Dificultades en el día a día de los analistas de datos

Hace unos días tuvimos la fortuna de asistir al MeasureCamp Spain que se celebró en Madrid. Aprovechamos el buen ambiente y que estábamos rodeados de profesionales del sector para la lanzar la pregunta: ¿Cuáles son las principales dificultades en el día a día de los analistas de datos?

En este post te contamos todo el proceso y resumimos los grandes dolores de cabeza del analista digital. Seguramente compartas alguno de ellos ;).

De Datolaterapia a recolección del dato

Para los que no estéis familiarizados con el evento, el MeasureCamp es una «unconference» donde los asistentes son los encargados de hacer la presentaciones, workshops o sesiones de debate. La idea es juntar a profesionales del sector y que el que quiera pueda compartir su conocimiento y experiencias con el resto.

A primera hora de la mañana se abre un tablón con horarios y salas. El que quiera participar y hacer una presentación simplemente tiene que añadir al tablón una ficha con la temática de su sesión. Con esto se forma un improvisado y potentísimo cartel con diversos ponentes y sesiones simultáneas de 30 minutos. Como asistente, uno de los retos de un evento como este es elegir a qué sesión asistir en cada momento. Siempre tienes la sensación de que te estás perdiendo algo interesante.

Datolaterapia: dificultades en el día a día de los analistas de datos

Sin duda el concepto de este evento encaja perfectamente con el espíritu de Datola: diversidad, compartir experiencias, aprender…. Nos pareció una oportunidad perfecta para hacer comunidad y decidimos hacer una sesión. Así que Brais Calvo y servidora nos fuimos desde la recóndita Galicia a la Gran Capital con mucha ilusión y ganas de hacer algo diferente.

Lo que nos imaginamos: Datolaterapia

Nuestra idea era hacer una terapia de grupo. En ella todo el mundo podría quejarse de las principales dificultades en su día a día en un entorno seguro. Sin miedo a ser juzgado.

La dinámica consistía en repartir post-its y bolis entre los datolistas y que cada uno escribiera una o dos situaciones que les hacen sufrir en su trabajo. Después elegiríamos la que más se repitiera y haríamos una segunda ronda de post-its aportando soluciones para esa problemática en concreto. Con suerte llegaríamos a alguna acción que pudieramos hacer conjuntamente, impulsada por la comunidad.

Sabíamos que teníamos que ser muy estrictos con los tiempos, pero en nuestras mentes pensábamos que era factible. Sin embargo, siempre surgen imprevistos, a veces maravillosos…

Lo que sucedió: recolección del dato

Pues eso, las cosas nunca salen como uno se las espera 😅. Nuestra dinámica pensada para unas 15/20 personas (que era lo que esperábamos como máximo, al tener que competir con otras 5 charlas simultáneas) dinamitó por los aires cuando un torrente de datolistas llenó la sala. Nunca podremos estar lo suficientemente agradecidos por todo el apoyo que nos dais siempre 🥰🥰🥰

Así que sobre la marcha reestructuramos un poco nuestra sesión, quedándonos sólo con la primera parte. Dejamos unos minutos para que cada uno escribiera en un post-it su mayor preocupación en su día a día laboral. Después revisamos y agrupamos la información todos juntos. La verdad es que en el momento se hizo un poco largo, ya que había ¡¡¡50 post-its!!!. Pero creo que resultó terapéutico ver que muchas de las frustraciones y dolores se repetían. Y además nos echamos unas risas, que eso siempre viene bien.

Y esta es la historia de como la Datolaterapia se convirtió en una sesión de recolección del dato. Veamos ahora cómo hemos procesado esos datos y qué resultados nos arrojan.

Procesamiento del dato

Partimos de los 50 post-its que hemos recolectado en nuestra sesión del MeasureCamp. Por supuesto esto no es una muestra que permita extrapolar datos a nivel general. El número de «encuestados» no es lo suficientemente grande ni representativo del mundo data, probablemente no lo sea ni del pequeño universo de analistas digitales. Pero ya sabéis que nos gusta jugar con los datos y eso es lo que hemos hecho.

