, debe quedar claro que la responsabilidad de los datos es del CDO. Esto parece contrario a lo establecido de educar y permear a la organización de cultura de datos, pero es más bien complementario. El consumo de la información debe hacerse cada vez más común, pero la generación de la misma cada vez más centralizada.

Las bondades de un gobierno de datos centralizado, como coherencia en la información, son bastante fáciles de ver para cualquier organización pero aún así eluden hasta a las mejores. ¿Por qué?

En esencia, es un tema de recursos. El hecho de que existen muchas demandas operativas para los mismos datos implica que simplemente para operar, varios usuarios “generan” su propia información a su manera.

El ejemplo más claro son las ventas. El área encargada de reportar a hacienda debe generar sus propios informes de ventas, diferentes al área que ve promociones o la que está encargada de la estrategia. Las tres usan a las ventas como insumo pero generan sus propios KPI’s y vistas. Esto automáticamente ensucia los datos: el contador debe aplicar reglas que él mismo genera.

Nadie lo ve, pero el contador esta haciendo dos funciones: la suya de reportar a hacienda y la de extractor y analista de datos. Multiplica esto por todos los usuarios y empiezan a surgir problemas.

Sin embargo, separar ambos roles implica recursos: tendrías que contratar a un analista de datos para hacer el segundo rol.

Aunque parece tentador mantener este status quo en pro de mantener costos bajos, el costo de oportunidad es enorme: con datos sucios se toman decisiones de vital importancia. En muchísimos casos se trabaja doble: el contador se equivoca y debe volver a generar todo. Claro, este costo no se contabiliza y de ahí la falsa premisa de “ahorrar” en una estructura más robusta de generación de información.

Tener estos roles duplicados y esparcidos por toda la organización también es ineficiente. Tal vez el contador se tarda cuatro horas en Excel haciendo sus indicadores, pero un analista de datos especializado y dedicado a ello podría hacerlo en una.

Súmale a los costos ocultos el cuello de botella que esto implica en cualquier iniciativa de innovación. ¿Quieres un modelo predictivo de la demanda? Suerte en encontrar el dato de “ventas” que no este manipulado por ningún usuario y que todos ven como tal. Esto vuelve a la organización lenta y reactiva, en un mercado que valora a la proactividad cada vez más.

El primer paso en el proceso sin duda debe ser centralizar el manejo de datos en un equipo que entienda las necesidades del negocio. Es indispensable que se salga de las áreas de Tecnologías de Información que en muchas ocasiones no usan el dato para nada y no entienden las necesidades que pueden surgir con la información.

Innovar y Conocer

El segundo peldaño es utilizar, en beneficio de la organización, la información previamente centralizada.

Esto es fácil de decir, pero difícil de hacer.

Para producir insights se requiere de un equipo curioso, con amplio poder de decisión y herramientas suficientes.

Este equipo idealmente tendrá suficiente visión para solucionar problemas, no caprichos del negocio. Esto significa responder preguntas de vital importancia, pero no hacer caso a cada petición que otras áreas tienen.

Esto último es crítico por otra razón: el equipo “innovador” idealmente tiene que tener permiso para fracasar.

Me encanta el ejemplo de la Célula Roja de la CIA que tiene como propósito hacer “análisis alternativo”. Es decir, en pocas palabras, ver a los problemas desde ángulos totalmente diferentes.

El equipo es multidisciplinario, tienen autonomía, sabe comunicar y tiene constante rotación para generar ideas nuevas. ¿Para que funciona tal cosa? La idea consiste en encontrar hoyos a planes antes de que se lleven a cabo o prever la mayor cantidad de escenarios posibles.

Generalmente, cuando se planea dentro de la organización se hace menor énfasis en lo que puede ocurrir diferente al plan.

Sin embargo, esto no es menor: cada acción, en un mercado cada vez más competitivo, genera reacciones de reguladores, competidores o consumidores. Poder ver todo el scope del asunto es crucial.

El concepto de una “Célula Roja” no es necesariamente nuevo: muchas empresas en México tienen equipos con autonomía y contacto directo con las cabezas. Pero estos equipos tienden a sucumbir siempre ante la inevitable office-politics. Después de un corto tiempo, terminan siendo validadores de planes, más que críticos o inclusive peor: analistas particulares del director comercial más carismático.

En mi experiencia, el CDO debe cuidar a su equipo para no caer en este rol. Saber decir que no es difícil en un contexto de pocos recursos con reclamos de la mano de: ¿Tienes a tus analistas ideando cosas y no me puedes ayudar a algo que urge? Pero sucumbir es la perdición porque dejas a un lado la razón de ser de la oficina.

Por otro lado, desde un rol de coaching, el CDO puede encontrar una alternativa de solución, a gran nivel, sin la necesidad de comprometer al equipo en tareas del día a día.

Así, la Célula Roja crucialmente evitaría desastres de estrategia que pueden costar millones.

En organizaciones grandes y con misiones críticas (como la CIA) tal vez tiene sentido un equipo entero dedicado a esto, pero en organizaciones más pequeñas tan solo un comité o par de personas puede hacerla de “celula” para tales efectos.

Además del elemento para-militar de esta etapa, idealmente la empresa comenzaría a aprender de sus decisiones pasadas para optimizar el futuro. El punto importante aquí es que la empresa es el ente que aprende, no solamente el director en turno. Esto se logra con una atención al detalle y una meticulosidad para registrar la toma de decisión y los resultados.

Un buen análisis de resultados es tan importante como un análisis predictivo o estratégico porque podemos evaluar los desvíos contra el plan y los supuestos que nos fallaron. El proceso, de manera iterativa, ayuda a que constantemente se tomen mejores decisiones.

En la práctica esto es lo que las empresas cuantifican como “experiencia” en personas seniors, y que algunas veces pagan miles por obtener. No necesariamente significa que no valoro la experiencia, pero desde el punto de vista competitivo, una pieza angular de tu organización no puede ser depender de ese asset en manos de un par de personas.

Al diseminar estos aprendizajes, reduces los riesgos a la organización de que un retiro o renuncia de un alto ejecutivo afecte tu bottom-line de manera importante.

Sobrevivir o Sobresalir

El fin último es una organización verdaderamente data-driven. Me imagino una empresa que funciona como una maquina: toma como input una serie de datos, observa y analiza, mejora su respuesta ante el mercado (moviendo algunas palancas como precio o servicio) y comienza de nuevo.

Sin duda cuesta dinero, esfuerzo y puede ser producto de muchas frustraciones, pero en un mercado dónde se van a empezar a hacer más chicas las oportunidades de crecimiento exógeno, voltear hacia adentro y aprovechar lo que se tiene va ser la diferencia entre “sobrevivir” o “sobresalir”.