Ampliando su enfoque más allá de la inteligencia empresarial, los líderes de datos de hoy en día se esfuerzan por tomar decisiones en tiempo real y crear modelos predictivos que ayuden a la organización a mantenerse a la vanguardia.
Pero para llegar allí, su estrategia de datos debe definir el enfoque correcto que tenga sentido de los datos, se alinee con la estrategia empresarial y construya soluciones de IA y análisis de datos que abarcan toda la organización. Tiene que capacitar a las personas y definir casos prácticos que satisfagan las necesidades empresariales, desde análisis tradicionales y ciencia de datos hasta análisis operativos, digital, datos de sensores IoT, visualización de datos, iniciativas de IA y desarrollo de nuevos productos. Una estrategia de datos clara es el primer paso esencial para escalar la IA.
Sin embargo, para aprovechar plenamente el potencial de los datos y la IA es necesario tomar decisiones creativas, contar historias persuasivas y contar con un apoyo multifuncional. Este marco de seis pasos con información de los líderes de datos del sector le ayudará a diseñar e implementar una estrategia de datos que aproveche al máximo sus equipos, talentos y fortalezas como organización.
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Conecte sus estrategias de datos e IA con la estrategia empresarial
Con cualquier buena estrategia de datos, la aceptación es importante. Para alinear las prioridades empresariales y de datos, es necesario comprender claramente los objetivos de la organización y de la alta dirección. Reunirse con la alta dirección y las partes interesadas del negocio es el primer paso para ayudar a su organización a alcanzar sus objetivos adoptando los datos como una verdadera ventaja competitiva. "En realidad, todo comienza y termina con: ¿qué problema de negocio está tratando de abordar?" dice la Dra. Rania Khalaf, directora de información y datos de Inari.
Con el tiempo, conectar las estrategias empresariales y de datos implicará fusionar los marcos y las directrices que existen en todos los departamentos para obtener una visión única y unificada del panorama de datos con la que todos (idealmente) estén de acuerdo.
De hecho, según Gartner®, los CDO que vinculen los datos y la analítica con resultados y métricas empresariales priorizados y cuantificados tendrán más éxito que sus homólogos que no lo hagan.¹
Pero al empezar, hay que ser realista, dice Srinivasan Sankar, responsable de datos y análisis empresariales en el sector de los seguros. Para ayudar a los directivos a ver las ventajas estratégicas de los datos y las iniciativas de IA, primero asegúrese de que las prioridades se aclaran y se acuerdan a medida que su entorno colaborativo y basado en datos comienza a tomar forma.
Identifique los casos de uso más convincentes
Si tuviera un mejor acceso a datos de alta calidad, ¿en qué parte de su organización podría resolver los problemas? "Al reunirse con las partes interesadas, identifique las necesidades de datos en relación con varios objetivos empresariales dentro o entre líneas de negocio para mostrar el valor de los datos como un activo estratégico", afirma Jo Ramos, que se especializa en diseñar e implementar estrategias de datos para los clientes de IBM.
Escanee el panorama de datos en todas las direcciones. ¿Y si pudiera reducir los costes de la cadena de suministro actualizando las aplicaciones anticuadas? ¿O tal vez podría automatizar el riesgo y el cumplimiento con la IA para obtener información más rápida y mejorada? Al comprender mejor la calidad de los datos y cómo fluyen (o no) entre las áreas de la organización, como las finanzas, las ventas y el marketing, obtiene una visión más integral de las operaciones y descubre nuevas oportunidades para aumentar sus ingresos, aumentar la rentabilidad y reducir el riesgo.
Conozca las herramientas de su kit de herramientas
Colabore con TI para llevar su estrategia de datos al siguiente nivel aprovechando la infraestructura y las tecnologías existentes, así como tecnologías nuevas y de vanguardia. Comprender el ecosistema tecnológico actual de su organización y las estrategias (y subestrategias y subsubestrategias) también le ayuda a trazar un curso definitivo y alcanzable de acción para usar datos, IA y aplicaciones para lograr resultados empresariales. Ese conocimiento es crucial: aprovechar las iniciativas planificadas y financiadas ayuda a garantizar que pueda cumplir su estrategia de datos.
