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Toma de decisiones basada en datos, al estilo American Express

Michael Vapenik, el oficial de gobierno de datos corporativos de American Express, expone lo que significa ser una organización basada en datos.

El término toma de decisiones basada en datos tiene un lugar prominente en los anales de la jerga moderna del negocio. En los años 90, cuando estaba cubriendo la industria minorista, era común ver piezas de análisis debatiendo los méritos de los minoristas basados ​​en datos versus los tipos "comerciantes" que operaban con instintos por intuición. Mickey Drexler, el CEO de ahora 72 años y presidente de J. Crew Group, a menudo se mantuvo como el epítome de la venta al por menor por los instintos en sus días como jefe de Gap Inc. Pero eso fue B.B.D.: antes de los grandes datos.

Con tesoros de datos disponibles ahora para las empresas y el poder de la analítica, el debate sobre si una empresa –o un CEO– debe practicar la toma de decisiones basada en datos parece ser discutible.

Excepto que no lo es, y lo sé porque las conversaciones, como la presentada por Michael Vapenik en la reciente Cumbre de Directores de Datos en Nueva York, siguen siendo un elemento básico de las conferencias de TI. Vapenik, funcionario de gobierno de datos corporativos de American Express, dejó claro que todavía hay mucho que aprender acerca del arte y la ciencia de la toma de decisiones basadas en datos: desde asegurar la calidad de los datos, hasta construir una cultura de datos que impregne la empresa.

La experiencia importa

Vapenik ha estado trabajando con datos durante 30 años. Después de la universidad, se unió al ya desaparecido minorista de descuento Caldor Inc., donde un objetivo perenne era maximizar las ventas y minimizar los vales, una compensación o cupón que almacena la oferta si un artículo de venta anunciado no está en stock. "Pensé que iba a ser fácil", dijo.

Había un montón de datos para trabajar, relató, excepto que la calidad de los datos era defectuosa. "Estábamos tomando vales para artículos que estaban listados como [inventario] de existencias a la mano".

Su educación en gobierno y análisis de datos continuó durante los períodos en dos gigantescas agencias del sector público, el Departamento de Saneamiento de la Ciudad de Nueva York y el Departamento de Tránsito de Nueva York. Los proyectos en los que trabajó iban desde la predicción de la tasa de participación para el programa de reciclaje de la ciudad, a la reducción de las horas extras de los empleados en la mayor agencia de transporte público del país.

Durante una carrera de 18 años en American Express, Vapenik ha encabezado muchas iniciativas de calidad de datos y riesgos de información en las líneas de productos de la compañía, y ha sido aclamado por sus habilidades analíticas, cuantitativas y operacionales.

Éstos son algunos de sus pensamientos sobre las características de las organizaciones basadas en datos y sobre el tipo de personas que pueden ayudar a los líderes de datos a construir y mantener una cultura basada en datos en sus empresas.

Elementos clave: Tomar decisiones basadas en datos

Los datos críticos están organizados y pueden ser confiados.

La clave aquí son los datos críticos, dijo Vapenik, "porque no quiere hervir el océano". Las empresas que no pueden y no quieren dar prioridad a los datos no avanzarán. Él citó estudios que demuestran que los científicos de datos gastan entre el 60% y el 80% de su tiempo organizando y limpiando los datos; en lugar de eso, deberían comenzar con el "producto final", dijo.

Los datos confiables son datos que han sido tratados como un activo: "Necesitas saber quién es responsable de los datos; quieres conocer su calidad, buena o mala, y, finalmente, quieres ser capaz de entender su valor, ya sea el valor interno para la empresa o el valor de su monetización", dijo.

Los datos son centralizados y accesibles, pero con barandas adecuadas.

American Express ha centralizado su entorno de big data. Hacerlo mejora la calidad de los datos al eliminar múltiples copias y asegurar la puntualidad de los datos, dijo Vapenik. Pero "las personas se ponen nerviosa" cuando los datos que consideran que les pertenecen se recogen de manera centralizada. Para aliviar las ansiedades sobre perder el control de los datos, los jefes de datos necesitan "maximizar la disponibilidad de los datos", pero aún así mantener "todos los controles apropiados".

También es importante que la presentación de los datos y las herramientas de acceso a datos se adapten a los niveles de habilidad de los usuarios. Los profesionales analíticos expertos pueden estar bien con un tablero de instrumentos, dijo, pero con toda seguridad querrán profundizar en los datos.

Creando una cultura basada en datos

Las empresas que se esfuerzan por inculcar la toma de decisiones basada en datos a menudo creen que si el liderazgo entiende el valor de los datos, todo funcionará. Pero esa no es toda la historia; es necesario que se haya comprado desde la base. "Todos sabemos que este es un enfoque de dos vías", dijo Vapenik. "El caucho golpea la carretera desde abajo hacia arriba".

