Hace casi tres años, mientras trabajaba en SAP Global Marketing, escribí un BLOG que ha superado la prueba del tiempo: “Los geeks ganaron: el auge de la analítica de marketing, la gestión del rendimiento y la ciencia de datos”.
Estaba cerca del final de un largo y exitoso trabajo para SAP Digital Business Services Marketing, centrado en el arte y la ciencia del análisis de marketing con un poco de liderazgo intelectual.
Miré hacia atrás y vi la referencia de que había pasado más de un cuarto de siglo desde que el término “inteligencia de negocios” (BI) se convirtió en la corriente principal en el léxico de las organizaciones de TI y marketing.
Este concepto fundamental de transformar datos en conocimiento para una mejor toma de decisiones informada prácticamente no ha cambiado, mientras que la tecnología subyacente ha madurado significativamente. Veamos cómo…
Comidas para llevar rápidas:
Las herramientas de Martech están aprovechando la combinación de inteligencia comercial, big data y análisis de marketing.
El papel del científico de datos ha adquirido una nueva importancia en el contexto del marketing.
La visualización puede ayudar a toda la organización a comprender la importancia de los datos.
La inteligencia empresarial se encuentra con la ciencia de datos
Avance rápido tres años. Hace casi un año me uní al equipo de Dresner Advisory Services, me reuní con el “padre de BI” Howard Dresner, con quien trabajé por primera vez hace más de 30 años en DEC.
En la publicación anterior, hablé sobre cómo la ciencia de datos realmente se estaba consolidando cuando se combinaba con BI, datos y análisis, y cómo avanzaba específicamente en el campo de la gestión del rendimiento de marketing. Y con él, una nueva generación de análisis de marketing de próxima generación, que permite a un grupo completamente nuevo de profesionales de marketing que combinan la tecnología de marketing (MarTech) con la ciencia de datos.
Nuestro seminario web mensual más reciente de Dresner Advisory Services Luncheon Learning se centró en la ciencia de datos.
Destacamos su madurez, cómo se aprovecha dentro de las organizaciones, su relación con la alfabetización de datos y, en última instancia, cómo contribuye al éxito de la iniciativa de BI de una organización. La pregunta ya no es “por qué” la ciencia de datos, y el diálogo ha cambiado “cómo” para aprovecharla mejor.
Sí, “los geeks aún ganaron”, y esta combinación de habilidades del cerebro izquierdo y derecho está alimentando nuevos conjuntos de habilidades creativas, a menudo combinadas con martech.
Rápidamente recordé las características de un científico de datos exitoso. Como hemos visto el surgimiento del “comerciante moderno”, hemos visto un aumento paralelo del “científico de datos moderno”.
El papel del científico de datos moderno
Según la oradora invitada de nuestro seminario web, la Dra. Theresa Johnson, científica de datos de Airbnb, pueden tener un rol formal, integrado en una función/equipo, o incluso como “científico de datos ciudadano” haciendo esto a tiempo parcial como parte de su trabajo en general.
Traen un conjunto de habilidades eclécticas a la mesa: técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro de las amplias áreas de matemáticas, estadísticas e informática. Un científico de datos se basa en su experiencia única, y lo más probable es que sea experto en algunas áreas y competente en otras. El término ecléctico se aplica mucho aquí.
Theresa habló sobre su propio viaje hacia su papel como científica de datos. Esto me hizo pensar en mi propio viaje único.
La tecnología BI evoluciona con Martech
Aproveché una imagen bien utilizada de muchos seminarios web y sesiones de conferencias, mostrando mi propio viaje único a través de organizaciones y tecnología, superpuesto a la evolución de la informática desde los primeros mainframes, al cliente/servidor, a Internet y la computación en la nube, y con eso , las tecnologías avanzadas y maduras que tenemos hoy, que incluyen BI moderno, análisis y martech.
Mucho ha cambiado y evolucionado, desde los primeros cálculos numéricos con herramientas del sistema de soporte de decisiones (DSS) como SAS, SPSS e IRI EXPRESS hasta soluciones innovadoras de cliente/servidor y las soluciones modernas basadas en la nube de hoy.