Familiarícese con la transformación digital y las estrategias de IA de su organización
Ramos señala que actualizar aplicaciones e innovar sistemas antiguos no aporta valor a menos que considere primero el entorno de datos actual de su empresa. "Muchas organizaciones hablan sobre la modernización de aplicaciones y la incorporación de aplicaciones a la nube, pero están perdiendo visión de los datos en sí", dice. "Cuando se trata de integrar datos y realizar análisis, no se trata de trasladar todas las aplicaciones a la nube. Se trata de averiguar cómo van a vivir los datos en una nueva arquitectura moderna".
Desempaquete los puntos débiles para revelar bloqueadores y brechas
Ahora que conoce los objetivos finales y tiene a los líderes a bordo (los tiene a bordo, ¿verdad?), es hora de mirar a través de su ecosistema y evaluar lo que funciona y lo que no. ¿Cuáles son las barreras para crear una verdadera experiencia centrada en los datos?
Los silos organizativos suelen socavar los desafíos con la integración de datos, la gestión de datos y los flujos de trabajo. De hecho, el 82 % de las empresas se ven inhibidas por los silos de datos.² Para ser más productivos, los empleados necesitan datos de autoservicio y aplicaciones o soluciones impulsadas por IA con los controles adecuados. El simple hecho de tener acceso nunca debería ser un obstáculo.
Desea que sus usuarios puedan acceder a los datos y utilizarlos para obtener excelentes resultados. No deberían tener que pensar en dónde reside, si se aplica la gobernanza o el cumplimiento de los metadatos que hay detrás. Deben ser capaces de utilizar los datos que necesitan con confianza.
Examine los datos para descubrir lo que tiene y lo que necesita
Una topología de datos revela las curvas y los contornos de la información de la misma manera que un mapa topográfico muestra montañas, colinas y valles. Puede clasificar, agrupar y gestionar escenarios de datos que adopten las prioridades y necesidades competitivas de cualquier organización. Cuando conozca la topología de datos de su empresa, podrá identificar las limitaciones y señalar la arquitectura de datos obsoleta, como las tecnologías que no se alinean con la estrategia empresarial. También puede identificar áreas para actualizaciones lógicas, como oportunidades para adoptar tecnologías de IA y automatización más sólidas, y señales de alerta que dificultan la integración de datos.
Haga un inventario para saber quién está a bordo y qué traen
Independientemente de lo brillante y talentoso que sea, no puede diseñar cambios de datos masivos por su cuenta. Asegúrese de que su equipo tenga las habilidades específicas y la formación continua necesarias para seguir el ritmo rápido de la industria de TI, especialmente cuando se trata de la IA. Más de la mitad de las organizaciones están mejorando las habilidades del personal interno para ampliar su alfabetización y experiencia en datos, mientras que una de cada cinco está contratando graduados y capacitándolos.³ Sea inteligente, manténgase inteligente.
Priorice los elementos de datos críticos para la gobernanza
Controlar los elementos de datos críticos y regulados, como nombres, direcciones, números de seguridad social y más, es esencial para ejecutar varios sistemas empresariales sin errores de duplicación, búsquedas poco fiables o violaciones de la privacidad. Logre un delicado equilibrio entre la protección de los datos y el fomento de la innovación. Considere quién posee, gestiona y define actualmente las políticas relacionadas con los datos, y si ese gobierno afecta a la seguridad, la privacidad o el cumplimiento. Asegúrese de que las personas adecuadas dentro de su organización tengan los derechos de decisión, el marco de responsabilidad y los recursos externos para garantizar el comportamiento adecuado en la valoración, creación, consumo y control de datos y análisis. No olvide el gobierno de las tecnologías de IA que esté utilizando en esta etapa.
