Un proyecto de datos exitoso debe ser innovador y responder al negocio
Guadalupe Tovar enfatizó la comunicación como otro gran reto. “Es súper recomendable que siempre haya un líder que esté conectando a los demás. No significa que sea un experto 100 % en cada una de las conexiones que se van a hacer, pero sí que esté involucrado en todo el proceso, en todas las explicaciones, en el seguimiento de lo que se va a hacer y en que cada uno de los conectores tenga un backup, porque vamos por tiempos”, elaboró.
Emilio Serra de Danone concordó con esto, y añadió la importancia de identificar a los key players. “Creo que tienes que encontrar a la persona clave que sabe cómo va todo el proceso para entender cómo funciona éste, y [a esa persona preguntarle] qué necesidad tiene ‘porque tú eres el que la opera’. Y después solamente alinear con el que decide. Porque si no, el camino puede ser muy largo”, dijo.
Tovar agradeció que, durante todo el proceso, el equipo de TI tuviera una actitud de aprendizaje y servicio. “Siempre el talento que apoyó en el proyecto tuvo la actitud de: ‘sí lo hago, sí lo soluciono, cómo atiendo esta pregunta, cómo atiendo esta respuesta’”.
La ejecutiva subrayó la importancia de que estos proyectos cuenten con la aprobación de los líderes del negocio para que los beneficios permeen hacia toda la organización. “Si la directriz viene de arriba, será más fácil”, agregó Gallardo de Alpura. El ejecutivo recomendó prestar atención a los puntos de dolor de las áreas de negocio para ayudarles y volverlos embajadores del proyecto, especialmente cuando entienden cómo les afecta que no tengan sus datos de forma correcta.
El último eslabón es el análisis. “Si tu análisis no está correcto es porque tu data está mal, no porque no sepas interpretar, porque para eso hay muchas herramientas que te pueden dar el dato automáticamente. Pero si tu data está mal, es ahí donde tienes que meter foco”, señaló el gerente senior de Analítica y Datos One Danone en Alpura. Y los datos podrían estar mal por una serie de factores, como falta de gobierno de datos, políticas de datos, comunicación, alineación, gestión del cambio, etc. “Es un conjunto, no hay una fórmula mágica” que permita hacer un traje a la medida, destacó.