Nunca antes habían estado tan generalizados los datos como ahora, pero aprovechar todo su potencial requiere creatividad y convicción.

Como líder de datos, tiene que navegar a través de una agrupación creciente de orígenes de datos internos y externos para configurar la estrategia y el rumbo a seguir en un mercado cada vez más competitivo y con más datos.

Atrás quedan los días en los que solamente tenía que centrarse en la inteligencia empresarial. En la actualidad, los líderes de datos trabajan con ahínco para tomar decisiones en tiempo real y aplicar modelos predictivos que ayuden a la organización a anticiparse. Para lograr ese objetivo, su estrategia de datos debe definir el enfoque correcto para encontrar sentido a cantidades ingentes de datos, ajustarse a la estrategia de negocio y crear soluciones que abarquen a toda la organización. Debe empoderar a las personas y definir casos de uso que respondan a las necesidades de negocio, desde la analítica tradicional y la ciencia de datos hasta la analítica operativa, los datos digitales, los datos de sensores de IoT y el desarrollo de nuevos productos.

La creatividad y la toma de decisiones innovadoras son factores indispensables para triunfar, pero para obtener todo el potencial de los datos también hace falta visión, persuasión y apoyo. El marco de trabajo de seis pasos, dotado con la información de valor de los líderes de datos del sector, le ayudará a diseñar e implementar su estrategia de datos, además de sacar el máximo partido a sus equipos, talentos y puntos fuertes como organización.

Cómo empezar

Desarrolle su estrategia

01. Conocer los objetivos de negocio

Conecte la estrategia de datos con la estrategia de negocio

En una estrategia de datos, es importante lograr que sea aceptada. El marco de trabajo de la estrategia de datos solo funciona cuando la visión y los objetivos globales de la organización se gestionan, reciben soporte y se monetizan de forma conjunta.

Para alinear las prioridades de datos y de negocio, deber conocer con claridad los objetivos generales de la organización y de los altos directivos. El primer paso para ayudar a su organización a alcanzar sus objetivos y adoptar los datos como una verdadera ventaja competitiva es reunirse con los altos ejecutivos y las partes interesadas de la empresa. «En realidad, todo empieza y acaba con la misma pregunta: ¿qué problema está tratando de abordar en la empresa?», señala la Dra. Rania Khalaf, directora de información y datos de Inari.

Para ayudar a los directivos a apreciar las virtudes estratégicas de los datos, debe asegurarse de que las prioridades queden claras y sean acordadas a medida que vaya tomando forma el entorno de colaboración basado en datos.

Por encima de todo, sea realista, indica Srinivasan Sankar, líder de analítica y datos empresariales en el sector de los seguros.

Preguntas que formular a todos los interesados

A continuación, se indica una lista de preguntas que formular en esa primera ronda de conversaciones importantes para trazar el rumbo a seguir.

¿Para qué iniciativas y prioridades de negocio principales necesita utilizar datos e IA?

¿Cuáles son los mayores retos que le impiden alcanzar esas prioridades?

¿Qué problemas de privacidad y seguridad de datos tiene en relación con el acceso a datos de autoservicio?

¿Cuánto tiempo dedica a la integración de herramientas para crear soluciones?

¿Qué es aquello que ahora apenas puede gestionar y para lo que desearía poder utilizar los datos?

¿Cómo mide el éxito para sí mismo y sus equipos?

Identifique los casos de uso más convincentes

Si dispusiera de un mejor acceso a los datos de calidad, ¿en qué parte de la organización podría resolver problemas? Ese proceso de descubrimiento se debe revisar a un amplio nivel. «A medida que se reúna con las partes interesadas, identifique las necesidades de datos en varios objetivos de negocio en una o varias líneas de negocio para mostrar el valor de los datos como activo estratégico», indica Jo Ramos, que está especializado en el diseño y la implementación de estrategias de datos para clientes de IBM.

Al comprender mejor cómo fluyen (o no) los datos entre áreas de la organización como finanzas, ventas y marketing, se obtiene una visión más global de las operaciones y se encuentran nuevas formas de reducir los costes, generar eficiencia e incrementar los ingresos.

