Cómo construir una cultura de datos en tu organización

Muchas organizaciones sin ánimo de lucro están atravesando una transformación digital, tal como lo documenta la Asociación Española de Fundaciones (AEF), en su reporte “Revolución Digital en lo Social”. Si has llegado a este artículo buscando sobre temas digitales para ONGs, probablemente tú también quieras comenzar una revolución digital en tu organización.
Toda transformación digital comienza con la comprensión de datos y generación de conocimiento a partir de ellos. Sin embargo, al igual que Roma, una Cultura de Datos no es construida en un sólo día. Es un proceso gradual que requiere cambios en los hábitos, actitudes, personal e incluso recursos. Pero, una vez establecida, se vuelve mucho más fácil de sostener y hacer crecer el verdadero impacto de una organización sin ánimo de lucro.

Cultura de Datos - El Problema

En Whole Whale, reducimos la cultura de datos a tres principios fundamentales:

  1. Disuelve los feudos de datos
  2. Las personas son el 50%, los procesos el 30% y los productos el 20%.
  3. Para lograr la adopción: establece la visión, cultiva la participación y construye un prototipo

A continuación te presentamos más en detalle estos principios fundamentales que se transforman en 7 recomendaciones para poder crear una cultura de datos.

 

1. Disuelve los feudos de datos

Probablemente recuerdes la palabra “feudo” de alguna clase de historia. Para refrescar la memoria, un feudo era un gran terreno propiedad de los ricos terratenientes medievales cuando el feudalismo floreció en toda Europa. En pocas palabras, un grupo de la alta sociedad tenía acceso a grandes extensiones de tierra y los campesinos tenían que trabajar para recibir una pequeña parte de ello. Cada feudo funcionaba esencialmente como una isla propia, haciendo casi imposible la administración central.

En el siglo XXI, este comportamiento feudal puede verse con frecuencia dentro de organizaciones con y sin ánimo de lucro que restringen el acceso y la comprensión de sus datos. Las razones de este comportamiento a menudo están relacionadas con los temores del uso indebido de los datos (especialmente en la era de protección de datos GDPR o en español RGPD), los errores de análisis de datos  y el temor de que el trabajo del controlador de datos pueda estar en peligro si ya no es necesario.

5 Señales que indican que tu organización tiene un feudo de datos

  1. Tienes un director/a de tecnología o analista principal que restringe el acceso al resto del equipo a la información y estadísticas
  2. Las métricas más relevantes sólo se encuentran en el ordenador de la o el analista de datos
  3. Tu organización consiste en un grupo de departamentos aislados que rara vez (si es que alguna vez) comparten información o conocimiento
  4. Eres reacio a capacitar a los empleados en operaciones ligeramente avanzadas relacionadas con los datos
  5. Las metas basadas en datos son fijadas en silos por departamentos y sin relación a las metas de la organización como un todo

El problema es que los feudos de datos pueden causar cuellos de botella en el proceso de acceso o almacenamiento de datos para toda la organización. En un proceso ideal, cada miembro del equipo puede acceder a los datos relevantes que necesita. El flujo de datos no se detiene en el o la analista de datos, sino que llega a los miembros en todos los niveles de la organización.

Cultura de Datos - Personas

2. Una cultura de datos requiere aprobación total de los miembros de la organización (las personas son el 50%)

La cultura de datos depende de la participación colectiva del personal en todos los niveles para medir los resultados, actuar en función de los datos disponibles y aprovechar el conocimiento existente a lo largo del tiempo. De hecho, las personas son el 50% de la ecuación cuando se trata de construir y mantener una cultura de datos. Los empleados en todos los niveles deben reconocer la importancia de incorporar datos y utilizar un enfoque analítico para la toma de decisiones. Los Presidentes y Directores Ejecutivos deben liderar con el ejemplo, demostrando que usan datos, y no simplemente confían en la experiencia o el instinto, para dar forma a la estrategia.

Sin embargo, el cambio también debe incluir la participación de los gerentes, coordinadores y directores, quienes pueden expresar por qué el seguimiento de métricas debe ser parte de las metas personales de los empleados, los planes de desarrollo y el pensamiento estratégico. En cada nivel, los colegas en diversas posiciones deberán participar en las mejores prácticas, la capacitación y el seguimiento para que el cambio sea exitoso y para que los datos formen parte de la cultura general en lugar de otra tarea que se debe hacer.