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Defina el estado objetivo de sus datos
Describa su visión integral para que las conversaciones sobre la estrategia de datos y los cambios resultantes en los procesos de negocio sean tan significativos para los ingenieros de aplicaciones y los analistas de negocio como para los recursos humanos y las ventas. "Muchos entornos de datos ya están anticuados y rara vez tienen la flexibilidad necesaria para evolucionar en el entorno digital actual", afirma Tony Giordano, que dirige los compromisos de estrategia, consultoría y transformación de datos para IBM.
"Sin embargo, lo digital requiere capacidades de toma de decisiones en tiempo real y los modelos predictivos que proporcionan estas capacidades de toma de decisiones en tiempo real requieren entornos de ciencia de datos. Los datos operativos son cada vez más una parte fundamental de su ecosistema de datos.Una arquitectura de datos moderna requiere un ecosistema de datos integrado con capacidades que se deben gestionar, gobernar y asegurar para garantizar una calidad de datos consistente y la flexibilidad para evolucionar a medida que evolucionan los canales digitales."
Este nivel de detalle hace que los procesos empresariales cambiantes sean un poco menos complicados, ya que está listo para satisfacer las inquietudes con una explicación detallada sobre cómo las soluciones facilitarán la vida de un usuario en particular. Y eso es muy importante: el 37 % de los encuestados en una encuesta reciente afirmó que la seguridad de los datos era su principal desafío, seguido de las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la gestión de las canalizaciones de datos.³
Sea específico sobre dónde la modernización de aplicaciones, la automatización y la IA pueden llevar su estrategia al siguiente nivel
Cuanto más aprenda de su transformación digital y estrategia de TI, mejor será su estrategia de datos. Estos conocimientos ayudan a impulsar la eficiencia, aumentar el crecimiento de los ingresos y mitigar el riesgo, especialmente cuando se amplifican mediante la modernización de aplicaciones, la automatización y la IA.
Lufthansa trabajó con un equipo de IBM para poner a prueba nuevas ideas y servicios de negocio basados en IA que mejoraron la experiencia del cliente. Fuentes de datos antes dispares pueden ahora buscarse en lenguaje natural y términos de aviación para atender más fácilmente cerca de 100 000 consultas anuales de clientes. "Para Lufthansa, la IA es tan crítica porque realmente abre el mundo de los datos en los que estamos sentados", dice Mirco Bharpalania, director sénior de Cross Domain Solutions en Lufthansa Group. "En realidad nos ayuda a liberar todo el potencial que ya tenemos de alguna manera o en algún lugar de nuestras bases de datos".
Mida el progreso hacia sus objetivos
Entendemos a qué se enfrenta. Como líder de datos, a menudo se espera que proporcione y cuantifice los principales resultados en tres frentes competitivos: crecimiento de ingresos, eficiencia operativa y mitigación de riesgos de seguridad y privacidad. Utilice los datos para que la victoria contribuya directamente al crecimiento de la empresa. Al establecer métricas de éxito, prioriza los esfuerzos en función de lo que más importa en este momento para su organización.
No olvide consultar las notas de las reuniones iniciales con las partes interesadas para ver cómo se definieron los indicadores clave de rendimiento y los objetivos, y cómo se comparan con la arquitectura de datos y las estrategias de IA actuales. ¿Están sus métricas cumpliendo con los planes audaces que se trazaron en ese momento? Si no, es hora de reconectarnos y realinearnos. "La función de CDO suele ser muy corta. La razón es no establecer expectativas. Asegúrese de establecer esas expectativas y obtener resultados sobre la marcha”, dice Sankar.
