El éxito impulsado por los datos depende de equipos de datos sólidos, diversos y multifuncionales. Un grupo de CIO ofrece aquí algunos consejos sobre la creación y el mantenimiento de equipos adaptados para brindar información detallada sobre los datos.

¿Qué sucede cuando una organización implementa las últimas y mejores herramientas de análisis de datos, pero no logra formar un equipo de análisis de primer nivel? Oportunidades perdidas y mucho tiempo y dinero desperdiciados.

Un equipo de análisis estelar puede marcar la diferencia entre conocimientos mediocres y un gran salto sobre los competidores. 

Pero no se puede reunir a un equipo de análisis de la noche a la mañana. Se necesita trabajo duro y diligencia para reunir a las personas adecuadas y la combinación ideal de habilidades.

“Uno de los mayores desafíos para las organizaciones no es la recopilación de datos en sí, sino el desarrollo de un equipo que aplicará los datos e impulsará el cambio en toda la organización”, asevera Laura Smith, CIO del proveedor de atención médica UnityPoint Health.

“Construir y mantener un equipo exitoso nunca ha sido más desafiante que los últimos 18 meses, especialmente en el cuidado de la salud”, agrega Smith. “Para mí, mi mayor éxito profesional es el equipo que he formado en UnityPoint Health. No ha sido una tarea fácil; el mercado de la analítica es muy competitivo”.

Sin embargo, se puede hacer. A continuación, se muestran varias prácticas recomendadas para tener en cuenta.

Proporcionar herramientas modernas y efectivas y un trabajo significativo.

Los analistas de datos de primer nivel deben tener equipos y acceso a los datos que les permita tener éxito.

“He visto a muchos analistas frustrados dejar una empresa porque su computadora portátil tenía cinco años y no podía administrar la cantidad de datos que necesitaban procesar”, señala Theresa Kushner, líder de práctica de datos y análisis en NTT Data Services, una firma consultora global de TI. “O bien, se les negó el acceso a los datos que necesitan para construir los algoritmos correctos. Asegurarse de que sus analistas tengan hardware actualizado, software actualizado y acceso a los datos es fundamental para el éxito de los analistas de datos”.

También lo es proporcionar asignaciones significativas. “Ningún analista de datos quiere formar parte de un equipo cuyo trabajo no marca una diferencia en el negocio en general”, dice Kushner. “Eso significa seleccionar proyectos que tengan impacto. Es más fácil decirlo que hacerlo, pero es fundamental para crear un equipo de analistas de datos creíble”.

Los miembros del equipo necesitan que se les muestre cómo su trabajo es significativo para el mundo en general, añade Smith. “Creo que todos queremos saber cómo nuestro trabajo contribuye al bien común. En la industria de la salud, comparamos esto con tener una vocación. Todos llegamos a este llamado con nuestras habilidades y talentos únicos”.

Para el equipo de análisis de UnityPoint, identificar el impacto positivo que alguien puede tener en las comunidades es clave, dice Smith. “Lo pongo al frente y al centro cada vez que estoy reclutando miembros del equipo”, dice. “La gente quiere saber cómo contribuye lo que hacen al bien común”.

Por ejemplo, el equipo de análisis ha desempeñado un papel fundamental para garantizar que los pacientes y los empleados cuenten con el equipo de protección personal (EPP) adecuado durante la pandemia. El equipo creó un tablero que reunió los datos del PPE para mostrar información significativa para los líderes, explica Smith. “Con datos procesables a la mano, los líderes podrían tomar decisiones de suministro basadas en datos con confianza en tiempo real, asegurando la salud y seguridad de nuestros pacientes y miembros del equipo”.

Desarrollar talento a través de programas de formación internos

La escasez de profesionales de análisis de datos está bien documentada y la competencia por estas habilidades es feroz. Las empresas que cuentan con los recursos deben plantearse ofrecer programas de formación y aprendizaje continuo que ayuden a generar talento interno. Esto puede incluir programas internos o cursos externos.

Estos programas de formación también pueden adoptar la forma de tutorías o reunir equipos multifuncionales para compartir experiencias y conocimientos.

“Desarrolle el análisis de datos en las primeras contrataciones de la carrera emparejándolos con un líder con experiencia en el tipo de análisis”, aconseja James Rinaldi, asesor jefe de tecnología de la información en el Laboratorio de Propulsión a Chorro (Jet Propulsion Laboratory o JPL) de la NASA. “Crecerán rápido, pero les darán proyectos que les permitan moverse a su velocidad. Permítales aprender cómo funcionan la arquitectura y la cultura de datos”.

