La mayoría de veces se utilizan intercambiablemente expresiones para definir una cultura analítica como: cultura guiada o impulsada por datos (data-driven culture) o simplemente, cultura de datos <Especialmente, cuando nos referimos a la mentalidad compartida que reconoce a los datos como el propulsor hacia procesos de toma de decisiones más objetivos y eficientes para crear un valor a partir de los datos y los análisis>. En esencia, todos aquellos términos no son más que una referencia a un mismo tipo específico de cultura organizacional relacionado a los datos.
Si analizamos a detalle, podemos decir que una cultura data-driven se define por el seguimiento de un conjunto específico de valores, comportamientos y normas que permiten una analítica de datos eficaz. Estos, normalmente son descritos por la alta dirección y son seguidos por la mayoría de los individuos de una organización. Además de estos valores, comportamientos y normas, usualmente se requieren nuevos roles para impulsar una cultura data-driven, como: el Chief Data Officer (CDO) o su equivalente, desde la administración y la gobernanza de datos. Consecuentemente, este tipo de culturas puede implicar cambios en las estructuras organizacionales, siempre y cuando estos sean coherentes con el sistema de valores vigente.
Por otro lado, para Microsoft, una buena “cultura de datos” es aquella en la que cada equipo y cada individuo está capacitado para hacer grandes cosas gracias a los datos que tienen a su alcance. Esta definición hace mucho hincapié en la democratización de la información. Asimismo, analizando otras definiciones, podemos notar que un gran número de organizaciones hacen un énfasis en las herramientas y métodos robustos para hacer que el análisis de datos sea consistente y repetitivo.
Particularmente, me identifico más con el término de cultura analítica porque coloca en el centro de la cultura a las personas, al ser ellas quienes deben hacer las preguntas difíciles y desafiar el sistema actual. Además, se resalta el desarrollo de habilidades que van a ser un diferenciador clave entre profesionales, desde la perspectiva del futuro del trabajo, como: el pensamiento crítico, la capacidad de análisis y la alfabetización de datos, para lograr objetivos estratégicos. Por lo tanto, en esta línea de pensamiento, los datos terminan siendo el instrumento – por supuesto importantísimo – que respalda las decisiones, y no el fin.
Con todo esto, quisiera concluir que, aunque existen diversas definiciones y apreciaciones de: cultura analítica, cultura data-driven o cultura de datos, también hay algunos elementos en común que apuntan a una “especie” de consenso. Existe la posibilidad entonces, de que por ahora no sea crítico cómo nombremos o definamos a nuestras iniciativas de cultura organizacional con enfoque en datos, sino que sea más relevante el enfocarnos en entender aquello que hace única a cada una de nuestras culturas, y construir de forma abierta, innovadora y participativa nuestro propio modelo orientado a aprovechar al máximo estos recursos intangibles que tienen las organizaciones: los datos.
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Fuentes de consulta:
- 2019 Data Science – Analytics and Applications (Wolfgang Kremser y Richard Brunauer, 2019).
- 2018 Why Data Culture Matters (Mckinsey, 2018).
- 2017 Analytics Culture – The secret of success (Accenture, 2017).
Autor: Fernanda Aldrette
Especialista en el desarrollo de talento en ciencia de datos y una cultura analítica. Ha diseñado e implementado un gran número de programas de analítica de datos, big data e innovación para grandes empresas del sector bancario, financiero y retail en México, Ecuador y Bolivia. Actualmente, es Directora General en handytec Academy.