Por qué la "gestión de datos" tiene tanto valor a futuro - EntornoInteligente
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Sin embargo, tener acceso a esa data viene indefectiblemente acompañado por la necesidad de interpretarla y convertirla en información relevante para la toma de decisiones de negocio.

Detrás de toda herramienta, hay un gran talento necesario

Hablamos de Big Data, y necesitamos ingenieros de información. Queremos desarrollar Business Intelligence, y solo podemos hacerlo gracias a los analistas de Datos . Nos entusiasmamos con el potencial del machine learning o la inteligencia artificial , pero no podremos aplicarla sin el expertise de los Data Scientists.

Hoy nos encontramos con un panorama a nivel global donde existe un talento excelente especializado en Data Science , pero a la vez muy escaso. América latina, y especialmente Argentina, se ha convertido en un mercado extremadamente atractivo en términos de costo-eficiencia para empresas de otros países que buscan este tipo de talento. Esto hace que muchas personas especializadas en data y tecnología tengan la oportunidad de trabajar desde sus casas para clientes en Estados Unidos, Europa o Asia. Entonces, a la escasez y la sobre-demanda, se suma la extremada dificultad para retener este tipo de perfiles.

Democratizar el uso de la data, de eso se trata

Ante este panorama, el primero desafío es construir equipos de datos dentro de las empresas que se integren con el resto de la organización. Para ello es importante buscar perfiles que tengan skills complementarias , tanto técnicas como de comunicación, que les permita conectar con el resto de los equipos, lo que derivará en la generación de frameworks de conocimiento compartido que fomenten la creatividad.

De esta manera, los profesionales especializados en data no solo estarán estimulados por lo que hacen, por sus proyectos específicos, sino también por la posibilidad de aprender y compartir a partir del networking con sus compañeros.

Abrazar nuevas dinámicas de trabajo se hace esencial

Nuevos enfoques con gestión ágil de proyectos o estructuras celulares, son una opción al momento de integrar equipos y unir los procesos de datos con el resto de la compañía. Estos modelos hacen que las organizaciones construyan un equipo para trabajar por proyecto, integrado por representantes de distintas áreas. Todos ellos comparten un objetivo en común, un tiempo, un alcance determinado, KPIs definidos. Finalizado el proyecto, el equipo se desarma o continúa trabajando en otro proyecto.

Al principio esos esquemas pueden ser difíciles de implementar, por lo que requieren un fuerte apoyo desde el C-level. Pero una vez puestos en marcha generan mejor integración, permiten que los proyectos avancen más rápido, y fluyen mejor porque todos los componentes están en la misma mesa compartiendo una misma motivación.

Además, traen consigo un efecto virtuoso ideal: al poner la data al alcance de nuevas personas dentro de los equipos, el enfoque “data-driven” ya no depende de un equipo específico , sino que comienza a impregnar la cultura organizacional. Todos comienzan a ser un poco más analistas, ingenieros o científicos de datos.

Finalmente, una vez que los proyectos guiados por datos escalan, la expansión puede presentar algunas barreras, sobre todo en términos de contratación de talento especializado en data. Para afrontar este desafío, algunas organizaciones, recurren a enfoques no convencionales para descentralizar y distribuir el trabajo, como es la contratación por proyecto mediante plataformas de freelancers o la construcción de equipos a distancia.

Otras, incorporan partners en sus proyectos para poder agilizar su ejecución y acelerar la curva de aprendizaje para sus equipos. Esto no solo les permite cumplir con sus necesidades en términos de recursos, sino acceder a los mejores talentos del mercado y conectarlos para la ejecución de sus proyectos.

A partir del contexto actual en relación al Covid-19 todas las empresas, y todas las personas, se han visto forzadas a testear este tipo de dinámicas no convencionales, y en la mayoría de los casos han descubierto sus virtudes, que típicamente superan a las desventajas.

Haciendo que el futuro se construya en el presente

Esta serie de cambios se están acelerando dentro de las organizaciones, que se ven cada vez más urgidas a dar el salto exponencial que la explotación de datos habilita. La cantidad de recursos formados en estas disciplinas está muy por debajo de lo que el mercado demanda, y eso lleva a las empresas a explorar nuevas alternativas. La gestión de datos es, en definitiva, una de las llamadas “Profesiones del Futuro”, aunque más bien parece ser la de un presente cada vez más relevante.

(*) Director de Data & Marketing Sciences en R/GA, miembro fundador de DACA, Digital Analytics Council de Argentina.

LINK ORIGINAL: Ambito

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