Los proyectos tienen la oportunidad de unir equipos multifuncionales, dice Rinaldi. “Vale la pena el costo de agregar algunos miembros jóvenes, para permitirles experimentar y conocer cómo funcionan las cosas fuera de su propia organización”.

También es una buena idea trasladar a la gente a varios proyectos, afirma Rinaldi. “No permita que la gente se vuelva obsoleta o se sienta cómoda en una sola área”.

Al seleccionar a los miembros del equipo, comience con fuerza

En los deportes profesionales, lo que a menudo atrae contrataciones de agentes libres, además del dinero, es la oportunidad de estar en un equipo ganador. Del mismo modo, con un equipo de análisis podría ser más fácil atraer a un gran talento cuando ya existe un gran talento en el equipo.

“La excelencia atrae la excelencia”, señala Kushner. “Si está creando un equipo de análisis de datos, realmente vale la pena hacer que su primera contratación sea una auténtica superestrella”.

Eso no significa que el individuo tenga que ser el mejor graduado de una de las universidades más prestigiosas. Sin embargo, la persona debe tener un historial comprobado de uso de datos para marcar la diferencia en una empresa.

“Y no crea que necesita un doctorado en ciencia de datos”, bromea Kushner. “Eso es bueno, pero a veces la persona clave en un equipo de análisis de datos es la persona que más sabe sobre su negocio. También significa que contratará a alguien que realmente quiera formar parte del equipo. Lo importante es que estén alineados en espíritu y comprensión con los objetivos del equipo en general”.

Hacer de la diversidad una prioridad

La diversidad en la fuerza laboral es un punto focal para muchas organizaciones hoy en día, y los equipos de análisis de datos deberían ser parte de este esfuerzo. Eso incluye diversas historias laborales.

“Reúna un equipo de personas que tengan diferentes antecedentes profesionales”, dice Jessica Lachs, vicepresidenta de Análisis y Ciencia de Datos en DoorDash, una empresa que proporciona una plataforma de pedidos y entrega de alimentos en línea.

“A menudo me preguntan cómo es el perfil de candidato estándar de mi equipo, y la gente se sorprende cuando les digo que no tenemos uno”, afirma Lachs. “Habiendo entrado en este campo sin experiencia previa en datos, y desarrollado toda la función en DoorDash, creo que formar un equipo de personas con antecedentes diversos hace que su equipo sea mejor, en general”.

Si bien la compañía espera que los candidatos para el equipo de análisis posean habilidades de codificación y dominio de las estadísticas, “hemos tenido éxito al contratar personas de una variedad de antecedentes, incluidos finanzas, consultoría y economía, además de antecedentes de ciencia de datos de tecnología más comparables”, confiesa Lachs. .

Este enfoque crea un equipo que tiene todas las habilidades necesarias para resolver una variedad de problemas. “Incluso si cada individuo del equipo no puede resolver todos los problemas por sí mismo, el resultado es un equipo más fuerte con personas que pueden aprender unos de otros y abordar juntos un conjunto más amplio de desafíos”, asevera.

Mantenga felices a los miembros del equipo

No se trata sólo de construir un equipo fuerte, sino también de retenerlo. Dada la demanda actual de analistas de datos, si las organizaciones no logran mantener contentos a los miembros del equipo de análisis, es posible que se vayan a otros puestos.

Como tal, los líderes de equipo deben recompensar los hitos y permitir que los analistas se promocionen y continúen aprendiendo nuevas habilidades. “Los analistas de datos quieren crear una marca para ellos y sus empresas”, afirma Kushner. Para ello, necesitan tiempo para escribir artículos que promuevan su trabajo; y obtener certificaciones en software nuevo, nuevos procesos y nuevos enfoques, dice.

“Cuando hayan creado artículos, fomente la presentación de sus trabajos en conferencias, así como internamente”, aconseja Kushner. “Haga que sus logros sean muy públicos y asegúrese de que haya un flujo constante de información sobre lo que están logrando”.

A menudo, los gerentes piensan que la visibilidad del equipo debería ser sólo interna, pero eso equivale a “mostrar la mitad”, dice Kushner. “La visibilidad debe abarcar toda la industria. Sus principales analistas deberían ser visibles para otros analistas importantes. Proporcionar un lugar para que sus analistas brillen garantiza la lealtad y hace brillar tanto a su empresa como a su organización”.

