Dónde falla la colaboración con los datos (y 4 consejos para solucionarlo)

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Dónde falla la colaboración con los datos (y 4 consejos para solucionarlo)
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Los equipos de datos trabajan cada vez más como equipos de ingeniería de software, adoptando herramientas de ingeniería y desarrollo para administrar su trabajo. Estos van desde sistemas de control de versiones como Github hasta la adopción de prácticas ágiles como Kanban y Scrum, e incluyen ceremonias como standup diario, compromisos de sprint y demostraciones de sprint. Las soluciones especialmente diseñadas (como dbt para modelado, prueba e integración de datos) han llegado al mercado, lo que respalda la mentalidad de ingeniería de software. Estas soluciones impulsan a grandes equipos de datos distribuidos a hacer su mejor trabajo.

Pero cuando se trata de la colaboración entre los equipos de datos y el resto del negocio, todavía hay mucho espacio para la innovación.

Incluso las organizaciones basadas en datos con visión de futuro aún confían en herramientas y prácticas de colaboración estándar (por ejemplo, Slack, correo electrónico o reuniones programadas regularmente) para administrar la comunicación entre sus equipos de datos y las partes interesadas del negocio. Después de todo, ¿por qué no? ¿No deberían el equipo de datos y sus flujos de trabajo parecerse a otras funciones de la organización? Este argumento y comportamiento funciona cuando las interacciones son de naturaleza relativamente genérica. Pero en situaciones donde la dinámica del equipo es más compleja (y los datos son más centrales para cada conversación y decisión importante), esta confianza en soluciones genéricas es insuficiente.

A medida que los datos se vuelven más centrales para las operaciones comerciales, los miembros del equipo de datos a menudo necesitan usar múltiples sombreros. En algunos casos, deben funcionar como gerentes de productos al comprender las necesidades de los usuarios comerciales, para que puedan evolucionar la plataforma de datos. En otros casos, deben manejar solicitudes ad hoc en calidad de soporte. En otras situaciones, necesitan incorporar nuevos usuarios y ayudarlos a interactuar con los activos de datos disponibles para ellos.

Las herramientas de colaboración genéricas y los enfoques tradicionales para administrar el trabajo se descomponen rápidamente en estos escenarios. Los equipos de productos y los equipos de soporte tienen herramientas especialmente diseñadas para administrar su trabajo. ¿Los equipos de datos también necesitan una solución para administrar mejor las solicitudes de las partes interesadas? ¿O herramientas para administrar su documentación de soporte o capacitar a los usuarios finales? Los mejores equipos de datos a menudo tienen dificultades con esta parte de su flujo de trabajo y terminan adoptando soluciones creadas para otros (en este caso, equipos de productos y soporte).

Dado que la mayoría del trabajo de datos y las interacciones son internos, puede ser difícil para los equipos encontrar la manera correcta de trabajar con las partes interesadas del negocio sin crear confusión y encontrar la incomodidad.

Si investiga los problemas de colaboración entre los equipos de datos y otros, seguramente encontrará asimetrías de información entre los creadores y consumidores de activos de datos. Por un lado, tiene constructores de datos con un conocimiento profundo sobre los datos subyacentes, cómo manipularlos y analizarlos, y cómo contextualizarlos dentro de un cuerpo más grande de activos de datos. Por otro lado, tiene consumidores de datos, que suelen ser expertos en el dominio con un amplio conocimiento sobre el negocio en sí, lo que puede ser fundamental para proporcionar un contexto más amplio, comprender los datos y hacer evolucionar la plataforma de datos.

Toma a Jane, por ejemplo. Acaba de incorporarse a una empresa Fortune 500 como gerente de ventas, administrando un equipo distribuido de 15 vendedores repartidos por todo el sureste. En el segundo día de su nuevo trabajo, un colega le reenvía un correo electrónico con varios enlaces a varios recursos: una hoja de cálculo con información de canalización, varios informes en Salesforce y un puñado de paneles sobre el desempeño individual en la solución de BI de la empresa. Después de pasar unos minutos mirando los datos, se da cuenta de que no tiene idea de lo que realmente está mirando y de lo que significa. Ella envía un mensaje a su gerente de operaciones de ventas para pedir ayuda, quien contacta a su socio en el equipo de datos que creó la mayoría de esos recursos. El analista de datos lee el correo electrónico, suspira y luego pasa la siguiente hora escribiendo una respuesta. Crean un ticket en su tablero JIRA para "reevaluar la documentación".