Además, debe ser consciente de sus opciones. ¿Y si pudiera reducir los costes de la cadena de suministro actualizando las aplicaciones anticuadas? ¿O tal vez podría automatizar el riesgo y la conformidad con IA para acelerar y mejorar la extracción de información? Explore el escenario de datos en todas las direcciones para detectar oportunidades de aumentar los ingresos brutos, ampliar los resultados netos y reducir el riesgo.

Conozca las herramientas de su kit de herramientas

Trabaje mano a mano con IT. Avance en su estrategia de datos aprovechando la infraestructura y las tecnologías preexistentes, así como las tecnologías nuevas y de vanguardia. Conocer las estrategias (y también las subestrategias y sus estrategias derivadas) y el ecosistema tecnológico actual le ayuda a trazar un plan de acción definitivo y factible para utilizar los datos, la IA y las aplicaciones para lograr los resultados de negocio. Ese conocimiento es crucial, ya que poder aprovechar las iniciativas planificadas y financiadas permite garantizar que pueda cumplir la estrategia de datos.

Familiarícese con la estrategia de transformación digital de su organización

Ramos señala que actualizar las aplicaciones y renovar los sistemas no sirve de nada sin antes tener en cuenta el entorno de datos actual de la empresa. «Son muchas las organizaciones que hablan de modernizar las aplicaciones y migrarlas al cloud, pero pierden de vista los datos en sí», afirma. «Cuando hablamos de integrar los datos y efectuar análisis, no se trata de trasladar todas las aplicaciones al cloud, sino de determinar cómo van a vivir los datos en una nueva arquitectura moderna».

02. Evaluar su estado actual

Descubra y analice minuciosamiente sus puntos débiles para detectar posibles obstáculos y carencias

Ahora que conoce los objetivos finales y cuenta con el acuerdo de los líderes (porque están de acuerdo, ¿no?), es el momento de observar todo el ecosistema de forma global para detectar vulnerabilidades y carencias de datos. ¿Qué es lo que funciona y lo que no? ¿Qué barreras existen para poner en marcha su negocio con una experiencia que priorice verdaderamente los datos?

Los problemas organizativos a menudo encierran problemas de integración de datos, gestión de datos y flujos de trabajo. De hecho, el 82 % de las empresas se ven limitadas por los silos de datos.² Para trabajar mejor, los empleados necesitan poder acceder a los datos por su cuenta y con los controles adecuados en vigor. El hecho de tener acceso nunca debería ser un obstáculo.

«Si soy dueño de un negocio y quiero usar datos para ejecutar una aplicación, no debería ni siquiera tener que pensar de dónde vienen los datos, qué metadatos incluyen o cuáles son las normas de conformidad», señala Priya Krishnan, líder de productos de datos e IA de IBM. «Debería bastar con poder alcanzarlos y convertirlos en grandes resultados».

Un enfoque de design-thinking permite descubrir y detectar los puntos débiles organizativos, y así aportar valor estratégico a muchos casos de uso, líneas de negocio o equipos.

Design thinking para la estrategia de datos

El design thinking le permite entender mejor el presente y visualizar el futuro mediante observaciones reales, no conjeturas. Al tratar los problemas y las soluciones como un diálogo continuo, el proceso permite generar correcciones asequibles en un ciclo continuo de observación, reflexión y creación. Obtenga más información con los recursos de design thinking de IBM.

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 un modo muy similar a un mapa topográfico que muestra montañas, colinas y valles. Las topologías de datos clasifican, agrupan y gestionan escenarios de datos que abarcan las diferentes prioridades y necesidades de cualquier organización. Si comprende la topología de datos, puede determinar las limitaciones. Capturar la topología de datos existente ayuda a identificar la arquitectura de datos obsoleta, como las tecnologías que no se ajustan a la estrategia de negocio, junto con las áreas que necesitan actualizaciones lógicas, las oportunidades que existen de utilizar tecnologías más sólidas y capaces y las señales de alerta que dificultan la integración de los datos.

Haga un inventario para saber quién está de acuerdo y qué es lo que aporta

Por muy brillante que sea, y por mucho talento que tenga, no puede dirigir cambios de datos masivos usted solo. Asegúrese de que su equipo —y eso, efectivamente, le incluye a usted— tenga las habilidades específicas y la formación continua necesaria para seguir el ritmo vertiginoso del sector de TI. Más de la mitad de las organizaciones están mejorando la cualificación del personal interno para ampliar sus conocimientos y experiencia en datos, mientras que una de cada cinco está contratando a licenciados y prestándoles formación.³ Gane inteligencia y consérvela.

