Características de las empresas Data Driven

  • Los datos forman parte de la cultura de empresa. Y no sólo para ser almacenados en una base de datos y luego medir resultados. Se fomenta la curiosidad de los empleados, a los que se invita a buscar nuevas fórmulas para explotar la información.
  • Habitualmente la empresa se organiza en jerarquías horizontales, de forma que empleados y directiva están en contacto continuo. Así se tiene en cuenta el punto de vista de toda la plantilla y se consigue una visión global del negocio.
  • La empresa trabaja fijando objetivos, incentivando a sus equipos con recompensas de todo tipo y evalúando a sus trabajadores del mismo modo, basándose en sus aportaciones y resultados.
  • La empresa da un enorme valor a la ciberseguridad y a cumplir con la normativa vigente en todo momento. Este es el caso del nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (RGPD).
  • Cómo cabe esperar, la empresa apuesta por las últimas tecnologías de análisis y medición de datos. De esta forma es capaz de detectar tendencias de mercado y tomar decisiones de forma mucho más rápida que una empresa tradicional.

¿Cómo saber si tu empresa es Data Driven?

Aunque en nuestra empresa estemos trabajando con datos, eso no nos convierte necesariamente en una organización Data Driven. Si padecemos algunos de estos síntomas, hay indicios de que quizás no estemos bien encaminados:

  • Existen islas de datos, es decir, cada departamento trabaja con datos o programas propios, pero no los comparte.
  • Se introducen datos constantemente, pero no nos preocupamos de su calidad ni de su integración con datos previos.
  • Disponemos de herramientas de Business Intelligence, pero no tenemos claro cuál es su papel en la toma de decisiones.
  • Nos preocupa más no disponer de suficientes datos, que utilizarlos de forma correcta y saber extraer su valor.
  • No contamos en la empresa con profesionales adecuados o suficientemente formados para el trabajo con datos.

¿Cómo evolucionar a Data Driven?

Lo primero es diagnosticar en qué estado se encuentra nuestra empresa. Transformarse en compañías impulsadas por los datos no tiene por qué ser un proceso complejo. Christopher Penn nos enseña los cinco estadios de la evolución de una compañía hasta poder considerarse Data Driven:

  • Data-Resistant: tenemos miedo al cambio o a que los datos pongan en evidencias malos resultados o malas prácticas.
  • Data-Aware: somos conscientes del valor que pueden brindar los datos.
  • Data-Guided: extraemos valor de los datos para conocer mejor lo que está ocurriendo.
  • Data-Savvy: somos reactivos, no proactivos. Es decir, no nos preguntamos ¿qué está pasando? sino ¿por qué pasó?.
  • Data-Driven: combinamos datos, análisis e insights para contestar a la pregunta ¿y ahora qué? y tomar decisiones basadas en datos.

Por tanto, para ser Data Driven primero tenemos que adoptar un ligero cambio en la cultura de nuestra organización, y lograr que los datos no estén manejados únicamente por el departamento de TI, sino que se compartan entre todos y cada uno de los usuarios de negocio, manteniendo su calidad e integridad.

Una vez que nuestra organización está preparada para el cambio, podemos comenzar el viaje que con llevará a convertirnos en data driven dando estos sencillos tres pasos:

  • Implantar un Data Warehouse.
  • Alimentarlo con las fuentes de datos más críticas.
  • Compartir la información resultante en un formato visual, por ejemplo con un dashboard.

Una vez se ha puesto en marcha la cultura del dato en la empresa, ya solo es necesario continuar introduciendo pequeños ajustes que ayuden a mejorar progresivamente. ¿Preparado para dar el salto?

Data Governance

El data governance o gobierno de datos es una pieza clave para una Data Driven Company. No se trata de una herramienta tecnológica, sino de un conjunto de políticas, normas y mediciones que garantizan el uso eficaz y eficiente de los datos en una compañía. Para ello, el equipo responsable del gobierno de datos fija una serie de procesos que aseguran la calidad y la seguridad de la información. Y para conseguirlo es fundamental definir, por tanto, quién puede emprender acciones, sobre qué datos, en qué situaciones y mediante qué métodos.

Es decir, el data governance intenta que todas las responsabilidades referentes a los datos queden bien definidas. Y gracias a ello ofrece:

  • Un mapa completo de los datos: permite localizar todos los datos y trazar su origen a lo largo de los diferentes procesos de la empresa.
  • Comprensión compartida de los datos: proporciona una visión uniforme y una terminología común para los datos.
  • Mejora en la calidad de los datos: el gobierno de datos crea un plan que garantiza la precisión, exhaustividad y coherencia de los datos.
  • Cumplimiento normativo: se trata de cumplir con las exigencias de la legislación, como el Reglamento General de Protección de Datos de la UE (RGPD).

