{"id":87426,"date":"2015-09-17T09:01:16","date_gmt":"2015-09-17T09:01:16","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/el-analista-como-data-coach\/"},"modified":"2015-09-17T09:01:16","modified_gmt":"2015-09-17T09:01:16","slug":"el-analista-como-data-coach","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/analitica-web\/el-analista-como-data-coach\/","title":{"rendered":"El analista como Data Coach"},"content":{"rendered":"

El Analista Digital, Data Coach y sus tendencias<\/strong><\/h2>\n

Ser analista est\u00e1 de moda. No conocemos a nadie medianamente informado dentro de una empresa al que no le suene lo de Big Data o incluso no haya o\u00eddo hablar alguna vez de Google Analytics. \u00bfPero han o\u00eddo hablar del Data Coach?<\/p>\n

Y la buena noticia es que les interesa much\u00edsimo. Hay buenas razones para ello, sobre todo porque los datos son (o deber\u00edan ser cada vez m\u00e1s) un activo de la empresa.<\/p>\n

Y, sin embargo, \u00a1no nos enga\u00f1emos!, aunque tenemos datos por todas partes, simplemente por s\u00ed mismos no nos aportar\u00e1n ning\u00fan beneficio.<\/p>\n

Porque creer que recoger datos es suficiente para ganar dinero, es como creer que con comprarnos una b\u00e1scula, pesarnos diariamente y llevar un registro de nuestro peso ser\u00e1 suficiente para adelgazar. Habr\u00e1 que hacer algo m\u00e1s, \u00bfNo?<\/em><\/span><\/p>\n

Empezando porque los datos nos cuestan dinero. Y las empresas gastan mucho en recoger datos, almacenarlos y gestionarlos.<\/a> Y cuantos m\u00e1s datos se acumulan, m\u00e1s costoso resulta todo este proceso.<\/p>\n

Aunque la mayor\u00eda somos conscientes de lo valioso que resulta tomar decisiones basadas en datos, muchas organizaciones se sienten frustradas por la incapacidad de capitalizar su valor. Algo est\u00e1 fallando. En nuestra opini\u00f3n tenemos dos problemas de base. Uno est\u00e1 del lado de nosotros, la gente de datos, y otro del lado de los de negocio.<\/p>\n

Lo que nos encontramos a menudo es que los analistas o los cient\u00edficos que trabajan con datos no somos suficientemente conscientes de que lo que debe dirigir nuestro trabajo es precisamente la b\u00fasqueda de valor econ\u00f3mico. O sea, que estamos aqu\u00ed para ganar dinero con los datos. \u00a0Y, cuando encontramos algo, no somos capaces de evaluar el aut\u00e9ntico beneficio de sus descubrimientos en t\u00e9rminos econ\u00f3micos y comunican lo que han descubierto con su jerga de iniciados. \u00a0Y nos lamentamos porque nos piden informes constantemente pero luego se dedican a discutir la validez de los datos y nunca ponen en marcha las recomendaciones que hacemos.<\/p>\n

Y al otro lado, los que toman las decisiones de negocio (direcci\u00f3n, marketing, ventas, desarrolladores de producto \u2026), no conocen el lenguaje de los datos, no est\u00e1n alfabetizados y no pueden aprovechar el conocimiento que les llega de ese lado. \u00a0Y se lamentan porque la empresa lleva a\u00f1os invirtiendo en tecnolog\u00eda para procesar datos masivamente en un entorno seguro y no son capaces de tomar decisiones basadas en informaci\u00f3n.<\/p>\n

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La buena noticia es que los analistas tenemos la oportunidad de remediar este problema. Para ello tenemos que ser capaces de desarrollar tres habilidades: 1) aprender a monetizar los datos. 2) manejar el lenguaje del negocio y 3) alfabetizar en datos al resto de la organizaci\u00f3n. Esta es la base del master en Anal\u00edtica Web<\/a> de DKS: pasar de los datos al conocimiento y ser capaces de transmitirlo de manera eficaz al resto de departamentos implicados.<\/strong><\/p>\n

