Cómo diseñar una buena estrategia de democratización de datos (y por qué necesitas una)

Pensar en ideas para una nueva función de producto hace mucha ilusión, hasta que tienes que respaldar la propuesta con datos repartidos por diferentes departamentos o que son difíciles de conseguir. A veces, también tienes que esperar días a que el equipo de analistas genere un informe. Al final, esa ilusión acaba convirtiéndose en frustración que te acaba frenando.

Ahí es donde entra en juego la democratización de datos: elimina obstáculos y hace que los datos sean accesibles para ti y todos los miembros de tu equipo. Sin esperas. Sin silos. Un acceso rápido y sencillo a insights que te ayudan a tomar decisiones inteligentes e innovadoras.

En este artículo descubrirás todo lo que necesitas saber sobre la democratización de datos: qué es, por qué es importante y cómo puedes lograrla.

Qué es la democratización de datos

La democratización de datos consiste en hacer que los datos sean accesibles para todo el mundo, independientemente de sus capacidades técnicas. El objetivo es garantizar que todos los miembros de tu organización, incluso los no especialistas, obtengan fácilmente los datos que necesitan, cuando los necesitan, y sin ayuda.

Por qué es necesaria la democratización de datos

El objetivo principal de la democratización de datos es resolver las dificultades a las que se enfrentan las personas a diario cuando trabajan con datos. La mayoría de ellas están relacionadas con la arquitectura de datos, que es el modelo que define cómo se organizan y utilizan los datos de tu empresa. Este marco estructural organiza los flujos y las soluciones de almacenamiento de datos, lo que garantiza que los datos correctos estén disponibles para las personas adecuadas en el momento oportuno.

Simplificando todos esos pasos, la democratización de datos aporta muchas ventajas a las organizaciones. Por ejemplo:

• Optimiza la arquitectura del almacenamiento de datos, para que los datos sean más fáciles de encontrar y usar.

• Elimina obstáculos, para que los equipos puedan compartir y usar la información con mayor libertad.

• Simplifica la gestión de datos, para que el tratamiento de datos sea más sencillo e intuitivo.

• Mejora la seguridad de los datos, para reducir las posibilidades de filtraciones y violaciones de datos.

Todo esto permite que los datos valiosos lleguen a quienes mejor puedan aprovecharlos. Cuando los equipos trabajan con los datos adecuados, pueden tomar decisiones fundamentadas que benefician a todos, tanto a las personas como a la empresa en su conjunto. No solo les ayudan a resolver problemas, sino que también despiertan su curiosidad y les animan a innovar y a explorar nuevas formas de utilizarlos.

Democratización de datos vs. gobierno de datos

La democratización de datos y el gobierno de datos son conceptos que están relacionados pero no significan lo mismo.

• La democratización de datos consiste en hacer que los datos sean utilizables y accesibles para una audiencia amplia.

• El gobierno de datos consiste en definir políticas para garantizar que se gestionen correctamente y mantengan su calidad y seguridad.

Ambos elementos son esenciales para crear un negocio y un producto que realmente se basen en datos. Juntos, ayudan a mantener la precisión, la fiabilidad y la protección de los datos, a la vez que brindan a todos los empleados el apoyo y los recursos que necesitan para aprovecharlos al máximo.

Cómo diseñar una estrategia de democratización de datos

La idea de democratizar los datos suena bien, pero lo difícil puede ser llevarla a la práctica. Una estrategia de democratización de datos es un plan claro que define los pasos, las directrices y las herramientas adecuadas para hacerlo realidad.

A continuación, encontrarás los pasos que debes seguir para concretar iniciativas de democratización de datos en tu organización.

1. Evalúa tu panorama de datos actual

Analiza qué datos tienes, quién los usa, cómo se accede a ellos y cómo se gestionan. Tener claros todos estos puntos te ayudará a identificar qué cambios debes hacer.

Piensa en cómo los diferentes equipos suelen trabajar con los datos y en las herramientas y recursos que utilizan para completar sus Job to be Done (JTBD). Por ejemplo:

• Producto se basa en feedback de usuarios y herramientas de analítica de producto para identificar tendencias, desarrollar funciones y aportar más valor a los clientes.

