El tema de los datos es muy interesante para mi. Últimamente hablamos de Big Data, de la profesión cientific@ de datos, de Industria 4.0, etc. En el mismo tiempo y sobre todo fuera del ámbito administrativo, cuando se trata de datos acerca de la calidad de los productos y servicios, y los procesos de trabajo, todavía está muy joven la cultura de explotar correctamente los números para extraer de ellos la información necesaria, aprender de esta información, comprender mejor tanto los procesos como la organización y tomar decisiones acertadas.
Es curioso ver la inmensa cantidad de datos que se recoge en las empresas y la falta de datos buenos para gestionar el trabajo operativo.
Es interesante percibir las sensaciones de curiosidad, miedo, desafío, reticencia, con las que las personas entran en la fase de la gestión cuantitativa.
Para hablar de todo esto, he invitado a Lourdes Pozueta, una científica de datos para compartir contigo su experiencia.
Lourdes Pozueta es científica de datos. Se dedica a diseño de experimentos, análisis estadístico de datos, Optimización de productos y procesos y mejora continua.
¿Son los datos útiles para las organizaciones?
Los Datos no son útiles o inútiles de por si. Si no se utilizan para algo útil o se utilizan mal desde luego son inútiles. Habrá que preguntarse el coste que supone hacer una actividad inútil.
¿En qué consiste el labor de una científica de datos como tu?
El labor consiste en interpretar el entorno de una organización desde otra perspectiva.
Yo escucho a mis clientes en sus reflexiones, trato de captar lo que desean tratar, pregunto, pregunto,…, e intento ayudar desde mi pensamiento estadístico que trata de avanzar en base a hechos, datos, evidencias. Les ayudo a exponer sus modelos mentales, sus creencias, a analizar datos existentes o a diseñar planes de recogida de datos útiles para avanzar en la sabiduría. Acabamos atrapando el conocimiento en imágenes que perduran…
¿Con qué costumbres te encuentras en las personas cercanas a los datos?
Me gustaría encontrarme con organizaciones avanzadas en sus hábitos de captura de información pero la realidad es que hay que comenzar con niveles de base. Hay muchas malas costumbres que hay que tratar de mejorar:
- Los datos no se cuestionan a pesar de que a partir de ellos se toman importantes decisiones. Directivos y técnicos tienen una visión muy distorsionada de la realidad
- Se rellenan ficheros Excel como si fuera un cuaderno con hojas donde en cada hoja está un día, o un turno, …etc. Las personas se limitan a extraer resúmenes y resulta difícil tener toda la información trazable en un único fichero para extraer conocimiento.
- Las oscilaciones en los indicadores, la variabilidad, se interpretan mal y se toman acciones poco meditadas. Por supuesto la evaluación del impacto de la acción no es una costumbre extendida.
- Las personas aprenden con tácticas muy poco eficaces: experimentos del tipo prueba-error, cambiar las condiciones por libre albedrío,…no permite entender lo que ocurre.
¿Qué hace falta para superar el miedo a los datos y las estadísticas?
¿Miedo? Jaja.
Me viene a la mente la cantidad de personas que “les da miedo” mirar los datos de lo que gastan y no son despilfarradoras o mirar los resultados de los análisis clínicos y son pruebas rutinarias o mirar el peso de la báscula. Algunos miedos pueden estar justificados pero yo creo que hay una falta de costumbre, una falta de hábitos de entender aquello que nos preocupa desde los datos y a ser posible de forma visual.
Se me ocurre que en general “el miedo al dato” hay que atajarlo con conocimiento del dato (entender lo que representa el número o palabra en cuestión) y con más educación sobre el modo de tratarlo (entender los pros y contra de cada herramienta en cada necesidad).
El miedo yo creo que se puede volver en entusiasmo cuando las personas participan proponiendo la utilidad o reto, se cuestionan lo que verdaderamente es importante recoger, el modo de tratarlo e imaginan el modo de visualizarlo (a ser posible realizando un prototipo), participan en el diseño de la recogida de datos y prueban el prototipo para evaluarlo.
¿En qué personas encuentras más motivación?
En las que tienen una necesidad cercana a su día-día (bajar costes, controlar variabilidad, crear un buen producto para el mercado) y tienen pasión por aprender.
¿Qué lleva a las personas a querer explotar la información de los datos?
Puedo identificar dos situaciones.
- Una finalidad de utilidad, o necesidad de dar respuesta a acontecimientos que llaman la atención de uno, de evaluar en base a evidencias la eficacia de acciones que afectan a la gestión de su organización, necesidad de encontrar respuestas a preguntas no muy bien formuladas que se agolpan en torno a una preocupación.
Muchas veces se deposita en los datos la confianza de para llegar a esa sabiduría que ayude a entender y mejorar el entorno. - El reciclado. Hay muchas organizaciones con grandes “almacenes” de datos que nadie utiliza, son en general “datos basura”. Ocurre que aparece en ocasiones cierto interés por “reciclar”, por sacar provecho a tan importante esfuerzo realizado pero a veces no merece la pena. Mejor venderlo a un buen “chatarrero de datos” o tirarlo.
¿Qué suelen descubrir las organizaciones sobre sus procesos cuando miran los datos en detalle? – algo que se les escapa si no.
Hay momentos frustrantes y otros muy agradables; en todo caso suponen un avance en comprender la realidad y en identificar oportunidades de mejora.
Los hallazgos que acaban impactando a las personas están relacionados con:
- Pasar de manejar automáticamente datos sin convencimiento a comprender la naturaleza o significado de los mismos simplificando operativas y adecuándolo a la necesidad desde el convencimiento.
- La cantidad de datos basura que corre por los procesos o el modo tan poco amigable que se recogen los datos y que dificulta enormemente adquirir sabiduría.
- El conocimiento nuevo al que se llega si el pensamiento estadístico impera.
- El método de reflexión es la clave y lo que ha de cambiar: saber generar preguntas e imaginar las evidencias a encontrar con las herramientas apropiadas y, a partir de ahí, guiar el modo de recoger datos de calidad. Esto conlleva a identificar muchas malas costumbres.
