El futuro de la analítica web es un tema que llevo estudiando desde hace muchos años y mis ideas no han cambiado en esta última década. He afinado mi visión y este año me inventé el término Homo Datus. Me ha parecido que era un contenido perfecto para inaugurar este blog.

Hace unos meses, en una teleconferencia en el evento HOWA en Buenos Aires, Argentina (basada en la charla que di el día de Internet en KSchool), presenté el concepto del Homo Datus.

¿Qué es el Homo Datus?

El Homo Datus es lo que en inglés se denomina "Data Scientist" y que está tomando cada día más importancia. Sin ir más lejos, Harvard Business Review acaba de publicar un post al respecto anunciando que el próximo artículo de Thomas Davenport tratará sobre el auge del Data Scientist. Por cierto, para los que no conozcan a Thomas Davenport y estén interesados por la analítica y la nueva cultura de datos que está penetrando en las empresas, os recomiendo el clásico Competing on Analytics, que ha sido traducido al español.

El nuevo oro negro son los datos

Internet tiene una grandísima ventaja, y es la enorme disponibilidad de datos que una empresa puede obtener. El reto es cómo gestionar esos datos para ayudar a la empresa a tomar decisiones.

Cualquier empresa tiene 3 supraobjetivos: vender más, reducir costes y aumentar la satisfacción de sus clientes. Lo que hagamos con los datos tiene, pues, que ayudar a cumplir al menos uno de esos tres supraobjetivos (no confundir con los macro y micro objetivos que explico en mis clases).

Esta cantidad ingente de datos que las empresas pueden recolectar y tratar hoy en día es lo que se conoce en inglés como "Big Data", y lo que tradicionalmente conocemos como business intelligence es un paseo en comparación con el reto de gestionar y tratar los datos Big Data.

Futuro de la analítica web

Volviendo a nuestro tema, ¿cuál va a ser el futuro de la analítica web? En primer lugar la palabra Web está desapareciendo, ahora la antigua Web Analytics Association se llama Digital Analytics Association ya que no estamos hablando solo de páginas web sino de datos que provienen de otras fuentes como las redes sociales, por ejemplo.

Siempre he defendido que Internet no era una isla y que la analítica web tampoco lo sería en un futuro. La disciplina de analítica web o digital está abocada a fusionarse con el business intelligence (BI), ya que no tiene sentido en los tiempos del Big Data tener dos departamentos separados trabajando con los datos de negocio de las empresas.

Ya sé que para muchas empresas el Big Data suena a ciencia ficción, para otras es una aspiración y para una pequeña minoría (que irá imparablemente creciendo) es una realidad. Tomemos el caso de eBay. Mi amigo Bob Page, VP de Analytics Platform de eBay, me comentó en la conferencia XChange en San Diego el año pasado que tenían más de 100 analistas en su departamento (no os podéis imaginar cómo se me pusieron los colmillos), para luego dejarme más noqueado diciéndome que a esos analistas se añadían más de 100 técnicos cuyo único cometido era manejar y preparar los datos para los analistas (malaxar datos, como me gusta decir).

¡Cientos de personas haciendo analítica en una empresa! Y por supuesto no estamos hablando de analítica web únicamente sino de todo tipo de datos: estamos hablando de Data Science, de Big Data.

Como la realidad aquí en España es que muy pocas empresas están preparadas y/o dispuestas a hacer Big Data, no os preocupéis: no tenéis que convertiros en Homo Datus de la noche a la mañana. Es un proceso, un camino, y desde mi punto de vista la analítica web es la mejor manera para prepararse a ese futuro más o menos próximo en función de los casos.

¿Por qué la analítica web y no el business intelligence?

Las características del Homo Datus vs el profesional de business intelligence "clásico" pueden aplicarse al analista web en casi todas:

  • El analista web está acostumbrado a trabajar con datos incompletos (ordenadores con cookies desactivadas, problemas técnicos de captura de datos, etc.). Como explico en mis clases de KSchool, lo importante no es la cifra real sino la tendencia.
  • El analista web está acostumbrado a trabajar con datos aproximados. Por ejemplo, el número de visitantes no es exacto y con la tecnología actual nunca lo será. Yo uso 2 navegadores en mi ordenador, mi iPhone y mi iPad, por lo que puedo ser considerado como 4 visitantes y no uno. Si miramos en África, quizás 300 personas estén usando el mismo ordenador a lo largo del día, pero esas 300 personas se consideran 1 por las herramientas de analítica web. ¿Es un problema? No: la analítica web no va de decir que ha habido 56.754 visitantes en la web (eso es reporting) sino de analizar si estamos mejorando o empeorando.
  • El analista web lo que más quiere hacer no es reporting (rellenar datos en un Excel), sino análisis, hacerse preguntas y explorar los datos. Me gusta llamarlo data diving, bucear en los datos, como un buceador que se adentra en el océano a ver qué encuentra. En estas exploraciones muchas veces es donde se encuentran los mejores Insights.
  • La característica de la complejidad de manejar el gran volumen de datos no se aplica quizás a todos los analistas web, pero es una problemática que va en aumento en esta disciplina.
  • El último punto es el más importante: el analista web quiere aportar su granito de arena a la empresa para la que trabaja. Quiere aportar conocimiento y recomendaciones que permitan a la empresa tomar acciones con efecto beneficioso en uno de los 3 supraobjetivos: aumentar ingresos, disminuir costes, aumentar la satisfacción de los clientes.

