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Diseñe su estrategia de datos en seis pasos
¿Su estrategia de datos está a la vanguardia o se ha quedado atrás?
Una estrategia de datos es esencial para cualquier caso de uso, pero la rápida evolución de la Inteligencia Artificial (IA) ha aumentado significativamente la importancia de una estrategia bien definida.
Todas las capacidades de la IA se basan en los datos, por lo que podría suponer que una estrategia de datos preparada para la IA funcionará para todos los casos de uso de la IA. Pero la IA tradicional y la IA generativa tienen necesidades de datos diferentes. Para sacar el máximo provecho de la IA generativa, necesitará una estrategia de datos que le ayude a gestionar sus datos no estructurados.
Eso empieza por dar sentido a su panorama de datos: sus activos de datos, su infraestructura de datos y el uso actual de los datos en sus procesos empresariales. También tendrá que imbuir una cultura de alfabetización de datos en su organización y capacitar al personal mediante la democratización de los datos y una comprensión fundamental de la IA. No es la tarea más sencilla, pero es importante y factible. El siguiente marco le ayudará a diseñar la estrategia de datos adecuada para alcanzar los objetivos empresariales de su organización y lograr el éxito con la IA.
1. Comprenda los objetivos de su negocio
Reúnase con los altos directivos para comprender claramente los principales objetivos y prioridades de su organización. Estas conversaciones le darán la oportunidad de formular preguntas clave y trazar la mejor dirección para su estrategia de datos.
Comprender la calidad de los datos de su empresa y cómo fluyen, o no, entre las diferentes áreas del negocio le permitirá desbloquear un valor empresarial aún por descubrir.
Siga consultando con los stakeholders a medida que su estrategia de datos vaya tomando forma. Tenga siempre presentes sus prioridades y sus puntos débiles.
Identifique los casos de uso más convincentes
Alinear los datos correctos con sus objetivos empresariales "comienza y termina con la pregunta: ¿qué problema empresarial está tratando de abordar?", afirma Tony Giordano, que dirige los compromisos de estrategia, consultoría y transformación de datos para IBM.
Mientras busca un caso de uso convincente, tenga en mente resultados claros y factibles. Los CDO líderes entienden lo que impulsa su negocio y la importancia de conectar los datos y los análisis con los resultados prioritarios¹.
Proteja sus inversiones
Lleve su estrategia de datos al siguiente nivel aprovechando su infraestructura, tecnología y habilidades existentes. Familiarícese con el ecosistema de su organización para determinar dónde y cómo sus datos pueden ayudar a lograr resultados comerciales. Cuando comprenda realmente sus datos, podrá identificar la arquitectura de datos obsoleta que no se ajusta a su estrategia empresarial, aprovechar mejor las iniciativas financiadas e identificar áreas de mejora.
2. Evalúe su estado actual
Identifique barreras y brechas
Una vez que tenga sus objetivos finales y la aceptación de los directivos, podrá identificar los obstáculos que impiden crear una verdadera experiencia que dé prioridad a los datos. Los silos suelen ser la base de los retos de la integración de datos, la gestión de datos y los flujos de trabajo. De hecho, el 81 % de los líderes de TI afirman que los silos de datos están obstaculizando sus esfuerzos de transformación digital².
El acceso a datos no debería ser un obstáculo.
Los usuarios deben tener acceso a los datos que producen grandes resultados. No deberían tener que pensar dónde residen esos datos o si están gobernados y cumplen la normativa. Deben ser capaces de utilizar los datos que necesitan con confianza.
Pensamiento de diseño para la estrategia de datos
Un enfoque de pensamiento de diseño ayuda a sacar a la luz los puntos débiles de la organización, lo que aporta valor estratégico en múltiples casos de uso, líneas de negocio y equipos individuales. Este proceso ayuda a generar resoluciones alcanzables en un ciclo continuo de observación, reflexión y creación, abordando los problemas y las soluciones como una conversación continua.
Inventario de talento y habilidades
No es posible diseñar cambios en los datos por cuenta propia. Asegúrese de que su organización brinde formación continua para mantenerse al día con el rápido ritmo de la evolución de la IA y del sector de la TI en su conjunto. Una encuesta del IBV de IBM descubrió que el 85 % de los CDO líderes están ampliando la formación, el 77 % están volviendo a capacitar a su personal interno y el 70 % están adquiriendo nuevos talentos para aumentar la alfabetización de datos en todas sus organizaciones³.
Priorice el gobierno
En la era de la IA generativa, debe ofrecer un gobierno de extremo a extremo. Mantenerse al tanto de los elementos de datos críticos y regulados es esencial para ejecutar sus sistemas sin errores de duplicación, búsquedas poco fiables o violaciones de la privacidad. Tenga en cuenta quién posee, administra y define actualmente sus políticas de datos, y si ese gobierno afecta a la seguridad, la privacidad o el cumplimiento. Asegúrese de que las partes adecuadas tengan los derechos de decisión, el marco de responsabilidad y los recursos externos para gestionar los datos de forma eficaz.
3. Trace el marco estratégico de los datos y la IA
Defina el estado objetivo de sus datos
"Muchos entornos de datos están anticuados y rara vez tienen la flexibilidad necesaria para evolucionar en el entorno digital actual", afirma Giordano. Una arquitectura de datos moderna debe gestionarse, gobernarse y protegerse para garantizar una calidad de los datos constante. Requiere de la flexibilidad necesaria para evolucionar junto con sus canales digitales.
