Para saber cómo puedes aplicar análisis de datos en el trabajo, el primer paso es tener claros los conceptos.
No confundir la velocidad con el tocino.
No mezclar churras con merinas.
Una cosa es el análisis de datos y otra cosa es la inteligencia artificial.
Una cosa es recoger datos a mano y otra cosa es almacenarlos en formato digital.
Si no estás digitalizando la información que se genera en tu empresa o en tu puesto de trabajo, empieza por ahí.
Todo el mundo sabe que primero van los calzconcillos y luego los pantalones.
Y si necesitas ayuda con esta primera etapa, déjame tu correo aquí abajo para ver si podemos trabajar juntos.
A partir de ahora vamos a suponer que ya tienes los datos digitalizados y almacenados en un formato accesible.
¿Qué puedo hacer con los datos que se generan en mi empresa?
«Joder, con todos los datos que se generan aquí, seguro que se puede hacer algo interesante. Pero no tengo ni idea de por dónde empezar.»
«Seguro que podríamos mejorar nuestra manera de hacer las cosas si analizáramos los datos que se generan.»
Otro pensamiento que se te puede haber pasado por la cabeza:
«Si empezara a recoger estos datos, podría…»
Si te reconoces en alguna de las situaciones anteriores, sigue leyendo, que vamos bien. Para eso es este artículo.
1. Identificar los datos que se generan en tu empresa o puesto de trabajo.
Lo primero que yo para en este proceso de ‘cómo aplicar el análisis de datos en mi empresa o puesto de trabajo‘ haría sería identificar los datos que sí se están recogiendo y almacenando en la empresa o en tu puesto de trabajo.
No hace falta que reinventes la rueda. Empieza simple. Hazme caso. Ya habrá tiempo de complicar las cosas.
Te coges un word o papel y boli y empiezas a identificar los grupus gurdus de datos:
– Datos de clientes
– Datos de ventas
– Datos de producción
– Datos de personal
– …
Cuando ya tengas los grupus gurdus de datos identificados, noh vamoh hata abaho. Ahora toca identificar los datos concretos que se están recogiendo en cada uno de los grupus gurdus:
– Datos de clientes
– Aquí van los datos más concretos (y si pones dónde están almacenados, mejor que mejor)
– Datos de ventas
– Aquí van los datos más concretos (y si pones dónde están almacenados, mejor que mejor)
– y así con todos los grupus gurdus
2. Identificar los datos que no se están recogiendo pero que podrían ser útiles.
La anterior tarea es la más fácil. Es hacer inventario de lo que ya tienes.
Ahora toca la parte más creativa.
¿Qué datos no se están recogiendo pero que podrían ser útiles?
Además del trabajo que tienes que hacer solo, yo te recomiendo que hables con tus compañeros de trabajo. Seguro que ellos tienen ideas interesantes sobre qué datos podrían ser útiles para mejorar la empresa o tu puesto de trabajo.
Vuelve a coger tu word o papel y boli y empieza a identificar los grupus gurdus de datos que no se están recogiendo pero que podrían ser útiles:
– Datos de calidad
– Datos de proveedores
– Datos de marketing
Y de nuevo, cuando ya tengas los grupus gurdus de datos identificados, toca identificar los datos concretos que no se están recogiendo pero que podrían ser útiles en cada uno de los grupus gurdus.
NOTA: Si no tienes compañeros de trabajo, habla contigo mismo.
NOTA 2: Si hablas contigo mismo y no te haces caso, mal vamos.
NOTA 3: Si tienes problemas para hablar contigo mismo, déjame tu correo aquí abajo para ver si podemos trabajar juntos.
NOTA 4 y la más importante: No te limites por los problemas que vendrán después. Escribe todo lo que se te ocurra.
3. ¿Qué información puedo extraer de estos datos?
Ahora que ya tienes identificados los datos que se están recogiendo y los datos que no se están recogiendo pero que podrían ser útiles, toca pensar qué información puedes extraer de estos datos.
De nuevo, no te limites por los problemas que vendrán después. Hazme caso y escribe todo lo que se te ocurra. Ya habrá tiempo de pasar la maquinilla de afeitar y de quedarte con lo importante.
«Me gustaría saber cuántos clientes nuevos hemos tenido este mes.»
«Me gustaría saber cuántas ventas hemos hecho este mes.»
«Me gustaría saber cada cuánto tiempo compran nuestros clientes.»
«Me gustaría saber cuánto tiempo tardamos en atender a un cliente.»
«Me gustaría saber cuánto tiempo tardamos en resolver una incidencia.»
«Me gustaría saber cuánto tiempo tardamos en producir un producto.»
«Me gustaría saber cuáles son las quejas más frecuentes de nuestros clientes.»
«Me gustaría saber cuál es el índice de calidad de nuestros productos.»
«Me gustaría ver la evolución de … en los últimos 12 meses.»
Y así con todo lo que se te ocurra.
4. Empieza a priorizar.
Ahora que ya tienes una lista de información que te gustaría extraer de los datos, toca priorizar.
Seguro que hay datos que ya recoges y que responden a alguna de las preguntas anteriores.
Puede que haya datos que no recoges pero que también aportarían información valiosa.
Ahí tendrás que valorar la situación, ver cuál sería el esfuerzo de empezar a recoger esos datos y decidir por dónde empezar.
Conclusión y próximos pasos
Solo con la información que te acabo de dar, podrías empezar a aplicar una metodología para establecer una estrategia basada en datos para tu empresa o para tu puesto de trabajo.
«Pero Borja, ¿cómo podría seguir?»
Te lo contaré en otro artículo.
«Borja, todo esto está muy bien, pero yo no tengo autoridad para hacer nada de esto en mi empresa o puesto de trabajo.»
No me lo creo.
Si has llegado hasta aquí, es porque tienes interés en mejorar las cosas. Si dependes de alguien en un puesto superior, no me creo que no puedas hablar con esa persona y plantearle tus ideas. (Otra cosa es que no sepas cómo llegar a esa persona)
Como mínimo, van a valorar tu interés y tu proactividad. Y van a ver a una persona con capacidad analítica, que conoce los entresijos de la empresa y que sabe cómo la empresa podría mejorar.
Si no consigues que te hagan caso, cambia de empresa.
Este es el aprendizaje más importante que te puedo dar en este artículo.
«¿Y si quiero que me ayudes para saber cómo puedo aplicar el análisis de datos en mi empresa o en mi puesto de trabajo?»
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