Priorice el gobierno de los elementos de datos indispensables

Mantener el control sobre los elementos de datos regulados e indispensables —como los nombres, las direcciones, el género y los números de la seguridad social— es esencial para ejecutar varios sistemas empresariales sin errores de duplicación, búsquedas no fiables ni infracciones de privacidad. Encuentre el equilibrio entre proteger los datos y fomentar la innovación. Piense en quién posee, gestiona y define actualmente políticas relacionadas con los datos, y si dicho gobierno afecta a la seguridad, la privacidad o la conformidad. Asegúrese de que las personas adecuadas de su organización dispongan de los derechos de decisión, la infraestructura de responsabilidad y los recursos externos precisos para garantizar el comportamiento apropiado en la valoración, la creación, el consumo y el control de datos y análisis. Y no olvide el gobierno de cualquier tecnología de IA que esté usando en esta fase.

03. Planear el marco de trabajo de la estrategia de datos

Defina el estado objetivo de los datos

El estado objetivo, el modelo operativo y el plan de implementación le ayudarán a idear, mejorar y desarrollar la estrategia de datos. Como líder de datos, no es un simple asesor tecnológico ni un científico de datos, sino más bien un abanderado y evangelista de la creación de una empresa basada en datos. Debe definir toda su visión de modo que las conversaciones sobre la estrategia de datos y los cambios de proceso de negocio que de ellas resulten tengan la misma importancia para los ingenieros de aplicaciones y los analistas de negocio que para los departamentos de RR. HH. y ventas.

«Muchos de los entornos de datos se han quedado anticuados, y rara vez tienen flexibilidad para evolucionar en el entorno digital actual», señala Tony Giordano, que lidera los compromisos de estrategia de datos, consultoría y transformación para IBM.

«Sin embargo, el entorno digital requiere capacidades de toma de decisiones en tiempo real, y los modelos predictivos que proporcionan dichas capacidades de toma de decisiones en tiempo real requieren entornos de ciencia de datos. Los datos operativos son una parte cada vez más crucial del ecosistema de datos. Por lo tanto, una arquitectura de datos moderna requiere un ecosistema de datos integrado con capacidades que es necesario gestionar, gobernar y proteger para garantizar una calidad de datos coherente y la flexibilidad precisa para evolucionar al ritmo de los canales digitales».

Este nivel de detalle permite que los cambios de los procesos de negocio no sean tan agotadores, porque le prepara para resolver las cuestiones relacionadas con los datos mediante una explicación detallada de en qué, dónde, por qué y cómo facilitarán la vida al usuario en particular, y eso no es poca cosa: en una encuesta reciente, el 37 % de los participantes afirmó que la seguridad de los datos era su mayor reto, seguido por los problemas de privacidad de los datos y la gestión de las interconexiones de datos.⁴ Trazar un plan de estrategia de datos, un modelo operativo del estado objetivo futuro y una hoja de ruta de implementación permite a su empresa sortear los retos mediante un enfoque claro de gestión de datos.

Conozca los activos clave

Plan objetivo

Cómo va a diseñar la solución de tecnología

Modelo operativo objetivo

Cómo funcionará la nueva solución a nivel operativo

Hoja de ruta de implementación

Cómo lograr el plan objetivo y el modelo operativo en un proceso detallado paso a paso

Concrete cómo la modernización de aplicaciones, la automatización y la IA pueden lograr que avance la estrategia

Cuanto más aprenda de la transformación digital y de la estrategia de TI, más podrá materializar la estrategia de datos. Toda esa información permite generar eficiencia, aumentar el crecimiento de los ingresos y mitigar el riesgo, especialmente cuando se amplifica mediante modernización de aplicaciones, automatización e IA.