• Marketing utiliza plataformas de analítica para hacer un seguimiento del rendimiento de las campañas y datos sobre el comportamiento de los usuarios para crear contenido más atractivo.

• Crecimiento aprovecha los datos para hacer experimentos, como pruebas A/B, en plataformas de optimización y generar experiencias digitales personalizadas.

• Ventas trabaja con sistemas CRM para analizar las interacciones de los clientes, identificar prospectos con mayor probabilidad de generar conversiones y refinar las tácticas de venta.

• Dirección utiliza herramientas de inteligencia empresarial para monitorizar el rendimiento y tomar decisiones fundamentadas sobre futuras inversiones.

No asumas que sabes cómo la gente de tu empresa trabaja con los datos. Pregúntaselo. Por ejemplo, hacer preguntas como "¿Cómo utilizas datos para alcanzar tus objetivos y qué te impide cumplirlos?" o "¿Qué te gustaría hacer con datos que aún no has analizado?", te ayuda a que las metas que te pongas con los datos sean inclusivas y realistas.

Luego, analiza qué funciona y qué no. Trata de identificar obstáculos y áreas donde mejores herramientas o un mayor acceso puedan ayudar a tus compañeros a alcanzar sus objetivos más rápido. El propósito de este paso es conocer la calidad de los datos y cómo fluyen (o no) entre las diferentes áreas de la organización.

2. Define tu marco de democratización de datos

Este marco no solo guiará la implementación de la estrategia de democratización de datos, sino que también garantizará que sea coherente con los objetivos empresariales y las necesidades y las expectativas de los empleados. Esto asegurará que todas las personas que trabajan con datos puedan hacerlo de una forma productiva y que contribuya al objetivo de ofrecer una experiencia agradable y basada en datos.

Descubre qué deseas lograr con la democratización de datos y crea un plan basado en esos objetivos. Para ello, sigue los pasos que encontrarás a continuación.

• Define las metas que quieres conseguir con los datos: puede que sea aumentar los ingresos, mejorar los beneficios, o simplificar la gestión y transferencia de datos a medida que su volumen aumenta y que tu empresa crece.

• Crea políticas sobre accesibilidad de los datos: aprovecha todo lo que hayas averiguado sobre las operaciones con datos en tu empresa para identificar oportunidades para cambiar, crear e implementar políticas que acaben con los silos y pongan los datos a disposición de los usuarios. Este también es un buen momento para definir cómo las herramientas, la automatización y la IA pueden ayudarte a hacer realidad esta visión, lo que lleva al siguiente paso.

3. Elige las herramientas de democratización de datos adecuadas

La democratización de datos comienza con una buena arquitectura de datos, pero se potencia utilizando el conjunto de herramientas apropiado.

Invierte en productos que ayuden a tu equipo a trabajar con datos de manera eficiente, para que puedan obtener insights y tomar decisiones basadas en datos sin depender de nadie. A continuación, encontrarás herramientas que podrían resultarle útiles a tu empresa, en función de su tamaño y del nivel de madurez de datos.

• Herramientas de visualización de datos: convierten datos complejos en cuadros y gráficos fáciles de entender. Para saber cómo está funcionando una campaña, los equipos de marketing no analizan datos en bruto, sino que utilizan herramientas como Tableau o Power BI, con las que crean informes visuales que les permiten identificar tendencias y obtener insights de un vistazo.

• Plataformas de datos abiertos: centralizan los datos públicos, lo que permite que cualquier persona puede consultarlos y utilizarlos para sus propios fines. Por ejemplo, los equipos de producto utilizan Data.gov o el portal de datos de libre acceso del Banco Mundial para encontrar conjuntos de datos disponibles públicamente cuando necesitan hacer investigaciones de mercado, análisis competitivos o identificar datos demográficos y preferencias de los usuarios o datos geográficos y económicos.

• Catálogos de datos: funcionan como índice de búsqueda de conjuntos de datos disponibles, lo que facilita a los usuarios encontrar y consultar los datos que necesitan. Herramientas como CKAN o Socrata ayudan a los equipos digitales a encontrar conjuntos de datos específicos rápidamente, sin necesidad de buscarlos en innumerables repositorios.

