Por qué me lanzo a este artículo

Este artículo nace de una inquietud que tratamos durante la master class realizada a las alumnas del Curso Data Analytics for Managers en Aula Magna Business School.

Durante las clases hablamos de la importancia, en toda estrategia data e implementación de Gobierno del Dato, de la alineación de las tres palancas: personas, procesos y tecnología. 

Y cuando pasamos a la acción, lanzamiento tanto de Gobierno del Dato como de una estrategia Data, tratamos la importancia de ejecutarlo y avanzar a partir de use cases que aporten valor y refuercen el por qué estamos haciendo lo que estamos haciendo, el propósito.

Ejecutando una estrategia “data driven”

Definir ser una empresa data driven está muy bien sobre el papel o pantalla, pero conseguirlo y mantenerse requiere de esfuerzo y foco. Porqué no solo se trata de generar modelos de machine learning, se trata de gestionar el dato desde todas sus perspectivas (guiño a las 11 áreas de conocimiento definidas en el framework de DAMA de gestión del dato, DMBOK).

Y cuando se inicia el camino o cuando se está en él y se va avanzando, queda mucho por definir, el abanico es muy amplio y centrarse sólo en tener la mejor tecnología o los mejores analistas no es suficiente.

Por qué hablamos de avanzar con use cases

Evidentemente hay una parte importante del cómo ejecutar la estrategia data driven a desarrollar para poder empezar (infraestructura, datos, procesos, procedimientos). Pero si sólo nos centramos en eso podemos caer en la tentación de tener la mejor construcción del mundo pero que en ella no viva nadie: bien porque no se adapta a las personas del entorno o porque se requiere de acompañamiento y “venta del por qué venir a vivir”.

Y ahí es donde entran los use cases o casos de uso, aquellos problemas que preocupan a la compañía y que si se mitigan aportan valor. Que en el fondo no es más que aquello por lo que montamos esa “casa donde vivir”.

Eso está muy bien pero cómo defino los use cases, aterricemos eso

Pues sinceramente, creo que es de lo más importante y menos trivial. Porque tengo muchas opciones de abordarlo: me pongo yo misma delante de la pantalla modo brain storming, ataco por lo obvio, involucro a toda la compañía, les pido rellenar un excel, monto sesión de “soñar” que me gustaría tener.

Probablemente todas las opciones sean válidas, si bien lo más importante será:

• Adaptación: Conocer bien la compañía, adaptar los casos de uso a su mercado y lo realmente relevante, a su estrategia y su realidad.
• Foco: Enfocar y definir casos de uso “problemas” que impacten o mejoren una o varias de estas 3 vías. Y no valdrá solo definir dónde impacto sino cuánto impacto:
  • Mejora de procesos
  • Reducción de coste
  • Incremento de ventas

• Pensar a lo grande: No caer en lo obvio y dedicar tiempo y esfuerzo a ese “sueño” de qué me gustaría y realmente sería impactante para la compañía, para mi día a día, para mis usuarios, para mis clientes.
• Sin fronteras: Involucrar a toda la compañía, la inteligencia colectiva es la que sorprende, es la verdadera visión global de la compañía, la que sufre los problemas y la que los siente. 

Dame ejemplos

Sigo sin aterrizar pero estamos cerca. Aquí ya os propongo un cómo y pongo ejemplos de casos de uso “problemas a solucionar”.

Te acuerdas que había que adaptarlo, pues aquí la compañía manda y nos dirá por dónde empezar y cómo (ventas, recursos humanos, cliente, marketing, etc).

Queremos una foto de todas las áreas porque, como hemos dicho, mejor no poner fronteras.

Así que en mi caso voy a pedir a todas las áreas que reflexionen sobre casos de uso: qué problema les gustaría solventar, qué les gustaría tener hoy que no tienen, que sueñen, sin fronteras. Para lo cual habrá que reflexionar sobre:

• Qué casos de negocio quiero resolver con impacto de negocio y cliente medible.
• Qué información es necesaria para resolver las distintas problemáticas.
• De qué herramientas y recursos dispongo para solucionarlo y cuáles serían necesarias.

