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Chief Data Officer: Ahora los datos tienen asiento en el consejo

Hace un par de semanas tuvimos la oportunidad de colaborar en un podcast muy interesante donde platicamos un poco la historia de Datlas, el tema del análisis de datos y algunas cosas más. Una de las partes más interesantes fue cuando de pronto el entrevistador dijo algo así como:

Hace unos años los diseñadores empezaron a tener tal relevancia que decían que los diseñadores merecían una silla en el consejo, ¿Qué opinas respecto a los científicos de datos o analistas de datos? ¿merecen su silla en el consejo?

Y fue ahí donde comenzamos a hablar de este famoso puesto llamado Director de Datos o Chief Data Officer (CDO). Para nuestra sorpresa, algunos miembros de la audiencia no estaban tan familiarizados con este rol, así que en la columna de hoy vamos a profundizar en las responsabilidades de un CDO y porque son relevantes para los negocios hoy en día.

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¿Qué es un Chief Data Officer (CDO)?

El CDO se define como aquel funcionario corporativo responsable del gobierno y la utilización de la información como un activo a lo largo de toda la empresa, a través del procesamiento, análisis, extracción de datos, comercio de información y otros medios. Los CDO generalmente reportan al director ejecutivo (CEO), aunque dependiendo del área de especialización, esto puede variar. El CDO es miembro del equipo de administración ejecutiva y encargado de supervisar el procesamiento y minería de datos en toda la empresa.

Un poco de historia…

El rol de gerente para el procesamiento de datos no se elevó al de la alta gerencia antes de la década de 1980. A medida que las organizaciones han reconocido la importancia de la tecnología de la información, así como la inteligencia empresarial, la integración de datos, la gestión de datos maestros y el procesamiento de datos para el funcionamiento fundamental de las actividades comerciales diarias, esta función se ha vuelto más visible y crucial. Este rol incluye definir prioridades estratégicas para la empresa en el área de sistemas de datos, identificar nuevas oportunidades comerciales relacionadas con los datos, optimizar la generación de ingresos a través de los datos y, en general, representar los datos como un activo comercial estratégico en la mesa ejecutiva.

8 Ways Chief Data Officers Can Help Healthcare Thrive

Con el aumento de las arquitecturas orientadas a servicios (SOA), la integración de sistemas a gran escala y los mecanismos de intercambio / almacenamiento de datos heterogéneos (bases de datos, XML, EDI, etc.), es necesario contar con un individuo de alto nivel, que posea una combinación de conocimientos comerciales, habilidades técnicas y habilidades interpersonales para guiar la estrategia de datos. Además de las oportunidades de ingresos, la estrategia de adquisición y las políticas de datos del cliente, el CDO se encarga de explicar el valor estratégico de los datos y su importante papel como activo comercial y generador de ingresos para ejecutivos, empleados y clientes. Esto contrasta con la visión anterior de los sistemas de datos como simples sistemas de TI de back-end o soporte.

Registros indican que los primeros nombramientos de CDO en corporativos se dieron en el año 2002.

El CDO en la actualidad

De acuerdo a datos de Forbes en 2012, solo el 12% de las Fortune 1000 tenían un CDO. Para 2018, el 67.9% de las firmas encuestadas reportaron tener un CDO.

El CDO también puede ser responsable del análisis de datos (data analytics) y la inteligencia empresarial (business intelligence), el proceso de extraer información valiosa de los datos. Algunas funciones de gestión de datos pueden recaer en TI.

Ronald van Loon en Twitter: "The evolution of the chief data officer role  [#INFOGRAPHICS] by @EdBurnsTT @BizAnalyticsTT | Read more at  https://t.co/tfiwb3apdr #MachineLearning #ML #DataScience #DeepLearning #DL  #BigData #Analytics #BI ...

Por sus siglas en ingles el Chief Data Officer (CDO) es muchas veces confundido con el Chief Digital Officer o Chief Digital Information Officer. La principal distinción radica en que el director de datos es la persona senior, con un enfoque comercial, que comprende la estrategia y la dirección del negocio, pero su enfoque está en cómo respaldar eso con datos.