Hemos volcado el contenido de los post-its a un Google Sheets y les hemos asignado una o dos categorías que recogen la idea principal de cada uno de ellos. Finalmente hemos sacado un sencillo gráfico de barras que nos muestran los principales problemas que afrontan los datolistas en su día a día:

¿Es lo que te esperabas? ¿Tú también sufres alguno de estos males?

Análisis de las principales dificultades en el día a día de un analista digital

Repasemos cada categoría para hacer un mini análisis y ver qué opciones tenemos para paliar sus efectos.

Suite de Google

GA4 ha sido una de las palabras que más se ha repetido en nuestros datos. Tampoco nos extraña, somos conscientes de que ha sido uno de los grandes quebraderos de cabeza en los dos últimos años. De hecho es algo que nosotros ya intuíamos. En el primer post que publicamos ya nos preguntábamos si la solución a la desaparición de Universal Analytics pasaba por GA4 o por otras herramientas.

También ha habido menciones para sus primos Looker Studio y BigQuery. Tenemos que enfrentarnos a los «aparatos» a diario y lo único que podemos hacer desde Datola es compartir conocimiento sobre ellos. Desde la comunidad hemos compartido mucho contenido sobre estas herramientas, con curiosidades, manuales e incluso hacks para sacar pequeñas tareas adelante de manera sencilla. Y por supuesto el blog sigue abierto para todos aquellos que hayan solventado problemas con cualquier «aparato», ya sea del universo Google, Adobe o cualquier otro.

Evangelización

El segundo puesto de este ranking de dificultades es para la evangelización. Aunque el mundo data lleva años en auge y «todas las empresas» toman decisiones «basadas en datos», en general sentimos que esta disciplina no se toma realmente en serio. No se le da la importancia que tiene. Los stakeholders no acaban de entender que esto va de tendencias y no de números exactos. La analítica siempre es la última prioridad del proyecto… Todo esto requiere de evangelización, de saber explicar a los demás cómo les puede ayudar la analítica en sus negocios.

No creo que haya una fórmula mágica para cambiar esto. Tenemos que ser pacientes. Explicar las mismas cosas mil veces e intentar dar pequeños pasos aportando valor para que poco a poco nos vayan tomando en serio.

Pero, ojo, porque también nosotros debemos de hacer autocrítica y preocuparnos por entender otras disciplinas. Uno de los mensajes recopilados decía «Poco interés de los analistas digitales por el SEO y las RRSS». En mi opinión esto es extensible a otras áreas. Deberíamos de empaparnos más de todo aquello que pretendemos analizar.

También hemos incluido en este apartado temas relacionados con el maquillaje de los datos. Esa tendencia que tenemos de remarcar sólo los datos que nos convienen y obviar aquellos que no son tan buenos. Siempre lo decimos, es importante hacer análisis honestos donde mostremos las cosas que van bien, pero también aquellas que necesitan ser mejoradas.

Tiempo

La falta de tiempo es otra variable compartida por muchos de nuestros «encuestados». Siempre vamos con la lengua fuera, con tareas que llegan hoy con fecha de entrega para ayer. Atendiendo sólo a lo urgente y no dedicando tiempo a formarnos o a proyectos de I+D que podrían traer muchos beneficios a largo plazo.

En el fondo esto está muy relacionado con el punto anterior. Nuestros colegas tienen que entender cómo funciona esto de los datos, cuáles son los procesos a seguir y que el «aparato» nunca te da el dato servido en una bandeja de plata, hay que trabajarlo para tener el número correcto.

No creo que esto sea algo específico de la analítica. Me viene a la cabeza la típica reunión de planificación donde está el PO y los desarrolladores y el PO quiere meter un botón nuevo en la app, «total, es sólo añadir este botón», sin tener en cuenta todo el trabajo que hay que hacer por detrás para que el botón haga lo que tiene que hacer. Vuelve a ser una falta de conocimiento sobre el tema y creo que se resuelve con evangelización y toneladas de paciencia.

Gestión de proyectos

La gestión de proyectos siempre es complicada en cualquier disciplina y en los proyectos de analítica también. Uno de los grandes retos que tenemos es la relación con los departamentos de IT, que fueron nombrados repetidamente en nuestra pequeña sesión. Negocio y desarrollo por lo general no hablan el mismo idioma, ni tienen las mismas prioridades. Lo ideal aquí es encontrar a los interlocutores adecuados para que la comunicación sea más fluida. Hace un tiempo dábamos algunos consejos para tener éxito en un proyecto de integración de herramientas.