Referencias de Classora en proyectos avanzados de datos

Hemos desarrollado con éxito decenas de proyectos de integración y análisis de datos, tanto para empresas pequeñas (incluyendo comercios locales) como para grandes multinacionales (incluyendo empresas del IBEX-35). Por cuestiones de confidencialidad no podemos presentarlos todos, pero aquí dejamos una pequeña muestra con diez proyectos singulares. Puedes consultar nuestros clientes y referencias aquí.

  • Proyecto para una cadena de supermercados, que consistió en diseñar un data warehouse y cargarlo automáticamente con procesos ETL a partir de las diferentes bases de datos departamentales. El DWH se utiliza para distintos objetivos, entre ellos, alimentar a un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) y monitorizar indicadores clave para la empresa (KPIs).
  • Proyecto para una empresa del sector textil, que consistió en crear un portal de APIs, es decir, una plataforma web en la cual se puedan registrar, probar y mantener todos los microservicios que se utilizan en los entornos de desarrollo y producción de la empresa, incluyendo APIs REST, gRPC, GraphQL, AsyncAPI, SOAP, Kafka... etc. Todo ello correctamente integrado con Swagger, un servidor de mocks y todos los demás flujos de la empresa.
  • Proyecto para una empresa del sector auditivo, que consistió en implementar una plataforma online para realizar audiometrías (gráficas de frecuencias vs decibelios) y pruebas auditivas complejas a distancia. Los datos de los pacientes se agregan y se cruzan con un glosario de dolencias y un vademecum para proponer tratamientos predefinidos, que después son modificados manualmente por el profesional de salud que trata a cada paciente.
  • Proyecto para una empresa del sector bancario, que consistió en desarrollar un servicio de monitorización de dos boletines oficiales (BOE y BORME). En el marco del análisis de riesgos, el servicio sirve para detectar empresas en situación concursal.
  • Proyecto para una empresa de telecomunicaciones, que consistió en generar un servicio para enriquecer los contenidos audiovisuales (películas o series) que se emiten en TV, con datos adicionales en tiempo real. Estos datos se muestran en una app, incluyendo personajes, lugares y empresas que se mencionan durante los diálogos.
  • Proyecto para una empresa de industria gráfica, que consistió en implantar una solución que integrase definiciones de la RAE en libros electrónicos (ebooks) en formato epub. El objetivo es que el lector pueda consultar ipso facto dudas sobre términos que figuran en la lectura. El proyecto tiene versión online y offline, y ya ha trascendido las fronteras españolas.
  • Proyecto para una editorial de contenidos online: servicio que muestra las farmacias de guardia a nivel municipal, comarcal, provincial y autonómico, para una determinada fecha. La dificultad del proyecto radicó en que las farmacias de guardia son publicadas por los Colegios Oficiales de Farmacéuticos de cada provincia, por lo que fue necesario coordinar 52 crawlers.
  • Proyecto para una agencia de noticias, desarrollado bajo el marco del "Digital News Innovation Fund (DNI Fund)" de Google, el trabajo consistió en implementar un portal que integrase datos de distintas fuentes, con el objetivo de enriquecer noticias con gráficas y tablas de todo tipo. Puedes consultar el resultado en www.epdata.es
  • Proyecto para una empresa de prensa digital: consistió en implantar un servicio para monitorizar, en tiempo real, las portadas de los principales medios de comunicación españoles. El objetivo es presentar una lista de "temas del momento" (trending topics) y cotejar dichos temas con los que está generando internamente su redacción. El cálculo de los pesos de cada tema incluye factores como el tamaño de letra, la posición en portada, la existencia de foto y sus dimensiones, el nº de comentarios y el nº de shares.
  • Proyecto para una empresa del sector videojuegos, en el contexto de un portal de comercio electrónico: el proyecto se basa en robots (crawlers) que visitan constantemente las tiendas de e-commerce de la competencia para detectar descuentos, promociones, rebajas y cualquier variación en el precio de los productos publicados. También se historiza, con fines de análisis estadístico, el nº de comentarios y la valoración numérica de cada artículo.

Estos son sólo algunos ejemplos de proyectos singulares... quizás de los más representativos de cada tipo, para ilustrar la diversidad de proyectos que podemos acometer con datos. No es una lista exhaustiva, de hecho no se incluyen los servicios de clasificación de textos para medios digitales.

¿Preparado para iniciar un proyecto de integración y análisis de datos? Contacta con nosotros para que te guiemos en todo el proceso.

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«No se puede mejorar lo que no se controla, no se puede controlar lo que no se mide...»

(William Edwards Deming)