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Autor: Kenneth Kitahata, Gerente de Datos y Análisis

Pacific Community Ventures (PCV) es una organización sin fines de lucro 501(c)(3) dedicada a la inversión de impacto y a la creación de una institución financiera de desarrollo comunitario (CDFI). En 2022, nuestro modelo integrado de "préstamos y asesoramiento" destinó $9M en préstamos y ayudó a más de 2000 personas BIPOC, mujeres y otros propietarios de pequeñas empresas subestimados a crear empleos dignos, abordar las brechas de riqueza raciales y de género, y generar riqueza comunitaria. Este año, PCV se complace en lanzar... Laboratorio de Innovación de Buenos Empleos, una nueva función interna de investigación y políticas destinada a diseñar y probar nuevos productos y servicios que mejoren los resultados de calidad laboral en nuestras pequeñas empresas.

En el nuevo PCV Laboratorio de Innovación de Buenos Empleos, Sabemos lo importante que es para las organizaciones que trabajan por un impacto social positivo comprender la efectividad de sus esfuerzos. Por eso, nos entusiasma comenzar el nuevo año con una nueva herramienta técnica que nos ayudará a lograr nuestra misión: brindar capital restaurativo a emprendedores de color, crear buenos empleos para emprendedores y sus empleados, y derribar las barreras sistémicas que perpetúan las brechas de riqueza raciales y de género. Nuestro moderno almacén en la nube y nuestra herramienta ETL nos permiten estandarizar los datos de todos los equipos y alojar toda la información de nuestros clientes en un solo lugar. El camino hacia la transformación digital fue un proceso de aprendizaje para PCV, y estamos ansiosos por compartir tres lecciones aprendidas mediante el análisis de datos para cerrar la brecha de riqueza racial:

1. La transformación digital exitosa pone la misión y las personas por delante de la tecnología

La implementación de Snowflake y Matillion para automatizar el almacenamiento y el modelado de datos nos permitió comparar a los clientes de todos nuestros programas, no solo dentro de silos de programas, y comprender mejor la experiencia completa del cliente a medida que son atendidos por PCV. Los esfuerzos previos para estandarizar los datos en Salesforce fracasaron debido a que pocos empleados utilizaban la herramienta. En su lugar, iniciamos esta renovación con una profunda escucha e investigación de usuarios para comprender las aplicaciones alojadas que el equipo utilizaba, como el software de gestión de préstamos y nuestra plataforma de asistencia técnica. Era evidente que nuestro enfoque de "préstamos + asesoramiento" para atender a nuestros clientes era fundamental para la misión de PCV, por lo que comenzamos a centrarnos en una forma de combinar todos los datos de nuestros clientes en una única fuente de información. En lugar de permitir que una pila tecnológica nos obligara a cambiar nuestra forma de trabajar, permitimos que nuestra misión y nuestros procesos existentes impulsaran la selección de herramientas y proveedores. Una cultura basada en datos altamente funcional prioriza la alineación de los procesos de negocio, mejora la capacidad de toma de decisiones y garantiza la implementación de una sólida estrategia de gestión de cambios.

2. El grupo de trabajo interno de renovación de datos de PCV nos preparó para el éxito.

Al iniciar la modernización de datos, sabíamos que un riesgo clave era la adopción por parte de los usuarios, por lo que creamos un Grupo de Trabajo de Modernización de Datos interno, compuesto por 10 miembros, para garantizar que nuestra solución final satisficiera las necesidades de cada equipo. Definimos historias de usuario para las partes interesadas de PCV, desde un analista de crédito que suscribe préstamos hasta nuestro director de marketing que rastrea las fuentes de referencia. Este trabajo preliminar nos permitió ahorrar tiempo y dinero durante nuestro proceso de descubrimiento al mapear los sistemas de PCV internamente. Si bien muchos consultores de datos realizan este inventario, para PCV fue un ejercicio útil descubrir sistemas redundantes o que se superponen demasiado. Existe la ventaja adicional de comprender mejor los flujos de procesos internos al visualizar el mapa completo en una sola vista: los cuellos de botella de los datos se hacen más evidentes y también se aclaran las áreas donde los datos no se comunican entre sí (aunque deberían hacerlo). Nuestro Grupo de Trabajo nos preparó para el éxito con los usuarios internos al abordar el factor humano de la transformación digital, acompañando a las partes interesadas en cada etapa del proceso e incorporando sus comentarios. Este grupo de líderes seguirá siendo un foro importante para nuestro próximo paso de desarrollo de capacidades en Tableau para fomentar una cultura de datos de autoservicio. 

3. Una mejor narrativa sobre el impacto de la justicia racial. 

La implementación de Tableau Dashboards ha permitido a PCV contar historias con datos impactantes sobre los resultados de equidad racial y la promoción de buenos empleos. Para acompañar Informe de Impacto Social 2021 de PCV, Usamos la función Storyboard de Tableau para visualizar nuestro impacto para financiadores, socios y personal. Por ejemplo, un gráfico mostró que los clientes de pequeñas empresas liderados por personas negras, indígenas y de color (BIPOC) lograron superar en gran medida sus objetivos de ingresos anuales. Al segmentar por industria, observamos que nuestra categoría más grande, Alojamiento y Servicios de Alimentación, alcanzó una mediana de ingresos de $720,000, superando su mediana de ingresos deseados de $700,000. Como medida de la brecha de riqueza racial, esto demuestra la capacidad de PCV para desagregar datos racialmente y profundizar más allá de un hallazgo como que tres cuartas partes de los emprendedores afirmaron que el apoyo de PCV contribuyó tangiblemente a su éxito. Además, Tableau ha optimizado la inteligencia empresarial para nuestros equipos de programas. La conexión de datos en vivo y depurados automáticamente de Snowflake a Tableau ha brindado al personal una nueva perspectiva para la gestión de fondos, el seguimiento de las referencias y la medición del grado en que nuestro modelo integrado afecta los resultados comerciales.

Reconocemos que no somos los únicos en transformar datos como CDFI. Por ello, estamos evaluando la posibilidad de crear una comunidad de aprendizaje para apoyar a otros en este proceso. Si le interesa aprender más sobre gobernanza y visualización de datos para generar impacto, no dude en contactar con Kenneth Kitahata en kkitahata@pcvmail.org.