• Herramientas de gobierno de datos: ayudan a gestionar y proteger los activos de datos para que sean precisos, seguros y cumplan con la normativa vigente. Los equipos de marketing que gestionan datos de clientes y necesitan garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo utilizan herramientas como Colibra o Informatica que ayudan a gestionar y aplicar las reglas y los controles adecuados.

• Herramientas de analítica de autoservicio: permiten a los usuarios hacer análisis de datos de forma autónoma, sin depender de los departamentos de desarrollo ni de los equipos de ciencia de datos. Utilizar herramientas de analítica de autoservicio, como Contentsquare o Google Analytics, permite a los equipos no solo acceder a los datos, sino también integrar los informes y el análisis de datos en su rutina diaria.

Cómo utilizar Contentsquare para la democratización de datos

La plataforma de inteligencia sobre la experiencia de Contentsquare aporta claridad sobre cómo se recopilan y utilizan los datos de los clientes.

Los equipos de producto, marketing, y analítica de empresas con una estrategia de democratización de datos utilizan las siguientes funcionalidades y funciones de Contentsquare para tomar decisiones fundamentadas y optimizar las experiencias de los usuarios, sin tener que pedir ayuda.

• Insights con IA: descifra métricas clave, obtén resúmenes en tiempo real y recibe alertas inteligentes y recomendaciones con Sense, la IA de Contentsquare. Con hacer un par de preguntas sencillas a Sense a través de una interfaz intuitiva, los equipos pueden aclarar las experiencias digitales de sus clientes y tomar decisiones basadas en datos. Además, a todo el mundo le resultará fácil obtener y aplicar insights sobre los usuarios gracias a una vista centralizada de los datos de comportamiento de los usuarios (por ejemplo, dónde, cómo y por qué interactúan de la forma en que lo hacen con un producto o sitio web).

• Integración de datos: combina datos sobre la experiencia de los usuarios con insights que obtengas con otras herramientas, como CRM o plataformas de pruebas A/B. Estas integraciones ayudan a unificar datos de diversas fuentes para obtener una visión completa del comportamiento de los usuarios y poder tomar mejores decisiones en todos los departamentos.

• Reproducciones de sesiones: revisa grabaciones de sesiones de usuarios reales para observar cómo interactúan con productos, sitios web o aplicaciones. Estas reproducciones ayudan a tu equipo a conocer cómo los clientes usan las diferentes funciones, dónde podrían tener dificultades y qué se podría mejorar para optimizar la experiencia de cliente.

• Mapas de calor: visualiza dónde hacen clic, por dónde se desplazan y en dónde se detienen las usuarias y los usuarios en una página. Los mapas de calor te permiten obtener insights visuales sobre la interacción de los usuarios con diferentes elementos, como llamadas a la acción (CTA) o las imágenes, lo que ayuda a los equipos a optimizar el diseño y la funcionalidad basándose en cómo la gente interactúa realmente con ellas.

• Análisis de recorridos: mapea todo el recorrido de los usuarios, desde su visita inicial hasta la conversión final. Esta función permite a los equipos identificar dónde se encuentran obstáculos o abandonan, lo que les proporciona información valiosa para mejorar la experiencia general de usuario en cada paso.

Con una configuración sencilla e insights valiosos, todo el mundo puede ponerse a trabajar y concentrarse en sus tareas sin tener que lidiar con procesos de datos complejos.

Contentsquare proporciona a tus equipos las herramientas sencillas que necesitan para analizar e interpretar datos de manera eficaz.

4. Pon en marcha un programa de alfabetización de datos

La analítica de datos puede resultar abrumadora para principiantes. Para democratizar los datos y hacerlos accesibles al mayor número posible de personas, necesitan ciertas habilidades y conocimientos para poder interpretarlos y aplicarlos de forma eficaz.