Capture los aspectos más destacados de su estrategia de datos y compártalos
En este punto, debe tener claras las prioridades de su organización y cómo utilizar los datos y la IA para ofrecer y acelerar el valor empresarial. ¿Cuáles son las próximas brechas que debe cerrar? Una visión de conjunto (dónde se encuentra y qué le espera) le ofrece un contexto estratégico para elaborar planes de ejecución y ampliación viables. Al hacerlo, incluya los resultados, objetivos y medidas que le mantendrán en el buen camino para que pueda compartirlos con su empresa a medida que se desarrolla el viaje. Estos son algunos de los elementos que debe incluir en la descripción general de su estrategia de datos:
- Observaciones, desafíos y recomendaciones
- Objetivos, resultados y medidas
- Los datos multifuncionales deben admitir múltiples casos prácticos
- Necesidades de privacidad y seguridad de los datos
Recuerde: la estrategia no es solo un ejercicio en papel, sino un enfoque vivo y en evolución. Sea creativo. Revise y optimice con frecuencia en función de los objetivos y metas empresariales cambiantes, y asegúrese siempre de que su estrategia permita la flexibilidad, la agilidad y la innovación humana.
Descargue el marco de estrategia de datos de seis pasos
Mapee y navegue por escenarios del mundo real
Ya sea innovando sistemas anticuados, desechando productos antiguos, delegando en socios expertos en datos o aplicando la inteligencia artificial a todo el espectro empresarial, su tarea consiste en centrarse en sus objetivos de datos con el menor desvío posible. Tiene información de sus usuarios de datos. Considere las mejores formas de acelerar el valor de su negocio utilizando la IA. Implementar la topología de datos que creó en la fase de estrategia le ayuda a controlar los casos de uso y a monitorizar varios controles en varias líneas de negocio.
Esbozar una política de gobernanza de datos basada en la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos y la IA
Como parte de un enfoque moderno de gestión de datos, una sólida capacidad de gobernanza y privacidad ayuda a las organizaciones a prosperar en medio de un creciente volumen de datos. Una capa de metadatos y gobernanza para todos los datos, análisis e iniciativas de IA aumenta la visibilidad y la colaboración en toda su organización, independientemente de dónde residan los datos. Su política de gobierno de datos dará forma al comportamiento en torno a la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad y la gestión, y mostrará dónde la IA optimiza esos esfuerzos de regulación. Cualquiera que sea la política que esté aplicando debería ayudar a estandarizar la terminología de los datos estructurados y no estructurados para que todos los miembros de la organización puedan hablar el mismo idioma. Todo debe estar respaldado por aplicaciones designadas para entornos específicos, alineadas con requisitos normativos y de seguridad, y formadas mediante plataforma en un enfoque multicloud híbrido para garantizar una protección óptima.
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Identifique a sus defensores de los datos
Las personas de su organización que identifique como aliados en la estrategia y promoción de datos son sus socios para el éxito. Averigüe a quién le apasiona el impacto que pueden tener los datos en su trabajo y haga que participen en reuniones regulares y mantengan los estándares. “Comencé poco a poco identificando a los campeones de productos”, dice Sankar. "Empezaría con una unidad de negocio y una vez que se lograra, es contagioso".
Como empresa que da prioridad a los datos, IBM cuenta con un equipo de defensores de los datos dedicados exclusivamente a ayudar a la organización a adoptar un uso mejor y más generalizado de los datos en todos los niveles.
Estos defensores de los datos tienen plenos poderes dentro de IBM en el sentido de que si encuentran un grupo afín en cuentas por cobrar o cadena de suministro, por ejemplo, y quieren avanzar con capacidades de datos e IA, pueden impulsarlas sin tener que volver para pedir permiso o financiación.
Estandarice su nomenclatura
Para 2024, las organizaciones que hagan un uso eficaz de los metadatos activos reducirán a la mitad el tiempo de entrega de datos integrados y mejorarán la productividad de los equipos de datos en un 20 %.⁵
Para usar metadatos para ayudar a estandarizar su nomenclatura, muchos implementan un catálogo de conocimientos. Un catálogo de conocimientos permite a los usuarios acceder, seleccionar, categorizar y compartir datos, activos de conocimiento e información de cumplimiento, como un glosario común entre organizaciones. El objetivo es asegurarse de que todos estén en sintonía, literalmente, sobre la gobernanza, la calidad de los datos y el cumplimiento.
Establezca sus ciclos de sprint
Para que una estrategia de datos e inteligencia artificial se afiance, las organizaciones suelen necesitar rediseñar toda su cultura en torno a nuevos conceptos y entornos. Suena desalentador, pero no es imposible.
