“Sin datos, eres solo otra persona con una opinión”, dijo el pionero de la calidad W. Edwards Deming. Tiene razón, por supuesto, pero su ocurrencia cubre solo la mitad de la historia. Como hemos discutido, los “datos” son la materia prima a partir de la cual se fabrica la “información”. Si es un CXO, es probable que se esté ahogando en datos, incluso cuando carezca de la información necesaria para hacer su trabajo. En este artículo, cubriremos las formas clave de aprovechar esos datos para que se conviertan en información que permita la toma de decisiones críticas.
El arte y la ciencia de convertir datos en información.
- “Comience con el final en mente”, como dijo Steven Covey en su libro “Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva”. Cuando se trata de información, este principio significa que los CXO deben detenerse y pensar detenidamente qué información necesitan: tipo (defectos, dólares, lo que sea); granularidad (aproximada a exacta); puntualidad (mensual, diaria, en este momento); o presentación (tabular, gráfica, realidad mixta). Incluso un gran CDO (director de datos) no puede leer su mente, así que facilite que los profesionales de datos lo obtengan cuando lo desee, cuando lo desee y en la forma que desee.
- Comprender las compensaciones. Es importante trabajar con su CDO para comprender las compensaciones inherentes a sus deseos. Por ejemplo, tenía un cliente que quería datos de nómina perfectamente precisos y procesos creados para garantizar que cada número fuera perfecto antes de su publicación. El problema era que los gerentes de campo necesitaban datos aproximados sobre las horas trabajadas (frente a las planificadas/presupuestadas) lo antes posible para administrar los costes laborales. Los datos perfectos con dos semanas de retraso permitieron sobrecostos laborales espantosos (¡pero los cálculos de FICA y FUTA siempre fueron correctos!)
- Los datos reales son desordenados, por lo tanto, cree procesos de “limpieza de datos”. En el mundo ideal que se enseña en la escuela, nuestros datos siempre están presentes y siempre son correctos, por lo que nuestros problemas de la escuela de posgrado tienen respuestas claras. No es así en el mundo real. Los datos llegan tarde (una de las seis líneas de fabricación tenía un problema de comunicación); simplemente faltan algunos datos (el sensor de la línea de fabricación estaba roto); los valores de los datos son incorrectos (el medidor eléctrico de un cliente lee 100 veces más de lo que debería); los datos están duplicados (un socio comercial envió el conjunto de datos de ayer nuevamente hoy); los datos son fabricados (un socio envía datos engañosos para encubrir un problema). Puedo seguir y seguir: ¡cuantos más datos ha trabajado, más modos de falla de datos ha visto! Como CXO, no está reparando errores de datos, eso es para los equipos de CIO o CDO. Pero es importante que recuerde los “modos de falla de datos” que ha visto y comparta su experiencia con el equipo de adquisición/limpieza de datos; después de todo, ¡su profunda y amplia experiencia lo llevó al C-suite! Y es igualmente importante que considere la información que recibe con un ojo escéptico. “Si ves algo, di algo” se aplica a la salida de información, especialmente cuando se trata de nuevas fuentes de datos o nuevos algoritmos de transformación de datos. ¿Quizás recuerdas el problema de datos “verdaderamente astronómico” que creó la NASA con su proyecto Mars Climate Orbiter? Algunos equipos usaron unidades de medida métricas y otros usaron unidades de medida inglesas, y el resultado provocó la pérdida de una nave espacial de $ 125 millones.
- Cordura: compruebe sus resultados. Soy tan viejo que comencé mis estudios de ingeniería equipado con una regla de cálculo en lugar de una calculadora. Las reglas de cálculo dan los dígitos de la respuesta, pero NO el punto decimal (en otras palabras, obtienes “314159” y depende de ti darte cuenta de que significa “3,14159” en lugar de “31,4159”). Hasta el día de hoy, más de 40 años después, reviso mentalmente todos los cálculos que veo en busca de errores decimales (es decir, órdenes de magnitud). Y déjame decirte: los artículos de periódicos y revistas, las publicaciones en las redes sociales e incluso los libros están repletos de cálculos que se equivocan 10, 100 o 1000 veces. Adquiera este mismo hábito de “órdenes de magnitud”, incluso si no experimentó las alegrías de usar herramientas del siglo XVII como lo hicimos los boomers.
- Aquí hay una verificación de cordura más general, aunque más especializada, llamada “análisis dimensional”. Si trabajas en disciplinas STEM, sin duda manejas cantidades “dimensionales” como millas/h (velocidad), kilos/metro cúbico (densidad), KVA (kilovoltio-amperio) (potencia), etc. Al verificar un cálculo, primero deje a un lado los números exactos (que pueden ser fracciones extrañas o cadenas decimales largas) y verifique las “dimensiones” de esos números. Si un analista de datos carece de una sensación intuitiva para su dominio de datos en particular, es fácil escribir el programa para calcular “metros cúbicos/kilo” en lugar de “kilos/metro cúbico”. Mediante el uso del análisis dimensional, puede asegurarse de que se están realizando las conversiones correctas y que las unidades coinciden. Si trabaja con números dimensionales en ingeniería o ciencia, probablemente ya lo haga, incluso si no le han enseñado explícitamente el análisis dimensional.
Pensamientos finales
Los datos son vitales. Los datos más el juicio más el contexto permiten decisiones y acciones efectivas. Pero los datos en el vacío son algo peligroso. Como consumidor de información de CXO, tenga cuidado de saber qué producto está “comprando” en realidad.
Artículo original aquí
Autor: Wayne Sadin