Asimismo algunas organizaciones también utilizan roles como el Chief Information Officer (CIO) o el Chief Technology Officer (CTO) de forma indistinta con el de Chief Data Officer (CDO). Para hacer una clara diferenciación entre ambos nos gusta citar la analogía que hace Caroline Carruthers, directora de la firma de consultoria Carruthers and Jackson, ex directora de datos (CDO) de Network Rail y co-autora de “The Chief Data Officer’s Playbook and Data-Driven Business Transformation: How to Disrupt, Innovate and Stay Ahead of the Competition”. Ella utiliza la analogía de la cubeta y el agua para explicar la clara distinción entre un CDO y un CIO. Así lo explica:

El director de información (CIO) es responsable de la cubeta. Ellos son responsables de asegurarse de que la cubeta sea del tamaño correcto, que no tenga agujeros, que sea segura y que esté en el lugar correcto. El director de datos (CDO) es responsable del fluido que entra en el balde, sale del balde, que va al lugar correcto, que tiene la calidad adecuada y el fluido adecuado para empezar. Ni la cubeta ni el agua funcionan el uno sin el otro.

The Chief Data Officer | Deloitte

Finalmente, ¿Cómo se si necesito un CDO?

Sin duda el gobierno corporativo es una estructura que muchas veces se asocia a las organizaciones más grandes, empresas nacionales o internacionales. La realidad es que más allá del nombramiento o del puesto como tal, cualquier organización puede adoptar una figura que ostente el rol de CDO dentro de su compañía. Desde una startup hasta nuestros colegas PyMEs pueden adaptar este puesto, a su propia escala, para realmente tener una cultura centrada en los datos. Al final del día lo importante es que esta persona sea responsable de ver en los datos ese activo valioso para la empresa, sobre el cual se puede derivar un valor importante y muchas veces hasta una ventaja competitiva para el negocio.

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5 pasos para aprovechar los datos de tus puntos de venta y mejorar tus resultados

Hace apenas un par de años comenzamos a escuchar el famoso concepto de transformación digital en las empresas. Este concepto hace referencia al aprovechamiento y la inserción de tecnología y digitalización dentro de los procesos de negocios. Uno de los pilares más importantes dentro de esta transformación digital es el análisis de datos. En un contexto en donde los datos y la información son lo más abundante, la necesidad de aprovechar este gran bagaje de información para la toma de decisiones de negocios se ha vuelto crucial. En esta columna vamos a hablar de un sencillo proceso de 5 pasos con el que hemos apoyado a los negocios a aprovechar la generación de datos desde sus puntos de ventas para capitalizar accionables comerciales y operativos que han impactado directamente sus resultados de manera positiva.

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Para comenzar es necesario un poco de contexto. Cuando hablamos de aprovechar la generación de datos existe un componente importante que responde a las condiciones actuales de los negocios: el volumen. Mientras hace unas décadas la disponibilidad de información se limitaba a un par de libros contables, hoy las empresas tienen la capacidad de consumir información externa y, sobre todo, de obtener y generar una cantidad sin precedentes de variables respecto a sus transacciones, clientes y procesos. Es precisamente aquí en donde se introduce el famoso concepto de Big Data. Sin duda hemos hablado de este concepto en entradas anteriores, pero nos gustaría citar una frase del CEO de BBVA Analytics, Fabien Girardin, que sintetiza muy bien las ventajas de este concepto diciendo: “Lo que es nuevo con el Big Data, es la cantidad de datos que nos permite entender el mundo de mejor manera, y cuando digo ‘el mundo’ me refiero a los clientes, empresas, y también como funciona la propia organización. Eso nos permite realmente medir y entender los procesos, intentar automatizarlos, y ayudar a la toma de decisiones de manera nueva”.