Lufthansa trabajó con un equipo de IBM para poner a prueba nuevas ideas y servicios empresariales basados en IA que mejorasen la experiencia del cliente. Ahora se pueden buscar términos aeronáuticos y de lenguaje natural en los orígenes de datos anteriormente dispares, para facilitar el tratamiento de las casi 100 000 consultas de clientes al año. «Para Lufthansa, la importancia de la IA es tal porque realmente abre y simplifica el mundo de los datos sobre los que nos asentamos», señala Mirco Bharpalania, director sénior de Cross Domain Solutions de Lufthansa Group. «En realidad, nos ayuda a desbloquear todo el potencial del que, de alguna manera y en algún lugar, ya disponemos en nuestras bases de datos».

Mida el progreso en relación con los objetivos

Sabemos a lo que se enfrenta. Como líder de datos, a menudo se espera de usted que alcance y cuantifique resultados importantes en tres frentes: crecimiento de los ingresos, eficiencia operativa y mitigación de los riesgos de seguridad y privacidad. Utilice los datos para lograrlo. Pase del ataque a la defensa y contribuya directamente al crecimiento de la empresa. El establecimiento de métricas de éxito le permite centrarse en las prioridades en función de lo que más importe en cada momento para su organización.

Recuerde: los objetivos a corto y largo plazo deben mostrar cómo pueden los datos ayudar a su empresa a lograr resultados medibles. Consulte las notas que haya tomado en las reuniones iniciales con las partes interesadas para ver cómo habían definido los indicadores clave de rendimiento y los objetivos, y compruebe cómo encajan con la estrategia de IA y la plataforma de datos actual. Según sus métricas, ¿se están cumpliendo los planes que había imaginado y expuesto en su momento? Si no es así, es el momento de reconectar y reajustar. Si ha superado las previsiones, pase al siguiente paso.

«La función de director de datos es a menudo muy efímera. El motivo: no definir las expectativas. Determine dichas expectativas y entregue los resultados sobre la marcha», afirma Sankar.

Plasme los aspectos destacados de la estrategia de datos y compártalos

A estas alturas, debe tener totalmente claras las prioridades de la organización y cómo utilizar los datos y la IA para prestar y acelerar el valor de negocio. ¿Cuáles son las próximas carencias que desea cubrir? Echar un vistazo al panorama general —en qué punto se encuentra y qué tiene por delante— aporta un contexto estratégico para elaborar planes factibles que pueda cumplir y escalar. Al hacerlo, incluya los resultados, los objetivos y las medidas que le permitirán mantener el rumbo, de modo que pueda compartirlos con su empresa a medida que se desarrolla el proceso. Estas son algunas de las cuestiones que debe incluir en la descripción general de la estrategia de datos:

  • Observaciones, retos y recomendaciones
  • Objetivos, resultados y medidas
  • Necesidades de datos interfuncionales para dar soporte a varios casos de uso
  • Necesidades de seguridad y privacidad de datos
  • Interconexiones, organizaciones de datos y topología de datos
  • Arquitectura de referencia y tecnología complementaria
  • Topología de datos de estado futuro conceptual
  • Plan de acción para el área inicial seleccionada

Recuerde: la estrategia no es solo un documento en papel, es un enfoque dinámico y en desarrollo. Revísela e itérela con frecuencia, en función de los cambios en las metas y los objetivos de negocio, y asegúrese siempre de que la estrategia admite flexibilidad, agilidad e innovación humana. Se trata de una oportunidad creativa.

Descripción del gobierno de datos

Descripción del gobierno de datos (07:46)

Ofrezca soluciones

Implemente la estrategia

04. Establecer controles

Planee —y dirija— escenarios reales

Tanto si implica renovar los sistemas desgastados, deshacerse de los productos obsoletos, delegar en socios expertos en datos o aplicar inteligencia artificial en todo el espectro empresarial, su tarea consiste en centrarse en los objetivos de datos con las menores distracciones posibles. Al final, se trata de acelerar la obtención de información para acelerar el valor. Usted obtiene la información de los usuarios de los datos. Piense en las mejores maneras de sacarle partido. La implementación de la topología de datos que ha creado en la fase de estrategia pone en marcha la información en varias líneas de negocio, y permite así controlar los casos de uso y supervisar diversas medidas para cada uno de ellos.