Evaluamos la tecnología de BI estratégica en Dresner Advisory Services, y este panorama ha cambiado profundamente en los más de 35 años de este viaje.
Y con él, una evolución del panorama martech, que exploré en una publicación con el “padre de MarTech” Scott Brinker de HubSpot. Cada vez que me preguntan qué ha cambiado durante este tiempo, mi respuesta es bastante simple: ¡“todo”!
La alfabetización de datos lo une todo
Factores de alfabetización de datos directamente en la ciencia de datos. Nuestra oradora, Theresa, se refirió a esto y a cómo la alfabetización de datos, definida como la comodidad para trabajar, manipular, analizar y visualizar datos, es una base clave para TODAS las tomas de decisiones basadas en datos, y eso incluye lo que discutimos sobre la ciencia de datos.
En ese momento recordé una mesa redonda de alfabetización de datos de Jonathan Scharr, quien dirige BI y análisis para Middlesex Health, y yo di en la conferencia virtual Dresner Advisory Services Real BI de este año. Usamos un ejemplo bastante famoso, “la marcha de Napoleón”, utilizado por Ed Tufte, mi profesor de economía en Yale, para ilustrar el concepto de visualización de datos, y cómo esta es solo una forma en que podemos hacer que nuestra organización y nuestro equipo estén más alfabetizados en datos.
Este es un clásico “una imagen vale más que mil palabras”, y en nuestra sesión, mostramos lo que debemos hacer para construir una base sólida de alfabetización de datos, incluida la habilitación de herramientas de autoservicio, cómo se unen los científicos de datos de diversa experiencia, y mucho más.
No es sorprendente que muchos llamen a Tufte el “padre de la ciencia de datos” y es extraordinario haber estudiado con él y trabajar con el “padre de BI” Howard Dresner. Los rayos no caen dos veces en el mismo lugar, por lo que es un gran honor haber tenido esta experiencia.
Theresa discutió en detalle el concepto del “científico de datos ciudadano”: no es un miembro a tiempo completo del equipo de ciencias de datos, sino parte de un rol/equipo funcional, y que contribuye al esfuerzo general de ciencia de datos a tiempo parcial.
Mediante el uso de herramientas de BI y MarTech, su trabajo puede ayudar a los científicos de datos a ampliar el alcance de la analítica en una organización, realizando las tareas de ciencia de datos menos complejas y brindando una perspectiva empresarial funcional a la ciencia de datos.
Este último puede ayudar a traducir los problemas comerciales en soluciones de ciencia de datos, trabajar con las partes interesadas clave en toda la organización y ayudar a crear requisitos de soluciones adicionales y, en última instancia, ayudar a impulsar la toma de decisiones informada por datos.
Me han preguntado cómo se comienza y se convierte en un “científico de datos ciudadano”. Comienza levantando la mano, solicitando acceso a diferentes fuentes de datos que ayudarán a los proyectos y áreas de enfoque de su equipo, y adquiriendo experiencia en soluciones de BI y martech.
Este es un excelente ejemplo del “tecnólogo de marketing”, otro concepto defendido por Scott Brinker: un vendedor con habilidades técnicas, un mayor nivel de alfabetización de datos y que trabaja con un conjunto de herramientas martech (incluida la pila de martech de la organización).
Defendemos el uso de la gobernanza, y es clave garantizar que se incluya y forme parte de la revisión regular del proyecto y la cadencia de informes. Y los propios “científicos de datos regulares” son clave para el equipo de expertos que supervisan cómo todos usan los datos, en sí mismos una parte clave de una gobernanza exitosa.
Entonces, varios años después, los Geeks aún han ganado; de hecho, dejamos de llevar la cuenta hace años.
Vea la repetición a pedido de nuestro seminario web más reciente de Dresner Advisory Services Luncheon Learning sobre ciencia de datos y únase a nosotros todos los viernes a la 1 p.
Fred es director de investigación en Dresner Advisory Services, un veterano de marketing de la industria de alta tecnología y ex director senior de marketing de SAP Global Marketing.
Únete a él en línea: Gorjeo, Facebook, LinkedIn
