Anthony Nolan elimina barreras de datos con Alteryx para lograr resultados que salvan vidas
Estadísticas clave de Anthony Nolan
Industria: Sin fines de lucro
Departamento: inteligencia empresarial
Región: Europa
12
puntos de pipelines de datos creados para abarcar cuatro divisiones internas
En toda la empresa
visibilidad de datos con informes de autoservicio
Las migraciones
de datos ahora se logran 20 veces más rápido
Pruebas AB
Automatizar la recopilación de datos dispares para impulsar la eficacia en la incorporación de donantes
Cuando la misión de una empresa implica salvar vidas, cada segundo importa y todo lo que permita acelerar procesos, proporcionar información vital y conectar a las personas con esa misión es primordial. Fundada en 1974, la organización benéfica británica para el cáncer Anthony Nolan consigue donantes de células madre para salvar la vida de personas con cáncer. Con el fin de acelerar el proceso de registro de donantes y utilizar insights de datos para respaldar su trabajo, Anthony Nolan implementó Alteryx Analytic Process Automation Platform™ como parte de su proceso de transformación digital.En el Reino Unido, cada día hay aproximadamente cinco personas más que necesitan encontrar un donante compatible, lo que equivale a más de 2000 personas que necesitan trasplantes de médula ósea o de células madre cada año. Como explica Franky Stephenson, jefa de Inteligencia Empresarial de Anthony Nolan: “Históricamente, hemos tenido que recurrir a Excel para reunir todos los elementos de datos dispares de nuestro lago de datos a fin de incorporar en el registro de células madre a los donantes potenciales y planificar cómo donarían esas células madre vitales cuando las necesitara el centro de trasplantes. El proceso tardaba múltiples horas cada mes: tiempo crucial que podría usarse para salvar vidas, por eso decidimos iniciar un proceso de transformación de datos”.
Implementar un enfoque basado en datos para obtener insights para la acción
La gestión de conjuntos de datos cada vez mayores y el cumplimiento regulatorio eran los puntos más importantes de la organización benéfica en su búsqueda de tecnologías posibles. Stephenson descubrió Alteryx Analytics APA Platform cuando se le facilitó una licencia disponible de Alteryx Designer. “Lo probé durante una semana, me reí de felicidad y me puse a trabajar”, dice ella. La implementación de Alteryx Server ha sido parte de un marco a cinco años de estrategia de datos que Stephenson ha liderado sobre la base de tres directivas clave:
- Control
- Administración de datos
- Insights para la acción
Antes de Alteryx, el equipo sin articulación de cuatro analistas de negocios en Anthony Nolan trabajaba en un entorno sin gobernanza ni administración de calidad de datos, lo que hacía casi imposible obtener insights realizables. “Los analistas estaban distanciados de las fuentes de datos y carecían de herramientas analíticas como paquetes de estadísticas y herramientas de visualización. Podían producir muy pocos informes y carecían de insights reales”, cuenta Stephenson. “Alteryx nos da la capacidad de extraer enormes conjuntos de datos de fuentes dispares y agruparlos rápidamente para obtener un significado instantáneo. Casi podía oír las bombillas iluminarse cuando cada persona se daba cuenta de los insights que podía obtener como resultado”.
Como ejemplo de automatización que produce insights de negocios significativos, Anthony Nolan emplea rangos etarios de cinco años para categorizar a los donantes en el registro. Antes de Alteryx, cuando alguien quería realizar un análisis de los rangos etarios, tenía que recodificar manualmente en Excel. Cada análisis era ligeramente diferente y producía diversos resultados. Con Alteryx Analytic Process Automation, los rangos etarios se clasifican en una fracción de ese tiempo y se obtienen resultados exactos cada vez. Esta eficacia mejorada permite a los analistas obtener respuestas sobre factores combinados como el rango etario del donante al momento de registrarse, cuánto tiempo ha estado activo en el registro y cuántas donaciones ha realizado. De esta forma, se obtiene un panorama mucho más completo de la tasa de donación de células madre. Esta información ha permitido lanzar intervenciones basadas en categorías y revelar los rangos etarios necesarios para campañas específicas.
