De la pregunta al proyecto: SMART y el SOW en análisis de datos

En el mundo del análisis de datos, todo comienza con una buena pregunta. La calidad de las respuestas depende directamente de lo claras, específicas y bien planteadas que sean las preguntas. Aquí es donde conceptos como los objetivos SMART y el Statement of Work (SOW) entran en juego.

Todo comienza con una buena pregunta

Plantear las preguntas adecuadas es clave. Sin preguntas claras, corremos el riesgo de generar soluciones que no resuelvan el problema real. Para garantizar que vamos en la dirección correcta, los objetivos SMART son nuestro mejor aliado:

• Specific (Específico): ¿Qué queremos lograr?
• Measurable (Medible): ¿Cómo sabremos si hemos tenido éxito?
• Achievable (Alcanzable): ¿Es realista este objetivo?
• Relevant (Relevante): ¿Se alinea con nuestras prioridades?
• Time-bound (Limitado en el tiempo): ¿Cuál es el plazo para lograrlo?

Al utilizar objetivos SMART, nos aseguramos de que nuestras preguntas no solo son claras, sino que también están alineadas con metas reales y alcanzables. Esto guía tanto al equipo como al cliente, creando una base sólida para el análisis.

Esto podría traducirse en definir metas como:

• "Proporcionar un dashboard con métricas clave para monitorear el desempeño del equipo antes del final del trimestre".
• "Identificar al menos tres nuevas oportunidades de mejora en la retención de clientes a través del análisis de comportamiento en el portal web para el final del segundo trimestre."
• "Automatizar el 50% de los reportes semanales recurrentes mediante herramientas de análisis y visualización de datos para reducir el tiempo dedicado por los analistas en dos horas semanales."

El SOW: Definiendo los límites del proyecto

Pero ¿qué sucede después de establecer las preguntas correctas? Aquí entra en escena el Statement of Work (SOW), literalmente "declaración del trabajo", una herramienta fundamental en el proceso.

El SOW es un documento que define los límites del proyecto:

• Qué se va a hacer: Definir entregables concretos, como dashboards, visualizaciones o prototipos interactivos.
• Cómo se va a hacer: Especificar las metodologías, herramientas o enfoques que se emplearán.
• Cuándo estará listo: Detallar las fechas clave y plazos de entrega.
• Quién estará involucrado: Identificar a los responsables, tanto del equipo como del cliente.
• Qué no está incluido: Delimitar el alcance, para evitar malentendidos y desvíos.

El SOW actúa como un mapa que guía al equipo y asegura que las expectativas estén alineadas desde el principio hasta el final del proyecto.

Claves para hacer un buen SOW

1. Conoce el contexto: Asegúrate de entender las necesidades del cliente o usuario antes de empezar. ¿Qué problema quieren resolver?
2. Sé claro y específico: Usa un lenguaje directo y evita la ambigüedad.
3. Involucra a las partes interesadas: Asegúrate de que todos estén de acuerdo con lo que se incluye y excluye del SOW.
4. Establece hitos y fechas realistas: Divide el trabajo en etapas para facilitar el seguimiento.
5. Piensa en lo inesperado: Incluye cláusulas para abordar posibles cambios en el alcance o los plazos.

Si quieres saber más, te comparto un articulo sobre 5 ejemplos de proyectos de análisis de datos para principiantes.

Un paralelismo interesante: Analistas de datos y UX designers

Aunque estas disciplinas puedan parecer muy diferentes, comparten un terreno común: ambas requieren comprender profundamente las necesidades del cliente o usuario.

• Los analistas de datos formulan preguntas sobre qué información se necesita para resolver un problema empresarial.
• Los diseñadores UX investigan cómo los usuarios interactúan con un producto para garantizar una experiencia fluida y satisfactoria.

En ambos casos, la claridad en los objetivos y una definición precisa del alcance son esenciales para entregar resultados efectivos. Tanto un analista de datos como un UX designer deben navegar entre expectativas, recursos y limitaciones mientras crean soluciones que realmente funcionen.

Al final, el éxito radica en preguntar, planificar y ejecutar con precisión, todo dentro de un marco claro.

¿Y tú, cómo trabajas con objetivos SMART o con documentos como el SOW en tus proyectos? ¿Crees que estas disciplinas se entrecruzan más de lo que parece? 💭

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