Utiliza este enfoque de 6 pasos para lograr la aceptación de las estrategias de análisis de datos

Paso 2. Menciona abiertamente los factores de inhibición

Identifica de forma explícita los inhibidores, desafíos, problemas o riesgos (por ejemplo, el personal técnico afectado desea proteger sus puestos de trabajo, la disponibilidad de personal cualificado es limitada y podría inhibir la habilidad de ejecución, o si existen discrepancias sobre quién controla el presupuesto de las iniciativas de D&A). Explica qué repercusión pueden tener estos desafíos y propón medidas correctoras. 

Si, por ejemplo, la falta de personal cualificado puede inhibir la habilidad de ejecución, se podría sustituir el equipo actual por nuevos recursos que posean las habilidades técnicas requeridas, pero se perdería conocimiento institucional por el camino, lo que crearía un ambiente de incertidumbre y desconfianza. Las acciones correctoras podrían incluir formación para el equipo actual en nuevas tecnologías antes de la implementación, y la implicación de los miembros de los equipos comerciales y técnicos en los procesos de selección e implementación. 

Escucha el pódcast: Cómo vincular los datos con los resultados comerciales

Paso 3. Propón una solución que rastree los datos hasta los resultados comerciales

Las arquitecturas de soluciones son esenciales para los equipos de entrega como expertos, pero los diseños de soluciones no suelen articular las preguntas comerciales que pueden responderse utilizando los datos, ni las acciones comerciales y los resultados medibles que cabe esperar. Con ello, se corre el riesgo de perder la atención de las partes comerciales interesadas. 

El modelo de solución para el caso empresarial del análisis de datos debe ofrecer una visión más asimilable que atraiga la atención de las partes interesadas y ayude además a educar sobre el enfoque general de la solución: una visión “markitectónica” que, combinando perspectivas de marketing y arquitectónicas, recoja globalmente toda la cadena de suministro de la información en unos términos que sean relevantes para las partes comerciales interesadas.

Piensa, por ejemplo, en los términos siguientes:

• Expectativas de resultados comerciales (¿qué beneficio se generará como consecuencia de emprender acciones?)

• Acciones comerciales resultantes (¿qué hará de forma diferente una persona como consecuencia de que su pregunta sea respondida?)

• Entradas de datos, por ejemplo, datos fuente y sus respectivas aplicaciones comerciales (¿a qué datos accederá la comunidad comercial para responder a las principales preguntas de la empresa?)

Paso 4. Presenta la hoja de ruta de las aportaciones del análisis de datos en términos comerciales

Los calendarios y los planes de consecución detallados que incluyen todas las tareas, actividades e interdependencias son esenciales para el equipo de trabajo, pero los ejecutivos de empresa necesitan una visión simplificada de la cronología de la hoja de ruta. Muestra qué hitos se deben conseguir a lo largo del tiempo hasta llegar al estado futuro, de una forma que facilite a los ejecutivos ver con claridad las cosas que realmente les importan, como:

• ¿Qué voy a obtener?

• ¿Cuándo voy a obtenerlo?

• ¿Qué supondrá para mí?

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Paso 5. Utiliza un análisis de costes-beneficios resumido para ilustrar la iniciativa comercial global

Como se ha mencionado, los beneficios previstos deben ser tangibles, cuantificables y deseables para las partes interesadas, y la contribución del análisis de datos como causante de ellos debe identificarse claramente. Al defender el caso empresarial a favor del análisis de datos, es necesario que los costes de inversión inicial y de apoyo continuado (coste total de propiedad, [Total Cost of Ownership, TCO]) sean justificables en términos de expectativas de ROI. 

Las metodologías financieras específicas para el cálculo del ROI frente al TCO varían, pero algunos principios clave para tu caso empresarial pueden incluir los siguientes:

• Vincula el ROI con las aspiraciones de visión/resultados y los beneficios clave de la visión inicial presentada en el paso 1. 

• Presenta tu caso con mentalidad prospectiva y orientada al futuro y muestra el retorno financiero positivo neto de toda la iniciativa.

• Recuerda que las partes interesadas de la línea de negocio suelen esperar que los beneficios comerciales se generen en forma de mejora de eficacia comercial, mientras que los directores financieros y los directores de sistemas de información pueden buscar dividendos de eficiencia o reducción del riesgo. 

• Para algunas organizaciones, como las entidades gubernamentales y las no lucrativas, los principales impulsores podrían ser beneficios no financieros, pero incluso estos deben cumplir los criterios SMART.

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Paso 6. Adopta las siguientes acciones inminentes para poner en marcha la iniciativa de análisis de datos

Explica qué acciones inminentes adoptarás en la práctica para que todo empiece a rodar. Esto, además, genera el ímpetu definitivo para defender el caso empresarial del análisis de datos ante las partes interesadas. Las acciones inminentes se enmarcan en términos de lo que sucederá a continuación, quién se encargará de ello, cuándo se llevará a cabo y por qué es necesario.

Presenta una declaración de intenciones articulada en términos inequívocos. No se trata de pedir permiso. Se trata de “cerrar la venta” para tomar el control del proceso de decisiones y guiarlo hacia la conclusión. También debes asumir responsabilidad y, para ello, mostrar confianza y determinación en la capacidad del CDAO para controlar el plan en su totalidad.

En resumen:

• Lograr la aceptación de las partes interesadas puede ser todo un desafío para los directores de análisis de datos (CDAO).

• Los CDAO deben vender la visión y la estrategia del análisis de datos presentando unos resultados comerciales medibles y, al mismo tiempo, superar las objeciones y la resistencia al cambio de las partes interesadas.

• Adoptar este enfoque de 6 pasos te ayuda a centrarte en aquello que valoran las partes interesadas, en lugar de hacerlo en la tecnología, la arquitectura y soluciones que probablemente no terminan de comprender o calcular.

Este artículo es una actualización del original, publicado en septiembre de 2021, y refleja nuevos eventos, condiciones o investigaciones.

Alan Duncan, destacado vicepresidente de estrategia de análisis de datos y de directores de análisis de datos (CDAO). Entre sus principales áreas de interés se incluyen la transformación del negocio basada en datos y la alfabetización y la cultura en materia de datos.