Ahora bien, veamos como es que estas técnicas de aprovechamiento de grandes cantidades de información se pueden capitalizar para tu negocio o la empresa donde laboras. La receta consta de 5 sencillos pasos que se ilustran de una manera magistral en la siguiente imagen:

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Paso #1: Los datos

La primera etapa tiene que ver precisamente con la materia prima, es decir, con los datos. Este es el punto de partida para poder derivar verdadera inteligencia. Al hablar de datos hay que tener claros dos puntos importantes: el primero de ellos es responder la pregunta ¿dónde se esconden los datos? Muchos de nuestros clientes al principio aseguran que la falta de análisis dentro de su negocio tiene su origen en la “falta de datos”, pero esto no es necesariamente real. Los puntos de venta son por excelencia grandes generadores de datos. Sin duda no son los únicos, por lo que es importante mapear el viaje completo del usuario para identificar los puntos de interacción (touch points, en inglés) en los que el cliente interactúa con el negocio y en donde podemos estar capturando información.

Tomemos como ejemplo una tienda en línea, que han visto una evolución significativa en estas circunstancias de cuarentena. Para hacerlo todavía más simple pensemos en una tienda en línea que vende artículos para bebes. En este caso, el usuario tiene un viaje que podemos simplificar: el usuario conoce la marca/productos, entra a la página web, interactúa con el catalogo de productos, selecciona los artículos que va a comprar, realiza la transacción y sale contento(a) a esperar la entrega de los artículos que adquirió. Tan solo en este simple “viaje” podemos encontrar que el punto de venta ha logrado capturar datos como: edad, sexo, email y teléfono del cliente; el canal de procedencia, el tiempo que dedico a cada sección de la página, donde hizo click, los productos que estuvo evaluando, los filtros que utilizó, los artículos relacionados directamente a aquellos que incluyó en su carrito de compra, el ticket promedio, el total de la transacción, la dirección a la que pidió que se enviaran sus productos y la información de su método de pago, entre otros muchos detalles.

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Ahora bien, la cantidad de datos es sin duda impresionante y nos permite realizar análisis más nutritivos, pero es importante cuidar el segundo punto que citábamos arriba: la estructura de los datos. ¿A qué nos referimos con la estructura? Imagina un negocio hace 50 años que tuviera cada transacción anotada en una libreta y tuviera que ponerse a buscar en los miles de libretas de los años pasados para encontrar cuantas veces el Sr. Godínez (su cliente más frecuente) ha comprado en los últimos 3 años. Me canse tan solo de escribirlo. He aquí el segundo punto medular cuando hablamos de datos. Es de suma importancia cuidar que los datos se almacenen con una cierta estructura que permita identificarlos, como el caso del cliente, con un identificador o un folio. Asimismo, es importante cuidar que las estructuras habiliten la conexión entre los datos generados desde distintos procesos o puntos de contacto del negocio con el cliente. Un ejemplo claro en el caso de la tienda en línea para bebes sería tener un catalogo de productos con SKUs y una base de datos de pedidos que integren los distintos SKUs que cada cliente incluye en sus pedidos. Y todo esto ¿para qué? Justo vamos a verlo en los siguientes pasos.

Paso #2: De datos a información (la transformación)

Una vez identificadas las fuentes de datos, sobre todo aquellos generados por el punto de ventas, pasamos a transformar esos datos en información. Cuando hablamos de transformar estos datos nos referimos a tomar la materia prima y comenzar a darle forma, comenzar a construir y descifrar la historia detrás de esos datos para poder derivar la inteligencia. Es justo en esta etapa cuando tomamos, por ejemplo, todos los datos referentes a los clientes y comenzamos a construir los perfiles o avatares. Con los datos de los productos podemos generar canastas, catálogos, familias o categorías y/o agrupaciones. Con los datos transaccionales se pueden generar reportes de resultados e indicadores. Lo importante en esta etapa es poder apalancar la estructura de datos anteriormente establecida para que la transformación de esos datos en información se pueda dar de una manera sistemática y automatizada.