Estos son los rasgos que ha encontrado son importantes de buscar en las personas cuando se construye una cultura que promueve la toma de decisiones basada en datos:

Entrada del cerebro derecho e izquierdo

En American Express, los líderes del grupo de Vapenik fueron sometidos a pruebas para determinar las características del cerebro izquierdo y derecho. "Tuvimos una persona en el final creativo; todos los demás estaban a la izquierda, y yo estaba en el medio", dijo. Pero en la construcción de una cultura basada en datos, Vapenik dijo que los líderes tendrán que entender y conectarse con grupos como el marketing, que dependen del talento del cerebro derecho.

Su consejo sobre la construcción del grupo de liderazgo: "Su mejor apuesta es tener una mezcla de personas, o tener personas que están hacia el centro del continuo de la mentalidad analítica", dijo.

Curiosidad natural

"Las personas que están realmente interesadas en cómo funcionan las cosas y cómo se crean las cosas, son las personas que hacen muchas preguntas: el quién, qué, dónde y porqué. Ellos profundizarán en la comprensión de los datos e, idealmente, nos ayudarán a encontrar nuevas soluciones", dijo Vapenik.

La gente curiosa también gravitará hacia la nueva tecnología y jalará a los demás, dijo, agregando que él se pone en esta categoría. Una reciente incursión alimentada por la curiosidad que tomó fue una profunda zambullida en la tecnología blockchain.

Ver el bosque, los árboles y las raíces

Vapenik ha trabajado con numerosas personas de gran formato que "son grandes en estrategia", pero no son buenas en detalles; él también ha trabajado con otros que pasan demasiado tiempo enfocados en las minucias –las raíces– y no pueden ver el proverbial bosque o los árboles. "Cuando pienso en una cultura basada en datos, se trata de tratar de encontrar personas que puedan descender del bosque a los árboles, hasta las raíces, y volver [de nuevo]".

Experiencia con datos incorrectos o inexistentes

Vapenik dijo que salió de la escuela creyendo que su mayor preocupación era cómo construir un modelo de datos. Pero lo que resultó ser aún más crítico fue lidiar con datos malos o faltantes.

"Algunos de mis colegas en el aspecto puramente modelista [piensan]: ‘Quiero arreglar estos datos para hacer que mi modelo funcione’, versus, ‘Quiero arreglar estos datos para obtener una buena respuesta’. Esos no son a veces la misma cosa”, dijo.

Mejorar los datos o completar la información que falta puede mejorar el rendimiento del modelo, pero el uso de la información que el modelo genera "puede causar problemas", dijo. Citó el trabajo de su equipo en el programa de reciclaje del Departamento de Saneamiento de la Ciudad de Nueva York. El trabajo consistía en determinar la cantidad de basura recolectada que se podía reciclar, con solo el tonelaje total para trabajar.

"El consultor estaba haciendo el trabajo sucio de recoger la basura, pero establecimos una muestra estratificada a través de los condados (en la corazonada) de que la basura creada en Manhattan será diferente de la creada en Brooklyn, y así sucesivamente", dijo, con el fin de burlarse de los datos.

Las personas que pueden pensar a través de los problemas, que tienen datos erróneos o faltantes, "nos han parecido muy útiles", dijo Vapenik.

Voluntad de experimentar los datos

Para un proyecto de American Express destinado a reducir los cargos de tarjetas en disputa, se pidió a los miembros del equipo que consultaran sus propias declaraciones de tarjetas de crédito. Cuando Vapenik, un residente de New Jersey, revisó su declaración, vio una acusación catalogada como "Mountainside", el nombre de una ciudad, y no como el nombre de la compañía de cine.

"Pude ver dónde eso es un problema para el consumidor promedio. Pero luego traté de pensar por qué un comerciante haría eso", dijo. La compañía tenía teatros por todas partes, por lo que identificó los teatros por la ciudad en la que se encuentran, no por la marca de la cadena. Cuando la gente analiza los datos, primero tienen que pensar en la motivación detrás de los datos, dijo.

Narradores e influyentes

Busque a las personas que "pueden hacer simple lo complejo", dijo Vapenik. "Cuanto más fácil sea que la gente entienda los datos, más éxito tendrá". Las presentaciones de datos –el uso de gráficos, gráficos de barras o imágenes– deben estar vinculadas a los grupos que están tratando de persuadir.

Otro consejo: las personas que son capaces de influir en los demás a menudo tienen un alto grado de inteligencia emocional, dijo Vapenik. Su empatía por la gente los hace comunicadores eficaces que son buenos en traducir datos complicados en información útil. "Hay una conexión entre el corazón y el cerebro", dijo.

Jugadores de equipo y orquestadores

Vapenik dijo que encontrar personas que posean todos los rasgos que describió será difícil, si no imposible. En realidad, la toma de decisiones impulsada por datos se mueve en muchos tipos de intelectos. "Elija jugadores de colaboración, en equipo", dijo. Pero como una orquesta, el grupo necesitará un director de orquesta “que entre, para que todo lo que oiga es la hermosa música”.

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