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Relevamiento Inicial, la Clave para Iniciar con Buen Pie

Introduction

Cuando se habla de proyectos de análisis de datos, a menudo pensamos en modelos predictivos, dashboards o informes con gráficos sofisticados. Sin embargo, antes de llegar a ese punto, es esencial realizar un Relevamiento Inicial minucioso. Esta fase, también llamada “Fase 1”, sienta las bases de todo el proyecto, pues en ella se definen objetivos de negocio, se identifican fuentes de datos y se comprenden las prioridades de la organización. Sin un relevamiento bien ejecutado, todo lo que venga después podría no ajustarse realmente a las necesidades reales de la empresa.

¿Qué Implica el Relevamiento Inicial?

El relevamiento no es simplemente “hacer unas preguntas” ni se limita a crear una lista de requerimientos. En realidad, se trata de un proceso profundo y estructurado donde se busca capturar:

  • Objetivos de Negocio: ¿Cuáles son los problemas u oportunidades que la empresa desea abordar a través de la analítica de datos? ¿Buscan reducir costos, mejorar campañas publicitarias, optimizar la gestión de inventario o predecir la demanda?
  • Fuentes de Datos: Identificar dónde se generan y almacenan los datos (sistemas CRM, ERP, plataformas de marketing, hojas de Excel, etc.) y determinar su calidad (¿son datos fiables, completos?).
  • Recursos y Capacidades Internas: Comprender la estructura del equipo, el nivel de habilidades técnicas y la cultura de la organización frente a la adopción de herramientas analíticas.
  • Limitaciones y Riesgos: Todo proyecto de datos puede verse influido por regulaciones (p.ej., protección de datos), restricciones de presupuesto, plazos ajustados u otras barreras. Conocerlas desde el principio permite anticipar planes de acción o contingencias.

“Un buen análisis de datos no comienza con algoritmos ni dashboards, sino con preguntas correctas y una comprensión profunda del negocio. Un relevamiento inicial bien hecho no solo alinea expectativas, sino que también previene errores costosos y asegura que cada dato contribuya a decisiones estratégicas reales.”

¿Por Qué es Tan Importante?

  1. Enfoque Personalizado: Cada negocio es único y por ello, la analítica de datos no puede abordarse con una fórmula genérica. El relevamiento revela dónde están los verdaderos dolores de la empresa y cómo la analítica puede realmente aportar valor.
  2. Alineación de Expectativas: Es frecuente que la dirección de una compañía tenga una visión diferente a la del equipo técnico. Esta fase crea un espacio de diálogo para consensuar objetivos y alcances entre las distintas partes. Así, se evita la frustración que surge de entregables que no satisfacen lo esperado.
  3. Optimización de Recursos: Un relevamiento detallado también identifica oportunidades de reutilizar sistemas existentes, herramientas o metodologías ya disponibles. Así, el proyecto puede concentrarse en la creación de valor en lugar de reinventar la rueda.
  4. Prevención de Problemas Futuros: Tomar atajos en el relevamiento suele derivar en problemas graves más adelante, tales como la falta de datos críticos para el modelado o la exclusión de stakeholders clave. Si estos hallazgos aparecen en fases posteriores, el costo en tiempo y dinero es mucho mayor.

 

Mejores Prácticas para un Relevamiento Exitoso

  • Escucha Activa: En esta etapa, se deben mantener entrevistas y talleres con las diferentes áreas de la empresa. Incluir no solo a los directivos, sino también a quienes trabajan directamente con la información y conocen los detalles operativos.
  • Documentación Clara: Recoger los hallazgos en un documento central, indicando objetivos, alcances, prioridades y posibles riesgos. Este material servirá como “contrato de entendimiento” para todos los involucrados.
  • Uso de Herramientas de Gestión: Aplicaciones como Miro, Trello o Asana pueden ayudar a organizar las ideas surgidas de las reuniones e ir priorizando los requerimientos.
  • Validación Continua: Una vez redactado el primer borrador, se recomienda revisarlo junto a los involucrados para asegurar que no haya malentendidos ni áreas grises.

Enfoque Metodológico

Aunque cada empresa ajusta la metodología según sus necesidades, muchos proyectos de datos se basan en marcos como CRISP-DM o en prácticas inspiradas por autores como Tom Davenport. En todas estas referencias, la primera fase consiste en comprender el negocio y el entorno de datos. Este entendimiento temprano es lo que, en última instancia, influye en la efectividad de las fases posteriores, como el modelado y la creación de dashboards.

Conclusión

El “Relevamiento Inicial” no es un lujo o un mero trámite, sino la piedra angular que determina la eficacia de todo proyecto de analítica de datos. Al dedicar el tiempo y la atención necesarios para comprender a fondo las metas y la realidad operativa de la empresa, se construye un camino mucho más sólido hacia el éxito. En futuros artículos, continuaremos explorando cada fase del proceso de análisis de datos en detalle, profundizando en aspectos como la preparación de datos, el modelado y la implementación final.

 

En Dawoork, creemos firmemente que un buen relevamiento es la mejor inversión para garantizar que la analítica de datos se convierta en un verdadero motor de decisiones acertadas. ¡Te invitamos a seguir leyendo nuestras próximas publicaciones para descubrir cómo cada fase complementa esta primera etapa y contribuye al éxito integral del proyecto!