Esto no significa que el/la diseñador/a gráfico/a tenga que convertirse en estadístico/a, pero sí significa que los miembros del equipo no se opondrán a los números o las métricas. No se desconectan cuando la/el analista de datos en la sala hace su presentación. En su lugar, incorporan los datos y los utilizan para informar la toma de decisiones y desafiar las normas convencionales.

Algunas preguntas a realizar:

  • ¿Cuál es la estructura del personal en relación con los reportes?
  • ¿Tienen los miembros de la organización la capacitación necesaria para comprender la información relevante?
  • ¿Entienden los miembros de la organización cómo obtener información y acciones factibles a partir de los datos?
  • ¿Tienen los miembros de la organización buenas relaciones de trabajo con los analistas de datos?

3. Establece la visión para tus objetivos de datos

Junto con el desarrollo de las personas para una cultura de datos, se encuentra el proceso de establecer la visión. ¿Cuál es la misión de tu organización y cuál es el impacto a largo plazo del uso de analítica digital en relación con esa misión? ¿Cómo puede el aprendizaje sobre el desempeño de la organización, y su modificación,  ayudaros a realizar vuestra visión a largo plazo?

Crear una superposición entre tus objetivos y el cambio organizativo que estás intentando implementar es clave para crear una adopción exitosa. Esto significa presentar un caso convincente para el cambio que se ajuste a los objetivos organizacionales ya existentes. No crees nuevos objetivos. Asegúrate de explicar cómo contribuirá el cambio en los métodos a los objetivos y valores que tu organización siempre ha tenido.

4. Cultiva una participación en la adopción de datos

Como mencionamos anteriormente, el cambio cultural dentro de una organización se deriva de una participación exitosa en todos los niveles de personal. La alta dirección de tu organización ayuda a proporcionar un modelo a seguir al establecer un ejemplo significativo de cómo el resto del personal debe seguir y aceptar el cambio. Mano a mano con el establecimiento de una visión debemos cultivar la participación.

Debes designar al menos un/a analista de datos en tu equipo (si aún no hay un rol dedicado para eso). Una recomendación que hacemos es que haya un horario a la semana de “oficinas de puertas abiertas” en donde cualquier persona de la organización puede acercarse y realizar consultas por cualquier cosa relacionada con los datos. El/la analista de datos debe tener buenas relaciones de trabajo con los miembros de una organización, y no ser una/un simple ermitaño/a. Pero cuidado, los analistas también necesitan sus días tranquilos para poder trabajar mejor en procesar la información.

Una forma de fomentar esto comienza con discusiones abiertas para que el personal haga preguntas y organizar encuestas para aprender sobre actitudes y niveles de habilidades preexistentes. Convierte estas sesiones de recopilación de información en capacitación para todo el personal y tiempo dedicado para continuar aprendiendo y desarrollando capacidades.

Cultura de Datos - Procesos

5. Crea procesos de participación (los procesos son el 30% en la creación de una cultura de datos)

Los procesos constituyen el 30% de una cultura de datos fuerte. El método científico se ha utilizado durante más de 1,000 años como una forma de generar conocimiento sobre el mundo a través de un proceso iterativo consistente. En todas las organizaciones, con o sin ánimo de lucro, es importante contar con estructuras sólidas para institucionalizar el conocimiento de los datos. Los datos, la información y los hallazgos de los últimos años deben mantenerse para que a la posteridad nuevos/as colaboradores puedan utilizarlos. Mantener registros de decisiones anteriores también ahorra tiempo cuando surgen problemas similares en el futuro.

Los procesos vienen luego de las personas en la ecuación. Recuerda, los principales enemigos de buenas estructuras de datos son los feudos de datos. Las organizaciones no deben generar cuellos de botella al tener sólo un/a analista. Todos los miembros de la organización deben tener acceso a la información para poder enriquecer sus decisiones.

