No pase por alto la calidad de los datos al desarrollar su cultura basada en datos. Si la gente no confía en tus datos, tendrán problemas para usarlos.

    En esta era de la información, muchos líderes se esfuerzan por lograr una cultura más basada en datos, pero a menudo les falta un componente importante para lograr este objetivo. Para mejorar la capacidad analítica dentro de su organización, tendrá que cambiar la forma en que su personal piensa sobre los datos.

    Si se deja sin gestionar, alrededor del 75% de su fuerza de trabajo no pone un valor suficientemente alto a los datos para soportar una cultura basada en datos. Aunque le apasione el análisis basado en datos, y los científicos de sus datos sin duda los tienen en alta estima, el resto de su fuerza laboral tendrá que ser persuadido.

    Como nos enseña Aristóteles, hay tres métodos de persuasión: ethos (credibilidad), pathos (emoción) y logos (lógica. Los tres son importantes, pero hoy nos centraremos en la ética. Si está intentando crear una cultura basada en datos, la credibilidad de los datos es un aspecto que no puede ignorar.

    VER: Cómo construir una cultura basada en datos con lógica

    La base de datos de alta calidad

    Debe dar a su organización una buena razón para confiar en sus datos, y esto comienza con la calidad de los datos. He trabajado con varias organizaciones en la creación de una cultura basada en datos, y esta es la razón número uno por la que la gente es reacia a confiar en los datos. Si la gente no está segura de la calidad de los datos base que entran en sus sistemas, se perderá toda la confianza en lo que sale de su sistema. Aquí es donde sus científicos de datos son muy útiles.

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    Primero, recuerde que los científicos de datos son más que crujientes de números – son profesionales de datos. La calidad de los datos es fundamental para una buena gestión de datos, por lo que los científicos deben estar íntimamente familiarizados con la forma de hacer que funcione. Su ETL (Extract, Transform, Load) debe incluir limpieza de datos y verificación de reglas de integridad; una buena Gestión de Datos Maestros (MDM) debe estar en su lugar para las dimensiones que se originan en múltiples lugares; y las restricciones de la base de datos (por ejemplo, la integridad referencial) deben ser evaluadas cada vez que se cargan nuevos datos en el sistema.

    Además, aproveche las habilidades analíticas de sus científicos de datos para desarrollar métricas robustas de calidad de datos y utilizarlas para ayudar a educar a la fuerza laboral sobre las realidades de sus métodos de medición de datos.

    VER: Descripción del puesto: Científico de datos (Tech Pro Research)

    Estoy trabajando con un gran cliente de petróleo y gas para ayudarles a mejorar sus prácticas de inspección. Un aspecto interesante de la medición del espesor de la tubería es que a veces una lectura puede ser más alta que una lectura anterior, lo que indica que la tubería ha crecido en espesor. Como sabe, eso no es físicamente posible, por lo que a menudo se interpreta como una mala calidad de datos. Sin embargo, lo que realmente está sucediendo es un error de medición, que es una parte muy normal de la recolección de datos. Las buenas métricas y un poco de educación pueden ayudar a desacreditar el mito de los datos erróneos.

    Dar poder a los datos

    Otro aspecto de la credibilidad de los datos viene con el poder que tiene sobre su organización. Piense en sus datos como cualquier otro líder o gerente que requiera algún tipo de poder sobre sus empleados para que las cosas sucedan. Puede parecer extraño pensar que los datos tienen el mismo tipo de problemas de poder que los líderes y gerentes, pero lo tienen. Y aunque los datos no pueden poseer poder legítimo (es decir, los datos no son del gerente o jefe de nadie), pueden tener tanto poder de recompensa como de coerción.

    No defiendo el uso del poder de coerción tanto como el poder de recompensa, pero ambos son efectivos. Las organizaciones de ventas han utilizado el poder de recompensa de los datos durante muchas décadas. En muchos casos, la remuneración total de un vendedor se basa en sus números de venta. Siempre que ayudo a las empresas con el cambio organizacional, a menudo uso la medición como un medio para recompensar a los empleados por el comportamiento deseado. Esto hace que la gente se preocupe por los datos, que es de lo que se trata la credibilidad.

    Otra forma interesante de poder que sus datos pueden contener es el poder de los expertos. Los consultores como yo confiamos en el poder de los expertos para ejercer influencia sobre otros, porque normalmente no tenemos poder formal, de recompensa o de coerción. Tener conocimiento o habilidad en un área que otros quieren o necesitan da crédito a nuestro consejo. Los datos funcionan de la misma manera, especialmente los datos que han evolucionado en información, conocimiento o sabiduría. Cuando los no iniciados o incluso los escépticos consultan inicialmente sus datos, se encontrarán con críticas. Sin embargo, cuando se demuestre que sus datos son exactos y beneficiosos, esto reforzará un comportamiento para continuar su uso. Cuantas más personas encuentren sus datos útiles, más poder tendrá para influir en su comportamiento.

    Resumen

    La credibilidad de sus datos es integral en la construcción de una cultura basada en datos – el ethos en el triángulo retórico de Aristóteles. Y aunque la instalación de datos con una calidad similar a la humana como el ethos es un poco antropomorfa, es muy apropiada para engendrar una cultura en la que los datos tengan un significado significativo.

    La credibilidad de los datos comienza con la calidad de los datos. Si la gente no puede confiar en tus datos, tendrán problemas para usarlos. Parte de esto es la educación, así que tenga cuidado de desacreditar los míticos problemas de calidad de los datos. Una vez que tus datos sean confiables, dale algo de poder. Utilícela como base para recompensar y posiblemente castigar, y construya un sistema de datos experto en el que la gente aprenda a confiar.

    En una cultura verdaderamente basada en datos, los datos se vuelven más creíbles que incluso los líderes que los utilizan. Esto es por lo que deberías esforzarte.

    Véase también