Empiece pensando en lo que puede lograr que sea valioso y viable en poco tiempo. Reúna a su equipo interdisciplinar con objetivos claros. Luego, establezca ciclos de sprint cortos con hitos procesables que ayudarán a demostrar los resultados. Un enfoque es seguir este proceso simple y repetible utilizado por los expertos en datos de IBM:
- Planifique una o dos semanas con talleres de descubrimiento y sesiones de planificación de estrategias de datos que incluyan un ejercicio de mapeo de topología de datos.
- Demuéstrelo durante seis semanas con un conjunto de casos prácticos orientado al cliente con hitos prácticos y fáciles de aprender.
- Adopte y escale con un producto de prueba del que se haga un seguimiento entre las partes interesadas internas para garantizar la conversión.
Esta última parte es fundamental. Para promover una comprensión clara de los beneficios de cualquier estrategia, asegúrese de que los directivos, los equipos tecnológicos y los usuarios empresariales tengan la misma línea de meta en sus puntos de vista.
Consigue pequeñas victorias en forma de MVPs
A veces, se aprovecha al máximo la menor cantidad de inversión. El equipo de TI de Experian no sabía que había un lugar para el análisis de datos en su back office; solo sabían que estaban ahogándose en la información. Para elaborar un único informe crediticio en menos de un segundo se necesitan nada menos que 3000 fuentes de datos, 200 millones de registros que se actualizan constantemente cada mes y miles de millones de filas de datos adicionales que rastrean datos históricos archivados y conjuntos de datos derivados.
Al trabajar con IBM, Experian implementó un MVP que permite a los usuarios contemplar y probar nuevas ideas con la menor cantidad de inversión y características. En muchos casos, es la forma más rápida y rentable de probar hipótesis y averiguar si tiene sentido continuar con la inversión. En este caso, absolutamente sí. "En un plazo de 90 días, tuvimos la prueba de concepto, los resultados de los cuales demostraron que podríamos mejorar nuestra cobertura en un 500 % y reducir nuestros costes en un 80 %", afirma Joni Rolenaitis, director de datos en Experian.
Al integrar tecnologías y sistemas emergentes, las organizaciones se vuelven más automatizadas, basadas en datos, tolerantes al riesgo y seguras. También es la forma de trabajar de forma más inteligente, no más dura; al fin y al cabo, la información obtenida de los flujos de trabajo basados en IA puede generar nuevas eficiencias y flujos de ingresos más rentables. Considere cómo los ecosistemas de datos y las prácticas de gestión obsoletas afectan la capacidad de un empleado para tomar decisiones. Las investigaciones muestran que hasta el 68 % de los datos no se analizan en la mayoría de las organizaciones.⁶ Con avances vertiginosos en capacidad informática, algoritmos más inteligentes y almacenamiento asequible, entrelazar datos es la base de las organizaciones del futuro.
Cree un catálogo central para encontrar (y compartir) información valiosa
Querrá aprovechar un catálogo central para almacenar y compartir información, lo que le permitirá simplificar el consumo de datos. Dentro del catálogo, los datos se amplían en formas originales y seleccionadas con un almacenamiento adecuado para el propósito que permite la publicación y suscripción de datos en toda la organización. Las herramientas de acceso a datos van más allá de las aplicaciones o procesos individuales para considerar cómo se consumen sus datos y qué conocimiento está surgiendo. Este nivel de detalle permite a los usuarios tomar decisiones en tiempo real que tengan en cuenta los datos de las líneas de negocio, así como para analistas, científicos de datos y agencias reguladoras y federales.
Fomente la adopción desde todas las direcciones capacitando a los consumidores de datos.
No se trata sólo de estar concentrados en los datos. Puede utilizar su nuevo marco de gestión de datos para fomentar la adopción de las estrategias de datos e IA de la organización desde todas las direcciones, no solo de arriba hacia abajo. De esta manera, influirá en la forma en que su empresa se comunica, mejorando los flujos de trabajo clave, optimizando la seguridad y desbloqueando nuevos modelos de negocio, oportunidades de mercado y eficiencias operativas.
