Decentralizing data analytics

¿Tiene problemas para impulsar por completo el análisis de datos? La descentralización puede ser la causa.

La descentralización del análisis de datos es furor. Pero ¿es tan buena como se cree?

Se acepta comúnmente que si quiere desarrollar una cultura basada en datos, debe descentralizar el análisis de datos y la toma de decisiones. Después de todo, las unidades de negocio están más cerca de los clientes finales. Darles las herramientas que necesitan para analizar datos y generar información por su cuenta debería posibilitar más agilidad y una mayor reacción oportuna a las necesidades de los clientes.

O, al menos, esa es la teoría. En mi experiencia, descentralizar el análisis de datos perjudica más de lo que ayuda. Al fragmentar su infraestructura, se incorporan redundancias y desvinculaciones que le impiden aprovechar todo el poder de sus datos en cualquier nivel.

En lugar de descentralizar en forma predeterminada, las organizaciones deben ver si la centralización considerada del análisis de datos generará mejores resultados para sus empresas.

Falta de visibilidad debido a la descentralización

A pesar de la tendencia de los “datos descentralizados”, pocas organizaciones descentralizan por completo sus estructuras de control de datos. Por lo general, son solo las funciones de análisis y la toma de decisiones las que se distribuyen en todas las unidades de negocio, mientras que cierta autoridad central, como un Centro de excelencia (CoE), sigue siendo responsables de garantizar la integridad y la calidad de los datos en toda la organización.

Sin embargo, centralizar el control por sí solo no es suficiente para prevenir la fragmentación. Cuando cada unidad de negocio tiene la capacidad de crear sus propios equipos, procesos e infraestructura de análisis de datos, impide que el CoE tenga visibilidad en cuanto a cómo se utilizan los datos en todos los departamentos. A la larga, esto crea grandes desvinculaciones.

De manera similar, las organizaciones que descentralizan el análisis de datos pueden fácilmente terminar con una gran cantidad de datos, pero con poca información. Al no estar vinculadas con la estrategia central, las iniciativas de datos de las unidades de negocio individuales carecen de poder y no generan resultados. Esta fragmentación también puede dificultar la obtención de un panorama claro de las métricas comerciales básicas, que los distintos departamentos pueden calcular de diferentes maneras. Por ejemplo, antes de liderar la centralización del análisis de datos de Rackspace Technology, estábamos haciendo un seguimiento de más de 10 versiones diferentes de Net Promoter Score (NPS) y de la tasa de cancelación en todos nuestros departamentos.

Estas deficiencias son lo suficientemente malas cuando intenta llevar a cabo tareas cotidianas. Pero si las organizaciones quieren desarrollar una cultura basada en datos, deben crear capacidades de next-generation, como análisis basado en la nube, así como impulsar la alfabetización de los datos y facilitar la gestión del cambio. Estos componentes importantes de una estrategia exitosa de datos suelen pasarse por alto cuando las organizaciones planifican para el futuro, y son mucho más fáciles de lograr cuando se unifican sus datos a través de una función centralizada.

Operar con centralización

Cuando centraliza el análisis de datos, es como asegurarse de que cada habitación reciba energía de la red eléctrica principal. Las luces se encienden en toda la casa. Más importante aún, puede remodelar el edificio como quiera, porque sabe cómo se conecta el cableado de una habitación a otra. La gestión del cambio se vuelve mucho más fácil porque tiene ese órgano de control que puede convertirse en el catalizador que impulsa una cultura basada en datos.

En Rackspace Technology, la transición de un modelo descentralizado a uno centralizado hizo crecer nuestra agilidad. Hemos aumentado la eficiencia hasta el punto de obtener seis veces el trabajo de un equipo del mismo tamaño. La centralización tampoco significa sacrificar la democratización de los datos. Desde que me uní a la empresa hace un año y medio, el número de empleados que usan datos en su trabajo diario ha aumentado más de 10 veces.

La transformación digital no se aplica de igual manera a todos los casos y puede haber algunas situaciones en las que la descentralización tenga más sentido para una empresa. Pero en mi experiencia, la mayoría de las organizaciones se benefician con la centralización del análisis de datos y la toma de decisiones en una oficina central de datos. Si está preparado para hacer la transición, hay algunas consideraciones que debe tener en cuenta:

  1. Comience con los objetivos comerciales.El objetivo final de cualquier iniciativa de datos es satisfacer a la empresa, así que concentre sus esfuerzos de centralización identificando las principales prioridades estratégicas de su empresa. En Rackspace Technology, nuestros principales objetivos son mejorar la experiencia del cliente y reducir la tasa de cancelación. Esta fue la razón por la que mi primera iniciativa de datos se centró en NPS.
  2. Organice un intercambio de conocimiento. El siguiente paso es empezar a crear una perspectiva holística de cómo se usan los datos en toda la organización. ¿Qué métricas se están rastreando y cómo se calculan? ¿Qué herramientas usa cada departamento? Comience con los casos de uso que están más directamente relacionados con los objetivos comerciales que identificó en el primer paso.
  3. Centralice al personal.Planifique volver a agrupar en su oficina de datos central a los analistas de datos que actualmente se encuentran dispersos en todos los departamentos. Diseñe sus nuevos roles para aprovechar la experiencia en el dominio que han ganado al trabajar estrechamente con las unidades de negocio. En Rackspace Technology, capacitamos a muchos de estos miembros del equipo en la narrativa y las visualizaciones de datos, y los incitamos a trabajar como consultores que dedican su tiempo a encontrar soluciones a los problemas comerciales.

Iluminar el camino hacia la información del futuro

Nadie construiría una casa con cableado eléctrico "descentralizado", y si lo hiciera, no cumpliría con el código. Entonces, ¿por qué tantas organizaciones eligen descentralizar su análisis de datos? Si está luchando por obtener los resultados que necesita de sus programas de datos, considere llevar el análisis y la toma de decisiones de toda su organización a una oficina de datos centralizada. Es posible que esto sea lo que necesite para, finalmente, poder poner todo en marcha y beneficiarse de una mayor eficiencia y de información más rápida y útil para todos sus departamentos.

 

Join the Conversation: Find Solve on Twitter and LinkedIn, or follow along via RSS.

Stay on top of what's next in technology

Learn about tech trends, innovations and how technologists are working today.

Subscribe

Modern CDO

El CDO moderno vs. el CDO tradicional: analizar el estado cambiante del director de datos

About the Authors

Juan Riojas

Chief Information Officer

Juan Riojas

As Chief Information Officer at Rackspace Technology, Juan Riojas is responsible for enterprise-wide data strategy, management, and analytics to meet the need of the business to answer critical questions through time to insight. He has more than 20 years of industry experience successfully migrating data ecosystem across all public clouds, leading to significant business transformation outcomes. Prior to Rackspace, Juan worked for Informatica building their inaugural Data Office and has held various executive leadership roles at Gogo, Dell, Accenture, and Expeditors. A native of Texas, Juan attended Texas A&M International University, where he studied business administration and holds a post graduate degree from Said Business School, Oxford University

Read more about Juan Riojas