Cuando las organizaciones empiezan a contratar expertos en datos, necesitan organizar a los trabajadores de datos dentro de la empresa. Estos trabajadores se pueden organizar en un modelo centralizado, descentralizado o híbrido.
El modelo centralizado
En el modelo centralizado, el equipo de datos funciona como un centro de excelencia. Es un buen modelo ya que promueve la colaboración del equipo de datos y puede funcionar muy bien, por ejemplo, cuando alguien está atascado en un problema específico ya que es muy fácil consultar dentro del equipo.
Una desventaja de este modelo es que los miembros del equipo de datos pueden no sentirse parte de otros departamentos y se vean simplemente como una función de ayuda con la posibilidad de ser tratados como solo eso, ayuda.
El modelo descentralizado
En el modelo descentralizado, cada departamento tiene un experto en datos en su equipo. Esto puede ser una ventaja porque cada miembro estará más al corriente de lo que pasa en el departamento y tendrá conocimientos más específicos de los problemas que están intentando solucionar. Hay menos dependencias entre departamentos y el equipo es más ágil.
Una desventaja puede ser que los expertos en datos no colaboren tanto entre sí, y sea más difícil asignar a los trabajadores de datos entre los diferentes equipos.
El modelo híbrido
Como ya mencionamos, tanto el modelo centralizado y el descentralizado, tienen sus diferentes ventajas y desventajas. Sin embargo, cuando una empresa ya es data driven y está evolucionando, debería intentar aspirar a tener un modelo híbrido.
En este modelo se mantiene la función de un centro de excelencia y se incrementa la colaboración. Una desventaja puede ser que cada miembro del equipo de datos será miembro de por lo menos otro equipo y tendrá diferentes jefes con diferentes objetivos. Esto puede traer problemas, pero si se maneja bien el tiempo y se coordina de forma efectiva, es la mejor forma de trabajar con tu equipo de datos.
El modelo de organización en el que el equipo de datos puede trabajar es un espectro y no necesariamente tiene que ser centralizado o descentralizado. La organización debe encontrar el modelo que mejor le funcione dependiendo de su etapa de crecimiento.
Lo importante, al final, es implementar una cultura del dato e intentar que la empresa entera sea data driven, que tome decisiones basadas en datos y que consiga la fluidez de datos.
¿Quieres ver un video donde Sebastian nos explica los diferentes modelos?
¿Quieres aprender a trabajar con datos?
En Datademia ofrecemos tres bootcamps para convertirte en experto en datos desde cualquier parte del mundo y a tu ritmo.
Conviértete en un analista de datos, científico de datos o ingeniero de datos y empieza tu camino en el mundo de los datos con Datademia.
Sin duda instaurar una política de Datos en la empresa es fundamental