Comunique los resultados para obtener la máxima visibilidad
Haga que la gente sepa cuánto están dando sus frutos sus esfuerzos. "Aumente la credibilidad con los procesos empresariales y la conexión de datos, y cuente una historia convincente con sus datos", afirma Sankar. Hágalo en toda la empresa (hacia arriba, hacia abajo, hacia los lados o en diagonal) con actualizaciones rápidas e informes periódicos que miden cómo sus nuevas estrategias generan ingresos y hacen que el trabajo sea más agradable para todos, especialmente en lo que respecta a la IA.
Contrate (y recalifique) el talento para mantener la agilidad
La escasez de talento es real, pero la mayoría de las organizaciones no saben qué hacer al respecto. Cerrar la brecha de habilidades significa ir más allá de las estrategias tradicionales de contratación y formación. A medida que las empresas se esfuerzan por satisfacer sus necesidades de talento, muchas están haciendo ajustes en sus requisitos educativos y de experiencia solo para ocupar puestos. ¿Qué puede hacer cuando la formación y la contratación no son suficientes? Considere estos consejos de la guía empresarial de IBM para cerrar la brecha de habilidades y explorar formas de complementar las carencias de habilidades con la IA y la automatización.
Fomentar la alfabetización en datos, todo el tiempo
Gartner espera que para 2023 la alfabetización de datos se convierta en un impulsor esencial y necesario del valor empresarial, como lo demuestra su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de datos y análisis y los programas de gestión del cambio.⁷ Sin embargo, mantenerse al día con la alfabetización de datos no debe ser una tarea anual o trimestral, sino que debe ser una parte permanente de su estrategia corporativa. "Si está tratando de llegar a una cultura basada en datos y no capacita a las personas, eso es en cierto sentido un oxímoron", dice Bhandari. "Si es una cultura basada en datos, la gente debería estar mirando los datos".
Construir alianzas sólidas en toda la organización
En el nivel más básico, su trabajo como líder de datos es ayudar a su organización a tomar decisiones más acertadas sobre la recopilación, la gestión y el uso de los datos. A medida que construya y refuerce asociaciones a todos los niveles, manténgase abierto a la retroalimentación y la colaboración, y espere lo inesperado. Porque algo fascinante sucede a medida que creces una organización que prioriza los datos. Cuanto más enhebre su visión en el ADN de la organización, más podrá "dejarse llevar" simplemente apoyando una cultura en la que la gente esté motivada para aprender y asumir nuevas funciones. A través de todo, continúe comunicando el propósito y los objetivos con claridad y atención al futuro.
Gartner espera que para 2023 la alfabetización de datos se convierta en un impulsor explícito y necesario del valor empresarial, como lo demuestra su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de datos y análisis y los programas de gestión del cambio.⁷
Su organización, inspirada por su estrategia de datos, lo respalda. A medida que aumenta las tecnologías existentes e introduce otras nuevas para simplificar el acceso a los datos en todos los niveles de la organización, recuerde que está haciendo algo más que crear eficiencias e impulsar nuevos conocimientos: está creando una cultura de personas apasionadas por utilizar los datos en todo su potencial.
Notas a pie de página
1 "CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture", Gartner, 2021.
2 "The Total Economic Impact Of IBM Garage", estudio encargado y realizado por Forrester Consulting, octubre de 2020.
3 "Tableau Boosts its Data Literacy Initiatives to Address Data Skills Gap, Expand Market," IDC doc #EUR148573521, IDC, diciembre de 2021.
4 "Diving into the data lake—Highlights from VotE: Data & Analytics, Data Platforms 2021," Investigación 451, parte de S&P Global Market Intelligence, 2021
5 "The Impacts of Emerging Cloud Data Ecosystems: An Architectural Perspective", Gartner, 9 de septiembre de 2021.
6 "Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work - From Edge to Cloud," Seagate Technology, julio de 2020
7 "A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy," Gartner, 2021
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