Stephenson se refiere cariñosamente al almacén de datos de Anthony Nolan como la “choza de datos”, y todos los procesos regulares que se ejecutan sobre esos datos se conocen como “tablas de choza”. Ejecutar tablas de choza en Alteryx facilita enormemente los procesos fundamentales de una empresa, como los controles de calidad de datos, y permite enviar alertas automatizadas al dueño de la empresa cuando se identifica un problema. La identificación de fallas programadas y la pronta rectificación evitan la inversión continua de fondos en sistemas heredados: una decisión fundamental para el éxito de una estrategia innovadora basada en datos.
Para conseguir la aprobación ejecutiva de una estrategia de tecnología basada en datos, Stephenson se mantuvo fiel al principio esencial de Anthony Nolan: los pacientes son el centro de todo. “El enfoque en el paciente es una directiva humana que siempre será fundamental”, dice Stephenson. “Sin embargo, lo que hacemos aquí comienza con obtener muestras genéticas de distintas personas, reflejarlas en datos y compararlas para buscar coincidencias. Las coincidencias halladas permiten compartir más datos en la organización a escala internacional, y el objetivo es que eso facilite la donación de tejidos para ayudar a los pacientes que los necesitan”. Stephenson resume elocuentemente el proceso: “En pocas palabras, somos datos”.
Franky Stephenson
Jefa de Inteligencia Empresarial
Anthony Nolan
Empoderar a equipos para impulsar el cambio a través de insights rápidos y significativos
La misión primordial de la organización benéfica deja poco tiempo para felicitarse por los logros tecnológicos cuando ocurren, pero Stephenson describe con entusiasmo la alegría de poder resolver de manera proactiva una exploración estadística compleja con Alteryx, algo que solía postergarse por falta de personal o capacidad. Estas ganancias, que parecen pequeñas y rápidas, han permitido alojar el 70 % de los datos de Anthony Nolan y administrar la calidad del 50 % de ellos.
La empresa en general ha creado 12 puntos de pipelines de datos que abarcan cuatro divisiones internas y ahora pueden pedir resultados que solían ser impensables, como análisis con múltiples variables, pruebas AB y migraciones de datos complejas 20 veces más rápidas. Para una organización benéfica con sede en Londres, es un desafío constante atraer talentos. Según Stephenson, contar con personas guiadas por la misión principal que también estén facultadas para marcar una diferencia a través de una plataforma de datos rápida e intuitiva constituye un factor importantísimo de la satisfacción laboral y la retención del personal.
Cuando se destaca la conexión profunda entre el paciente y la confianza basada en datos del plan inicial, poder visualizar esa conexión de manera constante fortalece la cultura de datos en Anthony Nolan. Esto se logra mediante la publicación de informes regulares en el Tableau Online Server y permitir que sea visible para toda la empresa. El uso de Alteryx Gallery para publicar resultados pseudoanonimizados admite el consumo de datos de la línea de negocios a través del autoservicio, a la vez que cumple con los estrictos requisitos regulatorios del sector.
¿Y ahora qué? Un recorrido de transformación digital duradero y una misión compartida
¿Y ahora qué? Es fácil subestimar la escala de las operaciones informáticas en una organización benéfica como Anthony Nolan, pero la agregación de datos comerciales provenientes de transacciones de recaudación de fondos, pruebas de muestras, búsquedas y selecciones, y la administración de voluntarios (y la lista sigue) se basa en sistemas complejos y a menudo heredados que pueden ser difíciles de administrar en un proyecto de transformación. Stephenson ya es parte del proceso de transformación digital desde la TI, y eso es fundamental para el éxito de la estrategia de datos si se quiere maximizar la eficacia en cada paso. Anthony Nolan ha realizado inversiones complementarias en su infraestructura tecnológica para reunir DevOps y DataOps como clave de la innovación en la organización benéfica.
Además de una colaboración eficaz en toda la empresa, la comunicación ha sido fundamental para el éxito de una estrategia que va por el cuarto año de su plan de cinco años inicial. Stephenson decidió concentrar los esfuerzos en los equipos que querían lograr grandes avances y se enfocó en demostrar el éxito a través de los resultados. “Hay que empezar por donde se está, dar un paso hacia delante y reflexionar sobre todos los pasos siguientes”, dice Stephenson. “Hay que recordar el objetivo final y elegir el camino más alineado con él. Mi objetivo siempre fue lograr datos ordenados y gobernados para poder descubrir insights. La analítica por sí sola no es la clave del éxito; fue la combinación de la analítica, los datos de buena calidad y las capacidades de las personas lo que generó insights para la acción”.