Big Data: Su efectividad está en las personas

Últimamente hay mucho «hype» alrededor del «Big data», como si se tratara de algo realmente novedoso. Y lo cierto es que el «Big data» lleva ya bastantes años entre nosotros. Simplemente ha cambiado y ahora es distinto, pero sigue manteniendo su esencia original.

¿Por qué es tan importante el «Big data»? Muy sencillo. En el trabajo del conocimiento, tu efectividad depende en gran medida de la calidad de las decisiones que tomas. Por eso el «análisis y la toma de decisiones» está en la lista de las 10 competencias más críticas para 2020 identificadas por el último foro de Davos. Y la calidad de las decisiones que tomas se ve influida enormemente por la calidad y diversidad de la información que utilizas para tomarlas. Por desgracia, muchas decisiones en las grandes organizaciones se siguen tomando a partir de suposiciones, creencias, egos, luchas de poder internas, experiencias previas, pensamiento de grupo o la simple costumbre, en lugar de hacerlo a través de un proceso riguroso y contrastado.

Leía a Javier Ongay en este post para Sintetia que «en el recorrido de los datos a la sabiduría existen dos peldaños intermedios, que son la información y el conocimiento». Añadía Javier que el «Big data» tiene que ser «Useful data» y que esa utilidad va estrechamente ligada a la identificación de un propósito, es decir, a saber «para qué» quiero, necesito o tengo que usar ese «Big data». Suscribo por completo esa afirmación, que viene a poner de maniefiesto la necesidad imperiosa de abandonar el «hacer por hacer», tan instaurado en las organizaciones (su simplismo lo hace muy cómodo), y sustituirlo por el «hacer con sentido» (exige más trabajo pero genera más valor).

Personalmente, siempre he sido un convencido de la utilidad del «Big data», algo que ha estado muy presente en todas las posiciones que he ocupado en mi actividad profesional, y sigue estándolo a día de hoy.

Por ejemplo, hace más de veinte años, cuando trabajaba como Director de Logística en HP, pedí a mi manager que me autorizara la incorporación de una persona adicional a mi equipo para que desarrollara un área de «inteligencia empresarial» o «business intelligence», que era como se le llamaba entonces en aquel entorno internacional. La respuesta de mi manager fue una pregunta: «¿para qué necesitas a una persona de «inteligencia empresarial» en un departamento de logística?». Esta pregunta me hizo tomar conciencia, por primera vez, de que aquella necesidad, que para mí era evidente además de urgente, podría no serlo para todo el mundo. El caso es que conseguí la aprobación y un año después contábamos con una sencilla, ultra barata y, a la vez, potentísima estructura, que nos permitía conocer y entender mucho mejor nuestro «negocio», solucionar los problemas con rapidez y efectividad y, lo que es mejor, ser proactivos a la hora de detectar y resolver potenciales problemas futuros antes de que se produjeran.

Años después, ya en el sector de la biotecnología, pude comprobar en primera persona hasta qué punto el «Big data» va a formar parte inseparable de nuestro futuro. Cuando lanzamos la división de negocio de NGS (Next Generation Sequencing), uno de mis primeros retos fue liderar un proceso europeo de selección de un perfil nuevo y desconocido hasta el momento: una persona experta en bioinformática, es decir, una persona con un alto nivel de conocimientos de estadística, ciencias de la computación, química y bioquímica. ¿Por qué? Muy sencillo. El equipo que comercializábamos para secuenciación genética, el SOLiD, generaba entre 1,2 y 1,4 billones anglosajones de datos por proceso de secuenciación, el cual venía a durar de una a dos semanas. Esa cantidad ingente de datos, «Big data» puro, requería un tratamiento y análisis adecuado para poder convertirlo en información y luego en conocimiento. El proceso de selección se prolongó casi nueve meses (aún recuerdo el nombre del candidato que seleccionamos, un inglés con formación académica en bioquímica y estadística y con un gran dominio de bases de datos, adquirido de manera autodidacta). Desde entonces, tengo bastante claro que muchas de las profesiones del futuro serán hibridaciones de las actuales.

¿Y qué pasa con Recursos Humanos, un área en la que el potencial del «Big data» es indudable? Pues que tenemos un problema y es que, salvo contadas excepciones, que generalmente se encuentran en los departamentos de compensación y beneficios, un porcentaje importante de profesionales de Recursos Humanos se encuentra próximo al analfabetismo tecnológico en materia de «Big data». Durante años he sufrido numerosas y frustrantes experiencias a la hora de encontrar profesionales de esta función que dominaran Excel a un nivel aceptable (me refiero a saber explotar Excel como base de datos sobre la que hacer «data mining»), lo que nos lleva a plantearnos una vez más qué perfiles necesita esta función para salir de una vez de esa adolescencia eterna en la que lleva sumida desde hace años.

Digo que tenemos un problema porque, cuando no se entiende ni se sabe trabajar con él, el «Big data» se convierte en «Junk data», es decir, en «datos basura». Ves datos, pero realmente no sabes lo que ves. Y para poder entender y aprovechar el potencial del «Big data», un profesional de Recursos Humanos necesita saber lo que ve, algo prácticamente imposible si no se domina Excel, o los conceptos de bases de datos en general, y no se han adquirido unas nociones mínimas de estadística, psicología social y antropología social, por citar unas pocas, a lo que habría que añadir alguna de las competencias recomendadas por Davos, como por ejemplo el pensamiento crítico. Si estos requisitos faltan, los datos solo sirven de adorno.

Un ejemplo. Desde hace años, los departamentos de RRHH manejan volúmenes ingentes de información. ¿Quién la está usando y para qué? He visto entrevistas de salida de varios años olvidadas sin que nadie dedicara un segundo a analizarlas. ¿Para qué se hacen entonces? Con frecuencia he escuchado afirmaciones carentes de fundamento y, lo que es peor, he visto tomar e implementar decisiones a partir de esas afirmaciones carentes de fundamento, simplemente por no ir a los datos y averiguar la verdad.

El hecho es que RRHH no progresa adecuadamente en su nivel de influencia organizativa y una de las razones es que no sabe usar los datos. Y guste o no guste, «sin datos solo eres una opinión más», como solía repetir uno de mis managers.

El «Big data» es fantástico y sus posibilidades son enormes. Sin duda. Pero, para aprovecharlas, hacen falta unos perfiles profesionales con determinadas competencias que a día de hoy distan mucho de ser el estándar. Y hasta que esto no cambie, el «Big data» será simplemente otro «palabro» de moda más, con escaso valor. Porque, en realidad, y como ocurre con otras muchas cosas, el «Big data» por sí mismo sirve para poco. Su efectividad está en las personas.