Pero no sólo la comunicación con IT es complicada. En general la comunicación entre equipos falla. ¿Cuántas veces os han pedido datos de la funcionalidad/campaña que salió la semana pasada y que ni sabíais que existía? Y estás rezando a todos los dioses que haya salido con algo de etiquetado decente.

Los procesos y la gestión de proyectos es diferente en cada empresa. Por mucho que nos empeñemos en aplicar cualquier metodología agile o no, es importante adaptarla a las necesidades de cada empresa. Incluso iría más allá y diría que hay que adaptarla al estado de la empresa en cada momento. Porque las empresas son un ente dinámico, con rotación de personas, de clientes, de proyectos…. Y con cada uno de esos cambios, los procesos también deben evolucionar.

En Datola tuvimos la oportunidad de hablar con Borja Gutiérrez sobre la gestión de equipos data. Si este es uno de los problemas a los que te enfrentas en el día a día, te recomiendo que lo escuches. Seguro que sacas alguna idea.

Discrepancias

Esta es otra de las palabras que más se repite en los post-its y que se sitúa en el centro de nuestro gráfico de nube de palabras recogidas.

Las discrepancias es un tema que también hemos tratado en nuestro podcast. Está en el día a día de todos los que nos dedicamos al mundo data. Distintas definiciones de métricas, distintas formas de procesar los datos, distintas formas de recoger los datos… Mil razones para que dos herramientas que aparentemente te dan la misma información tengan unos números muy alejados.

En nuestro trabajo casi siempre compararemos las mismas plataformas y las dudas serán muy repetitivas. Por lo que mi recomendación aquí es que te crees una pequeña documentación con las explicaciones de por qué los números son distintos. Así cuando te llegue la duda sólo tendrás que compartir ese documento. Ahorrarás mucho tiempo.

Privacidad

Ya nadie es indiferente a la necesidad de proteger los datos de los usuarios. Incluso la gente que no está vinculada con el mundo digital empieza a ser cada vez más consciente y a estar más preocupada por saber qué pasa con sus datos. Se hacen preguntas como ¿realmente me están espiando? ¿por qué recogen todos estos datos míos? ¿por qué me llaman de este número desconocido para intentar venderme algo?

Los constantes cambios en las regulaciones de los distintos países hacen que tengamos que ejercer de abogados. Saber qué podemos hacer y qué no. Y claro, todo esto trae nuevas tecnologías a nuestro ámbito, CMPs, Consent modes, banners de cookies…. ¡Como si no tuviéramos bastante ya con estar al día en el resto de herramientas!

En Datola también hemos tratado este tema. De manera específica en el podcast conversando con Manuela Battaglini y también en alguna de nuestras reflexiones de las newsletters. Pero es un tema que se toca en muchos de nuestros contenidos. De una forma u otra siempre acaba saliendo, sobre todo en los podcasts con invitados.

Los dos enfoques de la privacidad

Creo que la industria está afrontando este reto de dos maneras muy distintas:

1. Una parte está intentado buscar un sustituto a las cookies. Algún otro sistema que permita seguir recogiendo datos del usuario como se hacía hasta ahora, pero sin tener que depender de las cookies. En los últimos años las pobres cookies se han convertido en el demonio. Para mí no son ni buenas ni malas, son un recurso técnico más. Pero con la mala prensa que han tenido últimamente (por el mal uso que hemos hecho de ellas), sentimos la necesidad de eliminarlas de nuestra vida.
2. Otra parte de la industria está muy comprometido con el tema de privacidad. Han comprendido que no sirve para nada coger datos de los usuarios sin su consentimiento. Su visión es intentar construir relaciones de confianza con sus clientes finales para que éstos les den sus datos voluntariamente. Y así poder ofrecerles servicios más personalizados.