Para ello, debes invertir en programas de alfabetización de datos y garantizar que los datos se presenten de una manera clara y fácil de interpretar. Por ejemplo:

• Educa a los empleados sobre cómo la democratización de datos mejora su rendimiento laboral y les permite obtener mejores resultados.

• Asegúrate de que todo el mundo conozca el alcance, la importancia y los procesos de los datos.

• Explica las funcionalidades de cada plataforma de datos, por ejemplo, cómo navegar por ella y cómo obtener, consultar e interpretar datos.

• Pide a personas expertas en la materia y responsables de datos que te ayuden a conseguir que todo el mundo se involucre y a integrar la alfabetización de datos en el proceso de onboarding de nuevos empleados.

5. Establece políticas de gobierno de datos

Para que la democratización de datos sea eficaz, los equipos deben confiar en los datos a los que acceden. Si dudan de su precisión o pertinencia, no los usarán. Aquí es donde entran en juego las políticas de gobierno de datos, que garantizan la fiabilidad y el cumplimiento de los estándares.

Disponer de buenas políticas de gobierno de datos también garantiza la seguridad y privacidad de los mismos. Estas directrices definen cómo deben protegerse los datos, quién puede acceder a ellos y en qué circunstancias.

A continuación, conocerás cómo configurar algunas reglas para garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos, manteniendo al mismo tiempo el acceso abierto.

• Genera confianza en la calidad de los datos. No sirve para nada utilizar programas de datos si las usuarias y los usuarios no confían en la calidad de esa información. Adoptar una solución, como la gestión de datos maestros (MDM) que crea un único registro de datos maestros para cada persona o puesto en una empresa, es una buena manera de mantener y resolver problemas relacionados con la calidad. Estableciendo una única fuente de datos fiables, podrás gestionarlos y compartirlos mejor en toda la empresa con total confianza.

• Establece políticas de seguridad y privacidad de datos. La accesibilidad no implica que todas las personas deban tener acceso a toda la información. Protege la seguridad y la eficiencia de los datos asegurando que los equipos tengan acceso únicamente a datos que se ajusten a sus conocimientos, competencias y necesidades. De este modo, los empleados dispondrán de los recursos y el apoyo que necesitan para sentirse protegidos y capaces, así como para usarlos de forma segura y responsable.

• Define roles y responsabilidades para la gestión de datos. Tener claros los roles y las responsabilidades facilita la democratización de datos. Cuando todo el mundo tiene claro cuál es su papel en el ecosistema de datos, es más fácil conceder un acceso amplio a los datos sin comprometer la calidad ni la seguridad. Los roles más importantes son los de administradores de datos (gestionan y supervisan conjuntos de datos), custodios de datos (que gestionan el almacenamiento, la seguridad y las copias de seguridad de los datos) y los usuarios de datos (consultan y utilizan datos para sus tareas diarias).

• Detalla procedimientos para el intercambio de datos y la colaboración. Estos procedimientos garantizan que los datos se comportan de forma responsable y eficaz en toda la empresa o con socios externos. Por ejemplo, este sería un buen momento para firmar un acuerdo de confidencialidad para compartir datos de ventas con un proveedor de servicios externo o para declarar que los datos de los clientes solo deben utilizarse para análisis que mejoren la experiencia de usuario y no para actividades de marketing no autorizadas.

Si dejas claras las expectativas y las expectativas, puedes permitir que cualquier persona de la organización pueda beneficiarse de ellos, sin exponerte a riesgos legales ni de seguridad.

Próximos pasos hacia la democratización de datos

Es hora de que pongas en marcha tu estrategia de democratización de datos, le hagas un seguimiento para saber si funciona y la vayas ajustando según sea necesario. Tus esfuerzos pronto darán sus frutos: una estrategia clara e intuitiva que anima a todo el mundo a trabajar con datos.

A medida que la gente se vaya familiarizando con su rol, tu estrategia de democratización de datos tendrá más respaldo en la organización, lo que te ayudará a mejorar procesos y herramientas e incorporar otros nuevos. Entre todos, mejoraréis la eficiencia, descubriréis nuevos insights y conseguiréis que la gente quiera sacar el máximo partido a los datos.

Preguntas frecuentes sobre democratización de datos