Hace unas semanas, asistí a una conferencia de ciencia de datos donde tuve la oportunidad de conversar con una persona que solía formar parte de un equipo centralizado de ciencia de datos en una gran compañía de seguros. Sin embargo, me comentó cómo ese grupo se había desmantelado y dispersado en las diferentes áreas de negocio. Esto me hizo reflexionar, ya que a lo largo de mi carrera, en varias compañías diferentes, me he enfrentado a este dilema: ¿Deberíamos centralizar la función de análisis de datos o distribuirla entre los diferentes equipos de negocio?

Desafortunadamente, muchas organizaciones, incluyendo algunas empresas en las que he trabajado o asesorado en el pasado, oscilan entre los dos extremos y no logran aprovechar el tremendo impulso empresarial que se puede obtener a través del análisis de datos. La tensión entre la centralización y la descentralización es un debate que lleva años en curso y se complica aún más por las luchas de poder y otras dinámicas humanas.

En este artículo, compartiré mi opinión sobre lo que considero que funciona mejor: una organización de análisis de datos híbrida, donde algunas funciones están centralizadas y otras se distribuyen en las áreas de negocio. La clave está en identificar los espacios donde se debe fomentar la colaboración. He tenido la suerte de guiar la formación de este tipo de organizaciones híbridas y ver de primera mano el tremendo valor empresarial que pueden desbloquear a partir de los datos.

Comencemos por comprender los impulsores de la centralización y la descentralización en el análisis de datos. Los impulsores de la centralización suelen ser el control, el costo y la conformidad. El control surge de una debilidad real o percibida relacionada con el cumplimiento normativo o la presencia de un ejecutivo talentoso y decidido que está apasionado por una dirección específica para el análisis de datos. La conformidad suele ser un problema en organizaciones que están avanzando en la curva de madurez del análisis de datos. Inicialmente, la necesidad es estandarizar las fuentes de datos; esto es seguido por el deseo de conformar las definiciones de datos, métricas y procesos. El costo siempre es una preocupación cuando las organizaciones creen que no están obteniendo el valor empresarial adecuado de los datos y el análisis. La centralización ayuda a una organización a comprender más completamente su costo total y luego intentar reducir estos costos aprovechando sinergias y reduciendo el trabajo redundante.

En resumen, la centralización y la descentralización en el análisis de datos son dos enfoques que tienen sus ventajas y desventajas. La clave está en encontrar el equilibrio adecuado para cada organización, identificando las funciones que deben ser centralizadas y aquellas que pueden ser descentralizadas. La colaboración entre los diferentes equipos y áreas de negocio es fundamental para aprovechar al máximo el valor de los datos y el análisis.

Espero que este artículo haya sido útil para comprender la importancia de la centralización y descentralización en el análisis de datos. Si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en dejarlo a continuación.