Yo me posiciono claramente en el segundo grupo. Sustituir las cookies por otro sistema no trae ningún beneficio, sólo trae grandes inversiones para actualizar la tecnología y cumplir con la ley vigente. Pero estas son soluciones a corto plazo, ya que las leyes también se irán actualizado. El problema de raíz sigue estando ahí. Creo que como industria debemos reflexionar sobre la necesidad de capturar todos esos datos de los usuarios, ¿realmente nos beneficia? ¿no es mejor invertir ese esfuerzo en generar esas relaciones de confianza entre la marca y el consumidor? Cada vez hay más iniciativas para utilizar lo datos de una manera ética, un ejemplo es la Ethical Commerce Alliance.

Calidad

No sabéis cómo me alegra que uno de los problemas que han salido sea la calidad de los datos. No me malinterpretéis, yo también sufro con este tema, además ¿hay algo más aburrido que estar validando siempre los mismos datos? Pero hace 5 años muy pocos hablaban de calidad del dato. De hecho fue el tema que elegí para una sesión que hice en el Measure Camp Madrid de 2019.

En muchos sitios se daba por hecho que los datos estaban ahí y estaban bien, sólo había que analizarlos. Pero no era cierto, a poco que revisase esos datos una persona con nociones de cómo se recogen, se daba cuenta de que algo no encajaba y de que igual ese dato no era tan preciso como parecía.

Y me alegra que haya salido este tema porque el primer paso para solucionar un problema es ser conscientes de que existe, y parece que al fin lo somos. Todo gracias a la evangelización (sí, se puede), a repetir muchas veces el mensaje de que es importante validar los datos. Charlas como la de Iñaki Huerta en el Measure Camp ayudan a divulgar el mensaje. Encima nos aporta ideas de cómo afrontar la calidad del dato.

Mi impresión es que en los próximos años cada vez se va a tener más en cuenta la calidad de los datos en los proyectos de analítica digital. Creo que herramientas como TrackingPlan van a tener un papel fundamental en ello. Os dejo algún contenido de Datola sobre este tema en formato post y en formato podcast, por si os ayuda.

Otros

En toda buena categorización hay un cajón de sastre donde metes aquellas cosas que no encajan en ninguna categoría. De este grupo me gustaría destacar dos post-its que decía lo siguiente:

• Talento: Entiendo que se refiere a lo difícil que es captar y retener talento en las empresas. Es un momento dulce para los que nos dedicamos a esto porque hay mucho trabajo y con buenas condiciones. No tanto para los reclutadores, que tienen que presentar proyectos muy atractivos para conseguir ese talento. Cada vez hay más formaciones sobre datos, analítica digital e IA, pero parece que no es suficiente.
• Herramientas, realidad vs expectativas: Me ha llamado mucho la atención este post-it porque poco se habla del humo que hay en este sector. Hay herramientas que hacen mil maravillas sobre el papel, pero que en un uso real no dan ni la mitad de lo que dicen. Y no pasa solo en pequeñas herramientas que están empezando, pasa también con grandes marcas. El mayor ejemplo es GA4, que ya hemos visto que es uno de los grandes generadores de frustraciones para los datolistas. Sería maravilloso poder tener feedback de una herramienta antes de contratarla y que ese feedback no viniera de un partner. Os animo a que si probáis una herramienta nueva escribáis un post en Datola o en cualquier otro blog hablando de las virtudes y vilezas de esa herramienta. Lo importante, que seáis honestos a la hora de decir si recomendáis o no la herramienta, eso será tremendamente útil para otros compañeros.

Conclusiones

Tengo que confesar que he disfrutado mucho de todo el proceso vivido desde la preparación de la Datolaterapia hasta la redacción de este post. Sin duda, la mejor parte ha sido vivir el MeasureCamp Spain en primera persona. He podido hablar con muchos compañeros y la guinda del pastel fue esa maravillosa acogida de nuestra sesión.

También hemos confirmado algo que ya intuíamos: casi todos tenemos las mismas dificultades en el día a día. Siempre lo decimos desde la comunidad, no estamos sólos. Y si nos ayudamos unos a otros, si compartimos experiencias, el camino será más fácil para todos.

Hemos visto que muchos de los temas que nos dan dolor de cabeza se han tratado a través de la comunidad. En estos tres años de vida del proyecto se han generado muchos contenidos que esperamos que hayan ayudado un poquito a los profesionales del sector. Pero aún queda mucho por hacer y todos juntos podremos seguir construyendo esta fantástica familia. ¿Te animas a compartir tus experiencias con nosotros?