Cómo lograr que todos sean buenos en el manejo de datos

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Hoy en día, la mayoría de las empresas saben que los datos de calidad son esenciales para lograr operaciones eficientes, una toma de decisiones acertada y una inteligencia artificial potente. Sin embargo, no reconocen el papel fundamental que desempeñan las personas en la creación de datos de calidad.

Muchos gerentes, en su mayoría de manera inconsciente, dificultan que las personas hagan lo correcto cuando se trata de datos. Después de todo, ellos también se esfuerzan por hacer lo mejor que pueden: les preocupa cumplir con los KPI y están bajo la presión de sus propios jefes. Al reflexionar con más detenimiento, es posible que identifique los siguientes escenarios:

Escenario 1: En un banco, la gerencia se negó a capacitar a los empleados de primera línea (con salarios bajos) sobre la importancia de los datos que introducían y su relevancia para las operaciones comerciales.

Escenario 2: Después de años de trabajo en el departamento de finanzas, Mary notó que las listas departamentales de proveedores contenían inconsistencias. Sin embargo, solucionar este problema le quitaría tiempo de su "trabajo diario". Así que, por ahora, decide guardar silencio.

Escenario 3: El personal de trabajo social se mostraba reacio a involucrarse en cualquier tarea relacionada con datos; estaban en la organización para servir a la gente, no para trabajar con tecnología.

Escenario 4: Para alcanzar su objetivo, durante las conferencias, un equipo de marketing adoptó el mantra "si respiran, escanee su credencial". Esto generó mucho trabajo adicional para el departamento de ventas, que tuvo que buscar a personas que no tenían interés alguno en sus productos.

FOMENTE EL ORGULLO POR LA CALIDAD DEL TRABAJO

Estos escenarios son inquietantemente similares a los que han ocurrido en las fábricas desde los primeros días de la industrialización. Abordar este tipo de problemas fue el objetivo de estadísticos y consultores de gestión como W. Edwards Deming, Joseph Juran y Walter Shewhart desde la década de 1920.

Deming, en particular, destacó la importancia del trabajador común y su derecho a comprender cómo su trabajo encaja en el resto de la organización. Reconoció que casi todos los trabajadores sienten un orgullo natural por lo que hacen y un fuerte deseo de hacer las cosas bien. En su opinión, están en una posición privilegiada para ayudar a determinar la mejor manera de hacer su trabajo.

Su pensamiento es tan relevante para la "fábrica de datos" de la actualidad como lo fue para la fábrica física de hace años. En nuestro trabajo, observamos a diario cómo las personas quieren hacer lo correcto en lo que se refiere a los datos. Considere lo que está ocurriendo (o no) en los escenarios anteriores, y plantee las siguientes preguntas:

1. ¿Las personas comprenden que son creadoras de datos y cómo estos encajan en el panorama general?

2. ¿Existen mecanismos para que las personas expresen sus inquietudes, sugieran posibles mejoras y realicen cambios?

3. ¿Las personas se sienten orgullosas de lo que hacen y asumen la responsabilidad de crear, obtener y utilizar datos que respalden la misión de la organización?

4. ¿Las personas se perciben como clientes de los datos que otros crean, con el derecho y la responsabilidad de explicar lo que necesitan y ayudar a los creadores a desarrollar soluciones en beneficio de todos los involucrados?

APROVECHE LAS OPORTUNIDADES

Recomendamos que todos los gerentes hagan lo siguiente:

-- Vean a las personas de manera positiva y les den voz.

-- Relacionen el "trabajo diario" de las personas con los datos.

-- Fomenten el trabajo en equipo.

-- Comprendan que el empoderamiento conlleva responsabilidad.

-- Adopten una actitud de "ninguna idea es demasiado loca".

LIDERE EL CAMBIO CULTURAL

Todos los líderes tienen agendas muy ocupadas. Es fácil pasar por alto que los datos de alta calidad son fundamentales para todo, y lo esencial que son las personas para la calidad de los datos. Respételas, muéstreles el panorama general y ayúdelas a desarrollarse como creadoras y clientes de datos.