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Paso #3: Interconectar (integraciones)

Esta etapa se distingue por integrar a la narrativa, a la historia, las diferentes fuentes de información. Retomando el ejemplo de la tienda en línea para bebes y teniendo en cuenta que de la fase anterior obtuvimos perfiles de clientes, catálogos de productos y resultados transaccionales, podemos generar una narrativa completa en esta sección. Imaginemos que de la información anterior seleccionamos uno de los perfiles de cliente formado, ejemplo: Perfil A. Una vez seleccionado el perfil comenzamos a cruzar la información con los catálogos de productos y obtenemos una lectura de los productos más afines al perfil de cliente seleccionado. Todo esto a su vez lo integramos con la información transaccional de tal suerte que podemos construir una narrativa capaz de contar una historia como esta: “El perfil A representa a clientes mujeres de 28 a 34 años, que principalmente llegan desde redes sociales como Instagram, interesadas en productos consumibles como pañales y leche en polvo, generalmente comprando 3 artículos por pedido con un ticket promedio de $890 MXN”

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Ahora bien, lo más importante en este punto no es poder contar la historia sino tomar esa historia para generar las preguntas o hipótesis adecuadas, es decir, tomando la narrativa del ejemplo anterior un buen análisis parte de preguntarse cosas como ¿existe alguna relación entre su edad y la afinidad por productos de marcas de alta gama? ¿Qué tan probable es que este perfil compre artículos que no sean propiamente para su bebe (regalos u obsequios)?

Paso #4: Insights (analíticos)

En esta etapa es importante partir de la definición de este famoso concepto de insights. Si bien es un término en inglés que difícilmente tiene una traducción directa al español, lo claro es que se puede definir como “el entendimiento de una causa específica y su efecto dentro de un contexto particular. Entender la naturaleza interna de las relaciones”. Basados en esta definición, este cuarto paso justo se trata de responder las preguntas planteadas en la etapa 3 y descifrar las causas y efectos de esas relaciones. Retomando el ejemplo anterior, para el caso de la relación entre edad y afinidad de marcas, podemos contarles que este cliente pudo analizar y concluir que las mamás jóvenes son más afines a marcas de alta gama porque su falta de experiencia prioriza la novedad y la mercadotecnia de las marcas de alta gama, mientras que las madres con mayor experiencia ya tienen conocimiento sobre las marcas que realmente son funcionales y priorizan su decisión de compra basadas en los atributos de confianza y usabilidad que otras marcas, no necesariamente de alta gama, les pueden proveer.

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Paso #5: Inteligencia (accionables)

Después del esfuerzo de las cuatro etapas anteriores llegamos a la parte que realmente impacta los resultados: las acciones. El catalizador de los análisis que las etapas anteriores pudieron proveer llega a su culmen cuando los datos, la información, la historia, las preguntas y las respuestas se convierten en lo que conocemos como inteligencia, es decir, acciones concretas que nos ayuden a influir sobre los resultados que hemos estado analizando. Tomemos el ejemplo citado, una vez que desciframos que hay un perfil de cliente que responde a ciertos atributos podemos generar estrategias de comunicación segmentadas con mensajes afines a ese tipo de características sobre los productos, por otro lado, se pueden apalancar cupones de descuentos que ayuden a aumentar las conversiones en ciertos días de la semana o promociones especiales en los meses más críticos, etc. Con uno de nuestros clientes incluso logramos capitalizar información de entorno para poder identificar geográficamente aquellas zonas en donde se concentraban los clientes potenciales del negocio para poder accionar campañas enfocadas en esas zonas y optimizar los presupuestos promocionales.

En esta etapa es importante recordar dos cosas: la primera es que la inteligencia, como los datos, debe almacenarse de una manera estructurada y debe comunicarse a todos los grupos de interés para que se pueda capitalizar su valor en un impacto positivo a los resultados. La segunda, íntimamente relacionada a esta, es que el proceso es iterativo, es decir, nunca acaba. Al igual que la captura de datos, este proceso debe estar “vivo” debe nutrirse de nuevos datos y continuar abonando a la inteligencia, mejorar los accionables y seguir buscando nuevas fuentes de generación de datos, incluso externas a la empresa, para poder impactar los resultados de manera positiva.

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Finalmente, esta es una forma sencilla en la que puedes obtener valor de los datos de tu negocio. No olvides que a pesar de enumerar 5 sencillos pasos cada uno de ellos tiene una complejidad dentro de si mismo y en Datlas estamos preparados para apoyarte en cada una de las etapas con metodologías y tecnologías que son capaces de adaptarse a cualquier industria y tamaño de negocio. Cuéntanos como estas aprovechando los datos de tus puntos de venta o contáctanos para comenzar a ayudarte ¡hoy mismo!

@DatlasMX