La causa raíz detrás de este tipo de problemas de colaboración de datos son las asimetrías de información entre los constructores y los consumidores, que dejan a todos frustrados e infelices.

Trágicamente, las personas que se ven más afectadas por estas dinámicas son los empleados junior o los mandos intermedios en primera línea, porque normalmente tienen menos poder en la organización y menos contexto para comprender las decisiones que se toman en torno a los datos. Sin una formación intensiva, estos empleados son vulnerables a los tipos de problemas de comunicación que resultan de las asimetrías de información. También son propensos a ser víctimas del "síndrome de la rueda chirriante", en el que los equipos de datos escuchan naturalmente las voces de los ejecutivos y los miembros del equipo de liderazgo senior (y, por lo tanto, sus solicitudes y necesidades se priorizan sobre las de los demás).

Para obtener un mejor retorno de la inversión de las inversiones masivas realizadas en herramientas y equipos de datos, debemos atacar estas asimetrías de información en el centro de nuestros problemas. Llegar a cero es quizás una meta aspiracional, pero los equipos de datos deben esforzarse continuamente para cerrar esta brecha a través de prácticas, asociaciones y herramientas. Si lo hace, eliminará la fricción, aumentará la transparencia y la confianza, y permitirá que todos obtengan más de las ofertas de datos de la empresa.

Aquí hay 4 consejos proactivos para los líderes de datos que desean reducir las asimetrías de información y lograr una mejor colaboración en sus organizaciones:

Realinear las estructuras organizacionales y de equipo con las necesidades del negocio. Esto incluye no solo modelos de informes, sino también roles y funciones del equipo de datos. Ya estamos empezando a ver más ofertas de trabajo para roles como "gerente de productos de datos" o "maestro de scrum de datos". Estas nuevas funciones ayudarán a los equipos de datos a gestionar los desafíos de colaboración que, al final del día, suelen tratarse de personas y procesos frente a problemas tecnológicos subyacentes.
Considere invertir en un modelo matricial donde los miembros de su equipo, o en algunos casos grupos completos, están alineados con unidades comerciales específicas. Esto permitirá alinear las iniciativas de datos a más largo plazo con las necesidades comerciales inmediatas, fomentar el intercambio de conocimientos, así como relaciones de colaboración más estrechas entre los analistas y aquellos a quienes apoyan día a día.
Comience poco a poco y desarrolle su éxito a medida que avanza. los poder de las primeras impresiones no se puede sobreestimar. Las percepciones iniciales del equipo de datos son increíblemente importantes para saber cómo se recibirá su trabajo, así que tenga en cuenta cómo va eso con los miembros clave del equipo desde el principio. Concéntrese construyendo relaciones sólidas con 1-2 campeones clave en la organización que pueden ayudar a correr la voz sobre lo increíble que es. Ampliar desde allí.
Tenga en cuenta qué herramientas de colaboración se puede aprovechar a lo largo del ciclo de vida de sus iniciativas de datos y productos de datos. Por ejemplo, piense en cómo quiere reunir a su gente, procesos y sistemas para cada una de las siguientes categorías. A menudo, lo que funcionará para una categoría fallará miserablemente en otras:
- Colaboración dentro del equipo de datos
- Colaboración genérica con otros empleados fuera de su equipo
- Preguntas ad hoc o solicitudes de nuevas funciones
- Soporte continuo para productos de datos
- Alcance de nuevas iniciativas de datos o productos de datos
- Evolucionar su oferta de datos en función de lo que es valioso para el negocio

Los equipos de datos innovadores ya están migrando a las mejores prácticas de ingeniería de software y es probable que esa tendencia continúe en los próximos años. Cuando considere invertir en infraestructura de datos para respaldar el crecimiento futuro, piense en herramientas que respalden la colaboración de los socios comerciales.

Nicolás Freund es un ejecutivo experimentado de la industria de SaaS con más de una década de experiencia liderando nuevas empresas enfocadas en el crecimiento impulsado por productos. Como fundador y director ejecutivo de Workstream.io, Nick encabeza una startup de tecnología en etapa inicial que ayuda a los equipos de datos a administrar activos de datos críticos. Antes de Workstream, Nick se desempeñó como vicepresidente de operaciones de BetterCloud, un proveedor de software independiente que ofrece la solución líder de administración de operaciones de SaaS. Anteriormente, Nick ocupó altos cargos financieros en Tesla, mientras obtenía su MBA en Harvard.