Esboce una política de gobierno de datos basada en la calidad, la privacidad y la seguridad

Como parte de un enfoque de gestión de datos moderno, una sólida capacidad de gobierno y privacidad ayuda a las organizaciones a prosperar en un mundo donde los datos pueden ser abrumadores. Una capa de metadatos y de gobierno para todas las iniciativas de datos, análisis e IA aumenta la visibilidad y la colaboración en toda la organización, independientemente de dónde residan los datos. Su política de gobierno de datos configurará el comportamiento en torno a la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad y la gestión, y mostrará en qué puntos logra la IA racionalizar dichas iniciativas de regulación. En cualquier política que esté aplicando, se debe estandarizar la terminología para datos estructurados y no estructurados, de modo que todos los miembros de la organización puedan hablar el mismo idioma, tanto si los datos se centran en los clientes como si lo hacen en los productos, el personal o las finanzas. Para todo ello, debe contar con el respaldo de aplicaciones designadas para entornos específicos, que estén alineadas con los requisitos normativos y de seguridad e incluidas en plataformas con un enfoque híbrido multicloud para garantizar una protección óptima.

La integración de los datos es fundamental para aprovechar al máximo los datos de los que dispone. Ferd Scheepers, arquitecto jefe de ING, se preguntaba cómo podía esta institución financiera global gobernar mejor los datos que se mueven entre diferentes países y en el cloud. IBM e ING establecieron una colaboración para ofrecer una solución de gestión de datos en forma de arquitectura de data fabric para crear una capa de abstracción entre los datos y los clientes de ING. De esta forma, la información podría consumirse en cualquier lugar y automáticamente a través de un entorno cloud híbrido abierto que se adapta a la multiplataforma de ING, un panorama heterogéneo. «No hace falta que sepamos de dónde proceden los datos», indica Scheepers. «Basta con que exista esta capa, que posibilita que consumamos datos que se ingieren automáticamente, se mapean automáticamente y cumplen todas las políticas, porque entendemos lo que son los datos».

Identifique a los defensores de los datos

Aquellas personas de la organización a las que identifique como aliados en la defensa y la estrategia de datos serán los colaboradores que le ayuden a triunfar. Averigüe a qué personas de la organización les apasiona más el efecto que pueden tener los datos en su trabajo, y logre que participen en reuniones regulares y en el mantenimiento de los estándares. «Empecé poco a poco, identificando a los abanderados de los productos», indica Sankar. «Comenzó con una unidad de negocio y, una vez que salió bien, se fue contagiando».

Dado que es probable que su estrategia ya haya avanzado mucho, piense dónde más pueden sus colaboradores de datos actuales y futuros ayudarle a repetir y escalar los resultados en nuevas áreas. Por ejemplo, como empresa que prioriza los datos, IBM tiene un equipo de defensores de datos dedicados exclusivamente a ayudar a la organización a adoptar un uso mejor y más generalizado de los datos a todos los niveles. Como explica Bhandari, «estos defensores de datos están totalmente capacitados, en el sentido de que si encuentran un grupo con ideas afines en cuentas por cobrar o en la cadena de suministro y quieren seguir adelante con las prestaciones de datos y de IA, no tienen que volver para solicitar permiso financiación, sino que pueden avanzar sin más».

Estandarice la nomenclatura

Para 2024, las organizaciones que hacen un uso eficaz de los metadatos activos habrán reducido a la mitad el tiempo de entrega de datos integrados, y habrán mejorado la productividad de los equipos de datos en un 20 %.⁵

Un sólido catálogo de conocimientos le permite acceder, organizar, categorizar y compartir datos, activos de conocimiento e información de conformidad. En resumen, es una forma de crear una base de metadatos coherente que centralice las relaciones en torno a los datos allá donde residan.

Entre otras cosas, un catálogo de conocimientos permite a los usuarios acceder a un glosario común para las diferentes organizaciones que esté adaptado a sus necesidades y nomenclatura, de modo que exista sintonía entre todos los usuarios en cuestión de gobierno, calidad de los datos y conformidad. El objetivo es la eficiencia operativa.

05. Crear soluciones integradas

Establezca los ciclos de sprint

Para que una estrategia de datos prospere, es habitual que las organizaciones tengan que rediseñar toda su cultura en torno a nuevos conceptos, como entornos multicloud híbridos y capacidades de gestión de datos integrales. Aunque suene desalentador, es algo casi imposible.

