Científico de Datos: buscando su lugar en el organigrama

El Científico de Datos no es un perfil profesional nuevo, que se esté definiendo desde cero o en paralelo al desarrollo de las técnicas de análisis de los datos. Las empresas llevan tiempo recurriendo al análisis exhaustivo de los datos como una valiosa herramienta que ayuda a cumplir o mejorar sus objetivos. Lo que cambia ahora es la dimensión de ese estudio, en la medida en que una mayor cantidad de datos exige un enfoque distinto, tanto de los procedimientos como del propósito del análisis.

Muchos expertos inciden en la idea del redescubrimiento de los datos, o mejor dicho, del descubrimiento de su aportación de valor al negocio. La persona que hasta ahora manejaba los datos, segmentaba a los clientes o determinaba los productos con mayor rotación obviamente añadía un valor a la compañía. Pero el rol del Científico de Datos va mucho más allá.

El dato estaba en casa

Es cierto que hace tiempo que existe la figura del responsable del dato dentro de una organización. La Analítica de Datos se emplea en la industria de Telecomunicaciones desde hace al menos 20 años. También la Banca lleva años utilizando Business Intelligence, y en general, de manera más o menos callada, todas las grandes empresas líderes de sus respectivos sectores. Sin embargo, lejos de ser una práctica transversal, la Analítica de Datos se ha aplicado a menudo sólo en departamentos concretos, principalmente en Marketing, Redes y Conocimiento del Cliente. Un fraccionamiento que de alguna manera restaba relevancia dentro de la jerarquía de prioridades corporativas.

El problema principal en las empresas en las que no ha existido una cultura corporativa puesta al servicio de los datos es que a menudo éstos se han gestionado de manera descentralizada y desorganizada. Como resultado de esa gestión aislada en silos, cada departamento corporativo ha venido tomando las decisiones tecnológicas que ha considerado como las más adecuadas en cada momento.

Pero llegada la hora de abordar los datos, los especialistas se encuentran con barreras e incompatibilidades que complican enormemente su trabajo. En instituciones con enormes repositorios históricos, agrupar y procesar los archivos de datos requiere de un colosal esfuerzo; pero una vez completado ese camino de autoaprendizaje, el trabajo se traduce en mejoras de los procesos internos, la gestión de las personas o el trato con el cliente.

La diferencia con la situación de los últimos años reside en que los especialistas en Analítica de Datos disponen ahora de recursos tecnológicos mucho más potentes y eficaces, que les permiten extraer mayor valor de la información. El abaratamiento de los costes de computación, la mayor disponibilidad de datos y la mayor conectividad entre éstos aumentan las oportunidades de encontrar patrones o potenciales casuísticas, contribuyendo a poner al día la práctica del uso de datos para mejorar la gestión.

En este proceso de reconocimiento del estatus del Científico de Datos es vital un avance fundamental en su atribución profesional: ha asumido la decisiva responsabilidad de contribuir notoriamente a la mejora de resultados de la compañía. Su misión ya no se circunscribe a orientar o aconsejar las acciones de otros departamentos, ni tampoco a masticar la información para presentársela a los directivos encargados de la toma de decisiones. El trabajo del Científico de Datos culmina con el alumbramiento de nuevas oportunidades de negocio a partir del examen exhaustivo de los datos.

¿Está lista la organización para escuchar al Científico de Datos?

El Científico de Datos afronta en muchos casos otra batalla crucial para lograr que se reconozca su nuevo estatus dentro de las organizaciones: vencer la resistencia al cambio. La inercia digital empuja a muchas organizaciones hacia la cultura de datos, pero en las instituciones más tradicionales o de mayor tamaño, donde los nativos digitales no suelen formar parte de la dirección, esto puede traducirse en un viaje costoso si se prolonga en el tiempo, o traumático si es corto.

La primera etapa del viaje de las empresas hacia el Big Data necesariamente pasa por un apoyo determinante desde la dirección general. Son tantos los departamentos implicados (IT, Business Intelligence, e-Commerce, Marketing, etc.) y es necesaria tanta coordinación entre ellos para que los datos fluyan, se compartan y se aprovechen que sólo poniendo los medios desde arriba es posible que suceda la transformación. Sin agilidad ni cooperación, no puede haber resultados.

En aquellas organizaciones en las que existe una tendencia al acomodamiento o de resistencia al cambio, el Científico de Datos puede llegar a ser percibido como un intruso llegado con la intención de aleccionar a los expertos en el manejo del negocio. Los ejecutivos que hace tiempo han establecido las reglas del juego recelan del matemático que incluso parece utilizar un lenguaje ajeno al del negocio.

Se trata de una cuestión cultural: el respaldo científico detrás de las recomendaciones del Científico de Datos debe abrirse paso entre los procesos tradicionales de toma de decisiones, basados en la experiencia o en otro tipo de indicadores, tan simples en ocasiones como una hoja de cálculo. Incluso no es extraño ignorar las aportaciones del Científico de Datos, ya que pueden situar a quien las recibe en el compromiso de mejorar sus resultados: ajustarse a los KPIs puede resultar un objetivo doloroso.

No siempre es fácil aceptar una recomendación que aparentemente proviene de una máquina -o al menos esa es la sensación que tienen algunos de los más reacios al cambio. Un fenómeno que se repite en todo tipo de organizaciones, incluso startups, ya que en definitiva cada persona tiende a proteger a sus equipos y proyectos. Por eso, como veremos más adelante, la entropía y la comunicación son dos de las cualidades no técnicas imprescindibles para el desempeño de la labor del Científico de Datos.

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Este artículo forma parte del estudio “Científico de Datos: ¿Quién es? ¿Qué hace? ¿Cómo trabaja?”, disponible en Rebel Thinking.

Otros artículos extraídos del estudio:

• ¿Qué capacidades debe tener un Científico de Datos?
• Las herramientas de trabajo del Científico de Datos
• Tres obstáculos previos al trabajo del Científico de Datos