Y ahora me voy a centrar en un área, recursos humanos o personas, que justo una de las alumnas me pidió ejemplos directos sobre ello, que es su área de impacto (guiño a Virginia Carreras).

• Reflexiono sobre los problemas que quiero resolver con impacto negocio medible

En este caso, y para no dejar nada en el aire recomendaría empezar por el ciclo de vida del empleado (fase de promoción, reclutamiento, incorporación, desarrollo, madurez, separación, “alumni”) y aprender en cada una de sus fases, con indicadores clave y detección de problemas. Pero vamos a casos concretos para no dar más vueltas.

• Rotación de personas
  1. No tengo datos fiables por áreas ni tengo claro si tengo un problema y donde, hoy las acciones son globales, quiero eficienciar esfuerzos
• Hiring
  1. Cuánto me cuesta contratar 
  2. Cómo puedo reducir ese tiempo 
  3. Cómo puedo encontrar al candidato perfecto o perfect match (guiño a Adevinta)
• Retención del talento
  1. Cómo detectar la probabilidad de que se vayan para poder poner remedio
  2. Cómo detectar al talento
  3. Impacto del “buen jefe”

A partir de ahí tengo los problemas. Y de ellos partirán los casos de uso:

PROBLEMA: Mejora de la rotación de personal

CASO DE USO. Observatorio de desvinculación del empleado

1. Base analítica: Empleado que deja la compañía, construcción del indicador “empleado desvinculado” (qué consideramos que es un empleado desvinculado). Análisis de los motivos de desvinculación y respuestas de entrevista de salida que se le hace al partir.
2. Análisis descriptivo de los factores que impactan en la desvinculación (aprender de la historia de la empresa, lo que ha pasado).
   1. De los motivos directo de esa encuesta de salida
   2. Del ciclo de vida del empleado y su relación con la compañía y evaluar (resultados empleado, productividad, formación, experiencia, ascensos/descensos, cambios de manager, etc)
3. Identificación de patrones analíticos de comportamiento para determinar la probabilidad de desvinculación (predecir el futuro – conocimiento) 
4. Sistema de alertas para poder emprender planes de acción (avanzarnos a la probabilidad de que suceda  – proactividad)

VALOR

Y para evaluar el impacto (ejemplos que adaptaré a la realidad de la compañía):

• Reducir el Índice de rotación de A a B. Preguntas a realizarse: lo voy a mejorar a nivel global, por área, dónde quiero impactar, dónde está el problema que mayor impacto me va a generar, en cuánto voy a reducirlo y cuánto lo voy a hacer.
• Reducir el Coste de nuevas contrataciones de C a D. Preguntas a realizarse: Cuántas nuevas contrataciones vienen por desvinculación de empleados, cuántas voy a reducir y cuánto me cuesta en esfuerzo y coste una nueva contratación.

ESFUERZO

Ahora toca la nota de corte: cuánto me va a costar alcanzarlo (de qué datos dispongo, cuales debo construir o captar, de qué herramientas dispongo), el esfuerzo y cómo me va a ayudar a construir y desarrollar esas áreas de impacto en la gestión del dato (la construcción).

CUANDO LO TENGAS TODO, PRIORIZA

Construye tu cuadrante con todos los casos de uso para priorizar y empezar a construir.

Conclusión

Mi consejo es construye con la realidad, no montes solo el plano de lo que necesitas sino empieza a testear y priorizar en aquello que realmente aporta a tu compañía, y para lo que empezaste este camino “data driven”.

No pienses en pequeño, los casos de uso deben llegar hasta el final, hasta tocar al usuario, hasta tener un fuerte impacto, que es muy importante estimar, seguir, demostrar, y cambiar de rumbo sino se consigue.

Recuerda que el fin no es solo construir algo o destinar recursos para generar valor, sino generar valor.

Marta Díaz, Product Owner Data Plataform en Adevinta Spain

Profesora del programa D4M de Aula Magna Business School