A pesar de la creciente inversión en tecnología, muchos proyectos fracasan por no alcanzar los objetivos. ¿Por qué sucede esto? En general, se debe a la falta de claridad en los objetivos o por no entender las necesidades de las personas. De nada sirve tener el mejor tablero, el más organizado y optimizado, el modelo más rápido, si nadie lo entiende o usa para la toma de decisiones.

Entonces, ¿cómo tener éxito en el análisis de datos?

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1. Definir objetivos claros y alineados con el negocio

En un proyecto de Data Analytics es esencial comprender que se trabaja con los datos disponibles para relevar información que aún no se tiene. 

El primer paso es definir objetivos que sean alcanzables, medibles y estén alineados con la estrategia empresarial.

Algunas preguntas que podemos responder como punto de partida son:

• ¿Qué puedo mostrar con los datos que tengo?

• ¿Qué valor puedo generar con mis datos?

• ¿Cuál es el problema específico que estamos intentando resolver con estos datos?

• ¿Cómo medimos el éxito del proyecto?

• ¿Cuál es el impacto esperado en el negocio?

• ¿Quiénes son las personas que van a tomar decisiones a partir de los datos? 

Es clave entender que muchas de las personas, más que nada los altos mandos, no disponen de los conocimientos técnicos, ni del tiempo suficiente para entender un tablero o visualización. Resulta vital entender el público objetivo para poder trabajar los datos lo más user friendly posible.

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2. Elegir correctamente las herramientas y tecnologías a utilizar

Uno de los principales problemas en proyectos de Data Analytics es la implementación de herramientas que no se ajustan adecuadamente a las necesidades del proyecto. No sirve de nada adoptar las últimas y más modernas tecnologías si esto conlleva a una curva de aprendizaje pronunciada para el usuario o si no se integran bien con nuestros sistemas.

Los puntos claves para seleccionar estratégicamente las herramientas son:

• Comprender las necesidades del proyecto: A la hora de seleccionar las herramientas es importante entender las necesidades específicas del proyecto, qué tipo de análisis requiere, el volumen de datos y las capacidades técnicas del equipo. Por ejemplo, para proyectos que requieren un análisis estadístico avanzado, utilizar Python o R sería muy beneficioso, mientras que, para un análisis simple, con un volumen de datos menor, utilizar Excel puede ser suficiente.

• Evaluar las opciones disponibles: En la actualidad, existen muchas herramientas de análisis, algunas más simples y otras más complejas. Es fundamental realizar un análisis previo antes de decidir cual utilizar, comparando el costo-beneficio de cada una.

• Realizar una prueba piloto: Es muy beneficioso trabajar en un entorno de prueba para observar cómo se desempeña y adapta la herramienta a nuestro caso real, desde el flujo de los datos hasta la facilidad de uso.

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3. Mantener una comunicación activa

La comunicación entre todos los involucrados es fundamental para garantizar que se cumpla el objetivo del proyecto y evitar el fracaso.

Los principales puntos para tener en cuenta son:

• Alinear expectativas: es de vital importancia que, desde el principio, todos los involucrados tengan los objetivos, roles y responsabilidades claras. Desde el inicio del proyecto es clave establecer un plan de comunicación estableciendo la frecuencia y los canales de contacto.

• Fomentar la colaboración interdisciplinaria: mantener una comunicación activa con todos los equipos involucrados fomentando la colaboración es esencial para garantizar el objetivo común. 

• Utilizar los puntos de contacto para recibir feedback: muchos proyectos fracasan y terminan ya que no se aprovechan los puntos de contacto para obtener feedback. De nada sirve entregar un proyecto terminado y tener que volver de cero porque no es lo esperado. Poder iterar constantemente de acuerdo con las exigencias y objetivos es vital para poder alcanzar el objetivo del proyecto.

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Hace unos meses, mi equipo y yo nos enfrentamos a un proyecto cuyo objetivo era proporcionar visibilidad a la gerencia sobre la eficiencia de un nuevo proceso implementado. Decidimos abordar el proyecto utilizando Excel, dedicando una semana completa a su desarrollo, donde aplicamos fórmulas y funciones avanzadas, y combinamos datos de tres bases distintas.

Sin embargo, al presentar los resultados a la gerencia, nos dimos cuenta de que no cumplíamos con sus expectativas. La solución resultó ser demasiado compleja y difícil de interpretar. En ese momento, decidimos reevaluar los objetivos y las expectativas del proyecto, y logramos rehacer el trabajo en un solo día, entregando información clara y fácilmente comprensible para todos los involucrados.

Este proceso nos enseñó que no habíamos abordado el proyecto de la manera más adecuada, ya que no habíamos definido con claridad los objetivos y las expectativas, y tomamos esta experiencia como un valioso aprendizaje para el futuro. Es importante reconocer que no todos los proyectos serán 100% exitosos, ya que existen muchas variables fuera de nuestro control. Lo fundamental es aprender de nuestros errores para mejorar la eficiencia en futuros proyectos y evitar repetirlos.

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En conclusión, el éxito en proyectos de Data Analytics no se logra únicamente implementando tecnologías avanzadas u obteniendo un gran volumen de datos. Requiere un enfoque estratégico para la definición clara de los objetivos, herramientas y personas involucradas.

Definir objetivos alineados con la estrategia empresarial asegura que el análisis de datos pueda generar contenido de valor y que sirva para la toma de decisiones. 

Seleccionar las herramientas adecuadas evita que el proyecto se estanque en complicaciones innecesarias, permitiendo que el equipo se concentre en lo que realmente importa: generar datos que no tenemos con la información que existe. 

Por último, mantener una comunicación activa garantiza que todos los miembros del equipo estén en la misma página, facilitando la colaboración y la adaptabilidad ante cualquier cambio o desafío.

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Ignacio Falco 

Data Analyst | Seeder

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