1) INSIGHTS + ACCI\u00d3N = GANAR DINERO<\/strong><\/h3>\n

Lo primero y m\u00e1s importante: los analistas tenemos que ser capaces de encontrar entre los datos los descubrimientos (lo que llamamos \u201cinsights\u201d), que transformados en acciones son los que van a hacer ganar dinero o ahorrar gastos a la empresa. \u00a0Esto es lo m\u00e1s dif\u00edcil, realmente. Pero sab\u00edamos que esa es nuestra profesi\u00f3n.<\/p>\n

Los otros dos puntos que vienen a continuaci\u00f3n es donde el analista se convierte en un DATA COACH.<\/p>\n

2) LENGUAJE DE NEGOCIO COMO DATA COACH<\/strong><\/h3>\n

En segundo lugar nosotros defendemos que en el lenguaje com\u00fan de toda organizaci\u00f3n hay que incluir conceptos imprescindibles del lenguaje econ\u00f3mico. Lo m\u00e1s b\u00e1sico tiene que ver con los conceptos del \u00a0an\u00e1lisis de costo-beneficio. Los de negocio los conocen, los manejan y, tienden a hacernos caso las pocas veces que nos escuchan conceptos para ellos familiares como el ROI, el Customer Lifetime Value (Valor del Tiempo de Vida del cliente), los costes hundidos (Sunk costs) o el coste marginal. Y, \u00a1hermanas y hermanos analistas!,<\/em> hay que familiarizarse tambi\u00e9n con conceptos como Net Present Value (Valor Neto Presente), el Ratio de descuento y hasta saber hacer un An\u00e1lisis de Sensibilidad.\u00a0 Que no cunda el p\u00e1nico porque todo estos conceptos econ\u00f3micos son much\u00edsimo m\u00e1s f\u00e1ciles de entender y manejar, que, por ejemplo, sacarle jugo al Google Analytics.<\/p>\n

3) ALFABETIZACI\u00d3N DE DATOS<\/strong><\/h3>\n

Y por \u00faltimo, los analistas tenemos la responsabilidad de alfabetizar a la organizaci\u00f3n en la base de la cultura de datos. Nos va a hacer falta paciencia y mano izquierda para conseguir que ellos y nosotros hablemos una lengua com\u00fan de datos. Contad desde ya con la necesidad de hacer formaci\u00f3n interna\u00a0 y, si pod\u00e9is permit\u00edroslo, hasta externa. \u00a0Cada sesi\u00f3n en com\u00fan con personas no-alfabetizadas hay que aprovecharla para ense\u00f1ar alguna nueva lecci\u00f3n.<\/p>\n

Desafortunadamente, sin esa lengua com\u00fan de datos al otro lado, el valor econ\u00f3mico que encontramos en nuestro an\u00e1lisis, no va a llegar a la cuenta de resultados de la empresa. As\u00ed que manos a la obra. Invirtamos tiempo (adem\u00e1s de en la extracci\u00f3n, tratamiento y an\u00e1lisis de los datos) en traducir al lenguaje de negocio todos los insights y recomendaciones orientadas a que se tomen decisiones y se implante correctamente la cultura de datos en la empresa.<\/p>\n

\u00bfPreparado para ser data coach?<\/strong><\/p>\n

Eduardo Valencia<\/strong>, autor de DATA COACHING, un librito sobre datos y beneficios<\/a> (www.eduardovalencia.com\/p\/data-coaching.html) alumno de la X. promoci\u00f3n de Analista Web de DKS.<\/p>\n

 <\/p>\n

Gemma Mu\u00f1oz<\/strong>, directora del master de Anal\u00edtica Web en DKS<\/a> y CEO de El Arte de Medir<\/a>. Coautora de “M\u00e9tricas de Marketing<\/a>“, “El Arte de Medir<\/a>“, “Anal\u00edtica Web en una semana<\/a>” y “Marketing Analytics<\/a>“.<\/p>\n

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