Es una buena idea incorporar en el calendario de cada analista el tiempo para pensar en lo que debe suceder a continuación, documentar los proyectos en los que están trabajando y colaborar con aquellos en el negocio y TI que pueden aportar información vital, afirma Kushner. “La tendencia cuando se trabaja con analistas de datos es impulsar proyectos y, como resultado, los gerentes a menudo también impulsan a las personas. Esa es una fórmula para la frustración y la rotación”, comenta.

Interactuar con personas de toda la organización

El equipo de análisis no está destinado a trabajar en el vacío. La interacción con otros en toda la empresa ayuda al equipo a mantenerse al tanto de los objetivos comerciales y a comprender lo que es importante para una variedad de compañeros de trabajo. También permite a los miembros del equipo compartir la importancia de la analítica con otros miembros de la organización.

“Incorporar líderes empresariales en el proceso”, dice Michael Mayta, CIO de la ciudad de Wichita, Kansas. “Se trata de un aspecto crítico, ya que estas son las personas que comprenden los datos y, lo que es más importante, comprenden qué preguntas deben responderse utilizando los datos.”

La asociación de analistas con usuarios comerciales “crea una experiencia de aprendizaje al tiempo que mejora el proceso comercial y acelera los resultados”, dice Mayta. “Si un analista comprende los datos en su forma sin procesar, pero no comprende las necesidades comerciales o los conjuntos de datos específicos necesarios para llegar a una solución, entonces se puede perder una gran cantidad de tiempo en comunicación o desarrollo de prueba y error”.

Cuando UnityPoint Health creó su equipo de análisis, “comenzamos por relacionarnos con médicos y empleados de todo el sistema de salud”, explica Smith. “Reunimos a miembros del equipo de todos los diferentes entornos de atención para escuchar sus necesidades y ayudarlos a comprender la importancia de utilizar la analítica para mejorar la atención al paciente”.

La oportunidad de participar se extiende más allá de un problema específico que el equipo está tratando de resolver, señla Smith. “Otras oportunidades pueden incluir la participación de compañeros y el fomento del desarrollo personal a través de programas de tutoría”.

El modelo de compromiso con la empresa ha sido eficaz, añade. “Construimos relaciones sólidas con nuestro negocio, [creando] un entorno en el que los miembros del equipo pueden ofrecer soluciones asombrosas. Pueden ver directamente por qué son valorados y las contribuciones que hacen a la organización. Esto es muy importante tanto para la satisfacción individual como para el equipo”, dice Smith.

Cree una cultura de ‘información basada en datos’

Una organización que otorga una alta prioridad a todos los datos impulsará el crecimiento y la mejora del equipo de análisis. Ese ha sido el enfoque en la ciudad de Long Beach, California.

En 2018, el Departamento de Tecnología e Innovación (TID) de la ciudad y la Oficina de Innovación Cívica lanzaron un Comité de Datos que involucró al personal del 90% de los departamentos de la ciudad. Un año después, la ciudad organizó un Desafío de datos en toda la ciudad, un “datathon” de cuatro meses en el que el personal de varios departamentos se unieron para resolver desafíos utilizando herramientas de análisis de datos.

“El Desafío de datos permitió a los empleados de la ciudad presentar desafíos o planteamientos de problemas que podrían beneficiarse del uso del análisis y la visualización de datos”, dice Lea Eriksen, directora de tecnología e innovación de la ciudad de Long Beach. “Se seleccionaron cuatro desafíos y luego se formaron equipos y trabajaron entre departamentos en los diferentes desafíos”.

Un ejemplo de un desafío exitoso fue la evaluación y el mapeo de los lugares donde viven los residentes capacitados por el CERT para evaluar la capacidad de recuperación de las comunidades en caso de una emergencia. Se aprendieron lecciones tanto del Desafío de datos como del funcionamiento del Comité de datos, “que usamos para reestructurar nuestros esfuerzos de datos”, aseveró Eriksen.

A principios de 2021, TID lanzó una Comunidad de aprendizaje de datos en toda la ciudad para empleados de la ciudad. “Este es un espacio divertido y centrado en el aprendizaje para que el personal de todos los departamentos de la ciudad haga preguntas y comparta entre sí cómo están incorporando datos en los proyectos de sus equipos y departamentos”, dice Eriksen. “Cada dos meses invitamos a un equipo de la ciudad diferente para presentar las herramientas, técnicas y recursos que están utilizando para construir datos en nuestro ADN aquí en Long Beach”, concluye.

Bob Violino, CIO.com