Empiece por pensar qué puede lograr que aporte valor y sea viable a corto plazo. Forme un equipo multifuncional con objetivos claros. A continuación, determine ciclos cortos de sprint con hitos factibles que le permitan demostrar los resultados. Un posible enfoque es seguir este proceso sencillo y repetible, utilizado por los expertos en datos de IBM:

  • Planear durante una o dos semanas, con talleres de descubrimiento y una estrategia de datos que incluya la topología de datos.
  • Probar durante seis semanas con un caso de uso orientado al cliente con hitos factibles y de los que se pueda aprender.
  • Adoptar y escalar con un producto de prueba monitorizado por las partes interesadas internas para garantizar la conversión.

Esta última parte es crucial. Para facilitar una comprensión clara de las ventajas de cualquier estrategia, asegúrese de que los altos directivos, los equipos técnicos y los usuarios de negocio visualicen la misma meta.

Sume pequeños logros en forma de MVP

A veces, se obtiene el máximo partido de la menor inversión. El equipo de TI de Experian no era consciente de que podía aplicar analítica en el back office, solo sabía que estaban inundados de información. Formar un único informe de crédito en menos de un segundo requiere al menos 3000 orígenes de datos, 200 millones de registros actualizados constantemente cada mes y miles de millones de filas de conjuntos de datos derivados y datos históricos archivados de seguimiento de datos adicionales.

En colaboración con IBM, Experian implementó un MVP que permite a los usuarios considerar y probar nuevas ideas con la menor cantidad de inversión y características. En muchos casos, es la forma más rápida y rentable de probar las hipótesis y averiguar si la inversión continuada tiene sentido. En este caso, claramente, lo tuvo. «En un plazo de 90 días, teníamos la prueba de concepto, cuyos resultados habían demostrado que podríamos mejorar nuestra cobertura en un 500 % y disminuir nuestros costes en un 80 %», indica Joni Rolenaitis, director de datos de Experian.

Deje atrás los silos y el pensamiento aislado

La integración en torno a las tecnologías y sistemas emergentes es la forma en que las organizaciones se vuelven más automatizadas, basadas en datos, tolerantes al riesgo y seguras. También es la forma en que las empresas, hoy en día, se vuelven más rentables. Piense en la cantidad de tiempo de los empleados que se malgasta frente a ecosistemas de datos obsoletos y con prácticas de gestión que obstaculizan el uso óptimo de los datos. Según los estudios, en la mayoría de las organizaciones no se analizan hasta el 68 % de los datos. Gracias a unos avances de vértigo en la capacidad de cálculo, a algoritmos más inteligentes y al almacenamiento asequible, entrelazar los datos forma parte del tejido de las empresas innovadoras.

Cree un catálogo central para buscar —y compartir— información

Querrá contar con un catálogo central para almacenar —y compartir— información, lo que permite simplificar el consumo de datos. Los datos se amplifican en formularios originales y organizados con un almacenamiento adecuado que permite la publicación y la suscripción de datos. Las herramientas de acceso a datos buscan más allá de las aplicaciones o los procesos individuales, para tener en cuenta cómo se consumen los datos y qué conocimientos surgen. Este nivel de detalle le permite tomar decisiones en tiempo real para los usuarios en todas las líneas de negocio, así como para los analistas, los científicos de datos y las agencias reguladoras y federales.

Fomente la adopción desde todas las direcciones empoderando a los consumidores de datos

No se trata de mirar solamente a los datos. Usted va a impulsar la cultura de su lugar de trabajo hacia el futuro. Al fomentar la adopción de la estrategia de datos desde todas las direcciones —no solo de forma vertical—, está influyendo en la forma de comunicarse de su negocio, mejorando los flujos de trabajo principales, optimizando la seguridad y desbloqueando nuevas oportunidades de mercado. E incluso, más allá de todo eso, está interrumpiendo el paradigma de la mejor manera posible. Su nuevo marco de trabajo de gestión de datos está acelerando el ritmo de los nuevos modelos de negocio, en una transformación digital que va a mejorar el servicio para todo el mundo, aumentar la eficiencia en las operaciones y crear mejores experiencias para los empleados de la organización y para aquellos con los que se encuentren.