Mida el progreso hacia sus objetivos
Aunque a menudo se espera que los líderes de datos impulsen el cambio transformador, su éxito se mide en función de objetivos empresariales tácticos a corto plazo. Según una encuesta a CDO realizada por AWS, el 74 % de los CDO afirman que su éxito se mide en función de sus logros centrados en el negocio o se divide a partes iguales entre objetivos empresariales y tecnológicos, mientras que solo el 3 % afirman que su éxito se define exclusivamente por sus hazañas técnicas⁴.
4. Establezca controles
Céntrese en sus objetivos de datos. Aproveche el conocimiento de sus usuarios de datos mientras se plantea las mejores formas de acelerar el valor empresarial con la IA.
Esboce una política de gobierno de datos
Un marco de gobierno sólido se basa en la calidad, la protección y la seguridad de los datos. Una capa de metadatos y gobierno para todos los datos, análisis e iniciativas de IA aumenta la visibilidad y la colaboración en toda su organización, independientemente de dónde residan sus datos. Su política de gobierno de datos dará forma al comportamiento en torno a la calidad de los datos, la protección de datos, la seguridad de datos y la gestión de datos, al tiempo que le mostrará dónde está agilizando sus esfuerzos normativos la IA.
Identifique a sus defensores de los datos
Encuentre a las personas de su organización a las que les apasione el impacto que los datos pueden tener en su trabajo. Estos son sus socios para el éxito. Haga que participen en reuniones periódicas y en los esfuerzos de estandarización.
Puede encontrar socios para el éxito dentro de sus equipos de datos: reclute ingenieros de datos, arquitectos de datos o científicos de datos que estén creando modelos de IA. Los líderes de línea de negocio cuyos equipos dependen del análisis de datos también son excelentes candidatos. Es probable que tengan experiencia en el uso de nuevas tecnologías para ayudar a mejorar los procesos empresariales y optimizar el valor de sus datos.
5. Cree soluciones integradas
Establezca sus ciclos de sprint
Para que una estrategia de datos e IA se afiance, las organizaciones a menudo necesitan rediseñar su cultura en torno a nuevos conceptos y entornos.
Comience por establecer objetivos que sean rápidamente alcanzables, valiosos y viables. Reúna a su equipo interdisciplinar en función de estos objetivos. Programe ciclos de sprint cortos con hitos que se puedan ejecutar y que le ayuden a probar los resultados. Por último, asegúrese de que su equipo directivo, los equipos tecnológicos y los usuarios empresariales tengan la misma línea de meta en la mira.
Coseche pequeñas victorias
Los casos de uso pequeños y repetibles pueden ayudarle a demostrar rápidamente el valor de sus inversiones en datos e IA. No es necesario abordar los problemas más difíciles desde el principio. Los casos de uso que tienen un gran impacto, pero son simples, le brindan la oportunidad de recopilar conocimiento importante sobre su tecnología y acumular victorias tempranas. Invierta en programas piloto durante las etapas iniciales de la adopción de la IA para adquirir la experiencia que necesita para mejorar las entregas más grandes en el futuro.
Cree un catálogo de datos central
Un catálogo central almacena y comparte conocimiento, lo que permite simplificar el consumo de datos. En el catálogo, los datos se aumentan en formularios originales y seleccionados con un almacenamiento acorde con el propósito. Las herramientas de acceso a los datos van más allá de las aplicaciones o procesos individuales para evaluar cómo se consumen sus datos y qué conocimiento está surgiendo. Este nivel de detalle permite a los usuarios tomar decisiones en tiempo real teniendo en cuenta los datos de cada parte de la organización.
Capacite a los consumidores de los datos para la adopción
Utilice su nuevo marco de gestión de datos para fomentar la adopción en toda la empresa. De este modo, influirá en el modo en que su empresa se comunica, mejorará los flujos de trabajo clave, optimizará la seguridad y desbloqueará nuevos modelos de negocio, oportunidades de mercado y eficiencias operativas.
6. Escale su equipo y sus procesos
Muestre y cuente
Sus casos de uso serán una fuente importante de empoderamiento. Como señala un artículo reciente de Harvard Business Review, los CDO y los líderes en IA obtienen un mayor éxito cuando "hacen que los datos sean asunto de todos"⁵. Por lo tanto, aproveche el hecho de que los casos de uso pueden abarcar ciencia de datos, análisis operativo, transformación digital, inteligencia empresarial, nuevas iniciativas de IA generativa y mucho más, lo que permite que varios equipos aprovechen los datos para marcar la diferencia en la empresa.
Contrate (y recicle) talento
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 ajustando sus requisitos educativos y de experiencia solo para ocupar puestos. Cuando la formación y la contratación no sean suficientes, plantéese cómo su organización puede aprovechar la IA y la automatización para abordar las carencias de habilidades.
Construya 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 fortalezca asociaciones a todos los niveles, manténgase abierto a los comentarios y la colaboración.
Algo fascinante sucede cuando se construye una empresa 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.
Haga de los datos su diferenciador
Su organización le apoya. A medida que aumenta las tecnologías existentes e introduce nuevas soluciones para simplificar el acceso a datos, recuerde que está haciendo algo más que crear eficiencias e impulsar nuevos conocimientos: está construyendo una cultura apasionada por el uso de los datos en todo su potencial.
Notas a pie de página
¹ Turning data into value. IBM Institute for Business Value. Abril de 2023.
² 85% of IT Leaders See AI Boosting Productivity.... Salesforce. Enero de 2024.
³ 2023 Chief Data Officer Study. IBM Institute for Business Value. Marzo de 2023.
⁴ CDO Agenda 2024. AWS. Thomas H. Davenport, Randy Bean y Richard Wang. Octubre de 2023.
⁵ Why Chief Data and AI Officers are.... Randy Bean y Allison Sagraves. Junio de 2023