Más preguntas a hacer

  • ¿El personal está accediendo y comunicando datos entre los equipos?
  • ¿El personal actúa sobre los datos o comparte regularmente los aprendizajes de los experimentos?
  • ¿Se fijan los objetivos de una manera que se pueda rastrear a través de métricas?
  • ¿La organización utiliza un método de recopilación <Análisis  < Conocimiento?
  • ¿Con qué frecuencia el personal recibe comentarios de datos?

6. Construye un prototipo — incluso sino funciona (y específicamente sino funciona)

Una cosa es explicar por qué es importante construir una cultura de datos, y otra es mostrar a tus colegas por qué. Crear un reporte en excel o, aún mejor, un informe en una herramienta de visualización, como Google Data Studio,  después de las primeras semanas o meses de monitoreo del cambio en el comportamiento puede demostrar a tus colegas de manera concreta por qué es tan importante seguir las métricas de la organización.

Esto se llama construir un prototipo. Y no te debes desanimar si la primera vez no funciona. De hecho, hay que aceptar el fracaso. En una cultura de datos, es importante que el equipo adopte la filosofía Construir-Medir-Aprender según lo descrito por Dan Ries en The Lean Start-Up. Los miembros del equipo deben preguntarse: “¿Cómo puedo medir el éxito de este producto / campaña / programa?” Deben saber no solo cómo buscar métricas relevantes, sino también apreciar por qué hacerlo es una estrategia efectiva. Y, lo más importante , deben entender cómo aprender de los datos. Esto implica utilizar las señales proporcionados por los datos para realizar los cambios necesarios e informar las decisiones.

Cuando tus colegas pueden ver los resultados de su arduo trabajo y tiempo, es más fácil convencerlos de que sigan esforzándose. Los informes y el monitoreo, especialmente en las etapas anteriores, son importantes para superar el obstáculo inicial de adopción.

Cultura de Datos - Productos

7. Utiliza las herramientas correctas para un efecto correcto (los productos son el 20%)

No puedes volar astronautas a la luna sin una buena nave espacial. De la misma manera, existen numerosas herramientas y servicios que pueden ayudar a respaldar una cultura de datos e incorporar el enfoque de recopilación y medición. Afortunadamente, muchos son fáciles de dominar y no requieren títulos avanzados en estadística. Estas herramientas permiten a las personas, en todos los departamentos, incorporar un enfoque analítico a su trabajo.
Además de la herramienta gratuita de analítica web indispensable, Google Analytics, hoy en día la mayoría de los servicios de correo, como Mailchimp, ofrecen la posibilidad de realizar testeos A/B.  Estas pruebas sirven para poder comprender, por ejemplo, qué palabras en el asunto de un email generan mayor tasa de apertura o cuál imagen en el cuerpo del email ayuda a generar más clics.
Google Optimize es una herramienta similar que pueden utilizar los diseñadores web. Este servicio permite experimentar con diferentes contenidos y diseños en las páginas web de la organización y comparar su rendimiento. Tú o el equipo eligen las métricas que son importantes para la organización y el sitio os ayudará a optimizar la página web de la organización. En otras palabras, reemplaza las conjeturas con datos.
Estas herramientas y otras deben ser respaldadas por los líderes de la organización y otros miembros del equipo. Esto permite a tu organización saber que te tomas en serio la construcción de una cultura de datos y que para ellos es necesario equiparse con las herramientas necesarias.

Preguntas en la etapa de Productos

  • ¿Existen herramientas para analizar grandes conjuntos de datos (más allá de Excel)?
  • ¿Se aplican convenciones consistentes de nomenclatura y almacenamiento en todas las bases de datos?
  • ¿Se actualizan los cuadros de mando y las métricas de la forma más automática posible? (aprende cómo hacerlo fácilmente con nuestros reportes predeterminados)
  • ¿Se almacenan los datos de manera que los informes se puedan realizar en toda la organización?
  • ¿Se realizan auditorías de seguridad semestrales?

No es necesario que hagas todo esto solo. Nosotros podemos ayudarte a construir esa cultura de datos que tu organización necesita. Nuestro modelo de servicios se centra en realizar un pequeño proyecto juntos, en donde transmitiremos todo nuestro conocimiento al equipo para que luego de unos meses puedas ser tú quien lideres la cultura de datos en tu organización.
(este artículo fue adaptado del original en inglés “How to Build a Data Culture” de nuestro CEO George Weiner)