¿Lo estáis viendo? El puesto de analista web es el mejor trampolín para ser un Homo Datus. Tan solo un 12% de los encuestados piensa que el Data Scientist vendrá de la disciplina business intelligence. El Homo Datus no existe en la mayoría de las organizaciones y no hablemos ya de carreras universitarias que preparen realmente para este trabajo.

Los tres ingredientes del Homo Datus

El Homo Datus será un híbrido con 3 ingredientes principales:

  • Estadística: te tienen que gustar los números. Si en el colegio las matemáticas y la estadística se te daban mal, vas a sufrir. Lo dice el Chief Economist de Google, Hal Varian: "El trabajo más sexy de los próximos 10 años será estadístico."
  • Negocio: tienes que conocer el negocio de tu empresa, saber cómo gana dinero, dónde lo está perdiendo, etc.
  • Comunicación: tienes que vender datos, que es una de las cosas más difíciles de hacer. Tienes que poder transmitir pasión dentro de tu organización para que in fine se tomen decisiones basadas en datos y no basadas en la intuición o en el ego del jefe.

Según una mayoría del 51%, el Homo Datus viene o vendrá de otras disciplinas distintas de la informática. No es verdad que haya que ser informático para poder ser Data Scientist. De igual manera, la analítica web no es informática, es otra cosa.

Y no solo creo que la analítica es el terreno ideal para ser Homo Datus: creo que en particular el español (hablo del ciudadano, no del idioma) y en particular las españolas (permitidme que sea un poco feminista en este punto) son ideales para este trabajo porque a los españoles les encanta discutir, hacer preguntas, poner en tela de juicio las cosas, etc. Es una característica de los analistas brillantes que no se conforman con lo que ven sino que quieren más.

¿Qué necesitas para ser un analista web brillante?

Pero no todo iba a ser de color de rosa, también quería advertiros de lo que es necesario para ser un buen analista web, de cuáles son los requisitos:

  • Buen comunicador. Ser analista web en una empresa no es fácil. Históricamente uno de los problemas que siempre ha tenido el analista es que se le escuche y que se sigan sus recomendaciones. Hay que coger el bastón de peregrino y difundir la buena palabra dentro de la empresa.
  • Saber de números. Como expliqué anteriormente, si los números y tú sois como el agua y el aceite, te va a costar. ¿Sabes por ejemplo la diferencia entre media y mediana? Si respondes que no, te aconsejo que te compres rápidamente un libro de introducción a la estadística.
  • Conocer y apasionarse por Internet. Si no sabes de qué va Internet y/o no te gusta, o te asusta, lo vas a pasar mal.
  • Comprender el negocio. No digo que tengas que tener un MBA (no creo en la utilidad de los MBAs clásicos para el futuro que se avecina) sino comprender cómo funciona, dónde gana dinero, dónde lo gasta, etc. Tienes que ser capaz de dar recomendaciones que realmente influyan (para bien) en el negocio.
  • Saber inglés. No digo que haya que ser bilingüe, sino al menos ser capaz de leerlo correctamente. Toda la literatura sobre analítica web (y es cierto igualmente para el Big Data) se publica principalmente y primero en inglés. Si no puedes leerla, tendrás que contentarte con la traducción de parte de ella X tiempo más tarde.

¿Qué he querido hacer con este post?

Explicaros el potencial enorme que tiene la analítica web y hacia dónde se dirige. Espero no haberos aburrido y estoy a vuestra disposición a través de los comentarios para responder a dudas que os puedan surgir.

¡Disfrutad de la vida! Como decía Da Vinci: "No vivimos una época de cambios sino un cambio de época." ¡Sed parte de este cambio y, si os entra el gusanillo, empezad vuestro camino convirtiéndoos en analistas web para llegar a ser el Homo Datus del futuro!

Un abrazo,
René