Empresa

Qué es un Data Translator y por qué necesita tu compañía tener uno

por-que-necesita-tu-compania-data-translator
Escrito por Lara Olmo

Los datos en si mismos no tienen valor; hay que saber qué significan, extraer de ellos información útil y tomar decisiones de negocia en base a ella. Los científicos de datos saben trabajar con ellos pero los gerentes encargados de dirigir el rumbo de la compañía no les entienden. El puente entre ambos es el Data Translator.

Convertir en información de valor las enormes cantidades de datos que almacenan las empresas se ha convertido en uno de sus objetivos fundamentales. De ahí que el profesional encargado de este función, el científico de datos, sea el perfil profesional más demandado.

Este especialista reúne una serie de cualidades y conocimientos diversos que van desde la analítica, las matemáticas y la estadística, y que le permiten reunir todos estos datos y convertirlos en información valiosa que luego la organización utiliza para tomar decisiones de negocio.

El problema está cuando el científico de datos y el profesional que luego toma esas decisiones (normalmente un gerente u otro miembro de la organización con responsabilidad) no se entienden o no son capaces de comunicarse. Una situación que es más común de lo que muchos creen.

Por un lado los directivos acusan a los científicos de datos de falta de empatía y de no adaptar sus mensajes a un lenguaje que otros compañeros con un perfil menos técnico puedan entender. Según ellos, estos se centran única y exclusivamente en los datos y viven al margen del negocio, de lo que ocurre en la compañía o en su sector.

Pero los científicos de datos también tienen sus motivos para explicar esta falta de entendimiento: creen que los ejecutivos subestiman el Big Data por desconocimiento y que incluso temen tomar ciertas decisiones pese a que los datos den claras muestras de que son necesarias.

Salvar la brecha cultural

La falta de connivencia entre los perfiles técnicos que dominan los datos y quienes tienen que emplear la información para tomar decisiones provoca que se desaprovechen muchas oportunidades de negocio y la posibilidad de adquirir una ventaja competitiva.

Varios investigadores se refieren a esta discrepancia como “brecha interpretativa” en un artículo de la MIT SMR y creen que sólo puede cubrirla un perfil profesional que domine tanto el aspecto cuantitativo como el cualitativo del Big Data, capaz de adaptar la información y los insights que se extraigan en un lenguaje que los gerentes entiendan.

Este perfil existe y se denomina Data Translator. Domina la parte técnica pero también tiene visión de negocio, conoce en profundidad la compañía y el sector en el que se mueve.

Hay quien sugiere que el Data Translator es prescindible si se forma a los ejecutivos para que entiendan mejor los datos y a los científicos para que adquieren habilidades comunicativas y narrativas, pero en función del tamaño de la compañía y del volumen de datos con el que trabaje, esto puede ser una misión complicada.

Retos para el Data Translator

Si una compañía cuenta con un Data Translator en sus filas lo tendrá mucho más fácil que sus competidores para acertar en las decisiones que tome en base a los datos. Pero ello no significa que todos sus problemas estén resueltos; para ejercer su función, tendrá que tener en cuenta varios factores:

Big Data no es Small Data: si el Big Data hace alusión a grandes cantidades de datos cosechados por máquinas, el Small Data se refiere a un análisis pausado en torno a pequeños datos extraídos de individuos concretos. Sería un error reducir las decisiones de la compañía a una perspectiva macro o general.

-Necesidad de un terreno lingüístico común: los ejecutivos no hablan el mismo idioma que los analistas o estadísticos. En su labor de “traducción”, el Data Translator tendrá que emplear herramientas de visualización de datos, gráficos y cualquier recurso que ayude a la representación simplificada. Y además los adaptará según el gerente al que se dirija en cada momento (no es lo mismo Marketing que Recursos Humanos).

-Los científicos de datos son humanos: y como tal el sesgo personal siempre puede producirse. El Data Translator transmitirá la información que estos extraigan pero teniendo en cuenta cierto margen de error y con la disposición para investigar a fondo y tratar de reducirlo.

Habilidades que necesita un Data Translator

Para que el Data Translator ejerza su función adecuadamente, se le exigen una serie de habilidades:

  • Conocimiento suficiente del negocio para que los ejectivos confíen en él.
  • Suficiente conocimiento analítico para comunicarse eficazmente con los científicos de datos.
  • Confianza para hablar con franqueza a los ejecutivos, compañeros y subordinados.
  • Predisposición a buscar un conocimiento más profundo de la información extraída.
  • Habilidades comunicativas y narrativas (no sólo en formato texto, sino gráfico, visual y auditivo).
  • Capacidad de plantear cuestiones y responderlas de una forma comprensible, dejando libertad a los ejecutivos para que hagan sus propuestas.
  • Búsqueda de la excelencia y atención a los detalles.

Sobre el autor de este artículo

Lara Olmo

Periodista 2.0 con inquietudes marketeras. Innovación, redes sociales, tecnología y marcas desde una perspectiva millenial. Vinculada al mundo startup. Te lo cuento por escrito, en vídeo, con gráficos o como haga falta.