Análisis y explotación de datos
Primero hay que saber qué datos tienes
Casi todos los proyectos de datos empiezan con la misma frase: «tenemos muchísimos datos y no sacamos nada de ellos». Lo que suele faltar es saber qué datos hay y en qué estado están.
Qué es explotar los datos
Explotar los datos es convertir lo que tu empresa ya registra en decisiones que hoy se toman a ojo. Consiste en reunir los datos que están repartidos entre sistemas que no se hablan, hacer que cuadren entre sí y ponerlos donde alguien los pueda usar.
Se confunde con el análisis, que es solo el último tramo. Antes de que exista un informe fiable hay un trabajo que no sale en las presentaciones: averiguar qué información hay, de dónde sale y, cuando un mismo dato aparece distinto en dos sistemas, cuál de los dos es el bueno.
El destino puede ser un cuadro de mando que por fin cuadra, un modelo que anticipa una fuga o una demanda, o una inteligencia artificial a la que se le pregunta en lenguaje normal. Son tres destinos distintos, pero el camino hasta ellos empieza igual.
El primer trabajo es un inventario, y lo hacemos nosotros
Se suele dar por supuesto que el cliente llega sabiendo qué datos tiene. Casi nunca es así, y tampoco tiene por qué serlo.
Si tu equipo ya lo tiene claro, mejor: se va más rápido. Si no, es trabajo nuestro, y consiste en responder cuatro preguntas.
- Qué datos hay. Qué registra de verdad cada sistema, que no siempre coincide con lo que se supone que registra.
- Qué datos faltan. Lo que habría que empezar a guardar hoy para poder responder dentro de unos meses.
- Qué datos hay que nadie recuerda. Suele aparecer algo que lleva años guardándose sin que nadie lo mire y que acaba siendo lo más útil del proyecto.
- Cuánto hay de cada uno. Un campo relleno solo en una parte pequeña de los registros no sirve para decidir nada, y eso es mejor descubrirlo la primera semana que el día de la presentación.
Al terminar sabes tres cosas: qué preguntas puedes contestar hoy, cuáles puedes contestar arreglando algo y cuáles no tienen respuesta todavía. Con eso se decide qué construir.
Las fases, de la fuente a la respuesta
No todos los proyectos necesitan todas. El alcance se decide con el inventario delante.
- Inventario de fuentes. Qué información hay, dónde está y en qué estado.
- Unificación. Traer cada dato de donde esté y hacer que cuadren entre sí. El mismo cliente suele estar repetido con nombres distintos en cada sistema, y elegir cuál es el bueno es una decisión de negocio que alguien tiene que tomar.
- Una sola versión fiable. Un único sitio donde vive el dato ya unificado, con reglas escritas que lo mantienen así cuando entran datos nuevos.
- Indicadores y cuadros de mando. Pocos, bien definidos y que signifiquen lo mismo para todos los que los miran.
- Modelos y lenguaje natural. Previsión de demanda, fuga de clientes, valor de un cliente, recomendación. O preguntar directamente y que conteste. Va al final porque depende por completo de las fases anteriores.
La plataforma de datos de cliente de Flyde recorre las cinco fases, y ese caso está contado entero. Pero hay proyectos que se quedan en la tercera y resuelven justo lo que tenían que resolver: cuando los datos cuadran, buena parte de las preguntas se contestan solas.
No hace falta esperar al final
Cada fase se cierra con algo que ya se puede usar, así que no hay que esperar al final de un proyecto de cinco fases para ver resultados. Para eso se parte así.
- El inventario ya vale por sí solo. Cuando termina sabes qué preguntas tienen respuesta hoy, y a veces esa foto ya cambia una decisión sin necesidad de construir nada.
- En cuanto dos fuentes cuadran, salen informes que antes no salían. No hace falta haber unificado la empresa entera para cruzar ventas con atención al cliente.
- Los indicadores se entregan de uno en uno. El primero que importa se pone en marcha mientras se trabaja en el resto.
No hay que aprobar de golpe un proyecto largo y esperar a que termine: la primera entrega tiene fecha cercana y, cuando llega, decides lo que viene después con resultados delante en vez de con una previsión. Cada paso se aprueba sabiendo lo que ha dado el anterior, y así el siguiente se ajusta a lo que ha funcionado.
Dónde se alarga un proyecto de datos
Casi siempre, en conseguir acceso al dato.
Para trabajar hacen falta accesos: a una base de datos, a una API, a un sistema que lleva años funcionando. Conceder ese acceso implica permisos, seguridad y responsabilidad, y el equipo que lo gestiona tiene su propia cola de trabajo. Es el punto en el que un proyecto planificado en semanas termina contándose en meses, sin que nadie haya hecho nada mal.
Se le puede quitar tamaño al problema:
- Pedir poco y pedirlo pronto. La lista de accesos se cierra la primera semana, en vez de ir pidiéndolos según van haciendo falta.
- Empezar con una muestra. Con un volcado de un mes se puede hacer el inventario completo mientras se tramita el acceso definitivo.
- Trabajar con los estándares de tu equipo. Nos adaptamos a su infraestructura y a sus normas. No pedimos excepciones.
- Poner la fecha después. El calendario se cierra cuando los accesos están, no antes. Así el plazo que te damos se cumple.
Qué no necesitas todavía
- Un lago de datos para cruzar cuatro sistemas. Si el volumen cabe en una base de datos normal, ponerlo ahí sale más rápido, más barato y lo entiende cualquiera que llegue después.
- Un modelo predictivo para saber qué pasó el mes pasado. Un modelo sirve para anticipar. Para entender lo que ya ocurrió basta con tener los datos en condiciones.
- Capturarlo todo desde el principio. Empezar por las dos o tres preguntas que cambian una decisión rinde más que un proyecto larguísimo que lo cubra todo.
- Cambiar de sistemas. Trabajamos sobre lo que ya tienes. Sustituir el ERP para poder sacar un informe es empezar la casa por el tejado.
Lo que sí hace falta siempre es alguien de negocio con autoridad para decidir cuál es el dato bueno cuando dos sistemas no coinciden. Esa persona la pone tu empresa: es la única pieza que no podemos aportar nosotros.
Empecemos por la pregunta
Cuéntanos qué pregunta no sabes contestar hoy con los datos que ya tienes. Con eso sobre la mesa se ve enseguida si hace falta un proyecto grande o basta con algo mucho más pequeño.