06. Escalar el equipo y los procesos

Comunique los resultados para obtener la máxima visibilidad

Que la gente sepa que el esfuerzo vale la pena. «Aporte credibilidad con el proceso de negocio y la conexión de datos, y contando una historia convincente con los datos», señala Sankar. Hágalo en toda la empresa (en sentido vertical, horizontal, lateral y diagonal) con novedades breves e informes regulares sobre los ingresos que generan las nuevas estrategias y cómo hacen que el trabajo sea más agradable para todos. No dude en compartir las métricas de rendimiento sobre los efectos positivos de las iniciativas y los buenos resultados en los debates iniciales con los principales interesados. Ofrecer resultados medibles reforzará su valor único y respaldará su campaña continua para marcar el camino con datos.

Contrate (y recualifique) talento para mantenerse ágil

La escasez de talento es real, pero la mayoría de las organizaciones no saben qué hacer al respecto. Para cubrir la carencia de competencias, no basta con limitarse a las estrategias tradicionales de contratación y formación. Muchas empresas, como parte del esfuerzo que realizan por responder a sus necesidades de talento, están haciendo ajustes en sus requisitos de educación y experiencia solo para cubrir roles. ¿Qué puede hacer si la formación y la contratación no son suficientes? Tenga en cuenta estos consejos de la guía empresarial de IBM para cubrir la carencia de competencias:

  • Adquirir talento de fuera de la organización
  • Mover el talento entre divisiones y unidades de negocio
  • Recualificar a los empleados en función de las prioridades de negocio
  • Aprovechar los programas de aprendizaje y prácticas para formar talento
  • Aprovechar las plataformas y los programas educativos nuevos y emergentes para mejorar las habilidades de los empleados
  • Aplicar análisis para analizar y prever la oferta y la demanda de habilidades
  • Implementar iniciativas de reconocimiento de habilidades para reconocer y rastrear la progresión de las mismas

Fomente la adquisición de conocimientos de datos, continuamente

Gartner prevé que, para 2023, los conocimientos de datos se habrán convertido en un motor esencial y necesario del valor de negocio, demostrado mediante su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de análisis y datos y los programas de gestión de cambios.⁷ Y mantener estos conocimientos de datos no debería ser una labor anual ni trimestral, sino una constante. Cuando los empleados cuentan con conocimientos de datos, están capacitados para tomar decisiones respaldadas por la ciencia, y vinculadas a flujos de trabajo inteligentes y herramientas intuitivas que aplican tecnologías para el crecimiento exponencial. «Tratar de alcanzar una cultura basada en datos pero sin capacitar al personal es, en cierto sentido, un oxímoron», afirma Bhandari. «Si queremos una cultura basada en los datos, entonces el personal debe observar los datos».

80 %

Gartner prevé que, para 2023, los conocimientos de datos se habrán convertido en un motor explícito y necesario del valor de negocio, demostrado mediante su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de análisis y datos y los programas de gestión de cambios.¹

Cree asociaciones sólidas en toda la organización

Al nivel más básico, su trabajo como líder de datos consiste en ayudar a su organización a tomar las decisiones más sensatas en materia de gestión y uso de datos. Pero esas decisiones tienen un alcance enorme y resultados duraderos. Sus estrategias afectan a toda la organización y a todas las personas que interactúan con ella. A medida que cree y fortalezca las asociaciones a todos los niveles, esté abierto a recibir comentarios, colaborar y esperar lo inesperado, porque a medida que crea una organización que prioriza los datos, sucede algo fascinante: cuanto más se incorpora su visión en el ADN de la organización, más libertad se puede permitir, simplemente respaldando una cultura de participación y habilidades; una cultura con personas motivadas para aprender y asumir nuevos roles. A lo largo de todo el proceso, siga comunicando el propósito y los objetivos con claridad y con la mirada puesta en el futuro.

Marque la diferencia con los datos

Su organización, motivada por su estrategia de datos, cierra filas en torno a usted. A medida que amplifica las tecnologías existentes e introduce otras nuevas para simplificar el acceso a los datos a todos los niveles de la organización, recuerde que está haciendo algo más que generar eficiencia e impulsar nueva información de valor: está creando una cultura de personas a las que les entusiasma utilizar los datos para obtener su pleno potencial.

Cree la arquitectura de datos

Otorgue al personal un acceso mejorado a los datos.

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», un estudio encargado a 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», 451 Research, 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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