Diseñe su estrategia de datos en seis pasos

Con el auge de la IA, una estrategia de datos clara y ejecutable nunca ha sido tan importante.

Los matices son necesarios; cada caso de uso de IA tiene sus propias necesidades de datos. Para aprovechar al máximo la IA generativa, por ejemplo, se requieren datos no estructurados bien gestionados.

Sea cual sea su objetivo, una estrategia de datos de éxito comienza por dar sentido a su panorama de datos: sus activos de datos, su infraestructura de datos y el uso de los datos de la empresa. También deberá inculcar una cultura de alfabetización en datos, democratización de los mismos y conocimientos sobre IA que capacite a los equipos de toda la organización. 

El siguiente marco de seis partes le ayudará a diseñar una estrategia de datos para desarrollar una IA que se adapte a su empresa y le permita alcanzar sus objetivos.

Preguntas clave de los stakeholders

1. ¿Qué iniciativas empresariales deben priorizarse?
2. ¿Existen problemas de datos que podrían ralentizar la adopción de la IA?
3. ¿Qué desafíos amenazan los objetivos prioritarios?
4. ¿Qué áreas se pueden optimizar con un mejor acceso a datos de alta calidad?
5. ¿Cómo se mide el éxito en la organización?

“Cuando se reúna con sus stakeholders, identifique las necesidades de datos en toda la empresa para mostrar el valor de los datos como un activo estratégico.”
 

Jo Ramos
Líder de ingeniería de soluciones de datos e IA

IBM 

Identifique los casos de uso más convincentes
 
La alineación de los datos correctos con sus objetivos empresariales "comienza y termina con la pregunta: '¿Qué problema empresarial se está intentando abordar?'", dice Tony Giordano, que dirige los compromisos de estrategia, consultoría y transformación de datos para IBM.
 
Mientras busca un caso de uso convincente, tenga en cuenta los resultados claros y alcanzables que se alinean con las prioridades empresariales.¹

Proteja sus inversiones


Aproveche su infraestructura, tecnología y habilidades existentes para determinar dónde y cómo sus datos pueden ayudar a lograr resultados empresariales. Cuando realmente comprende sus datos, puede identificar la arquitectura de datos obsoleta, aprovechar mejor las iniciativas financiadas e identificar áreas de mejora.

Identifique las barreras y las lagunas

Una vez que haya definido sus objetivos y logrado el apoyo de los líderes, identifique las barreras que se oponen a la creación de una verdadera experiencia en la que primen los datos. Los silos a menudo impiden la Integración de datos, la gestión de datos y la eficiencia del flujo de trabajo. De hecho, el 81 % de los líderes de TI afirman que los silos de datos están obstaculizando sus esfuerzos de transformación digital²

Garantice un fácil acceso a datos

Los usuarios deben tener un acceso sin interrupciones a datos que arrojan excelentes resultados. No deberían preocuparse por dónde residen los datos o si están controlados y cumplen la normativa.  

Aplique el pensamiento de diseño a la estrategia de datos


Un enfoque de pensamiento de diseño ayuda a descubrir los puntos débiles de la organización, lo que aporta valor estratégico en múltiples casos de uso, líneas de negocio y equipos individuales. Ayuda a generar resoluciones alcanzables a través de un ciclo continuo de observación, reflexión e iteración.

Evalúe el talento y las competencias

Asegúrese de que su organización ofrece formación continua para mantenerse al día con los avances de la IA y las TI. Una encuesta de IBM IBV reveló que el 85 % de los principales CDO están ampliando la formación, el 77 % están capacitando al personal interno y el 70 % están adquiriendo nuevos talentos para aumentar la alfabetización en datos en sus organizaciones.³
Priorice el gobierno

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. Considere quién posee, gestiona y define 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 necesarios, un marco de responsabilidad y recursos externos para gestionar los datos de manera efectiva.

Defina el estado objetivo de sus datos


“Muchos entornos de datos están obsoletos y rara vez tienen la flexibilidad de 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


Se espera que los líderes en datos impulsen una transformación a largo plazo, pero a menudo se les evalúa en función de los resultados empresariales a corto plazo. Según una encuesta realizada por AWS, el 74 % de los CDO afirma que su éxito se mide en función de los resultados empresariales o de una combinación de objetivos empresariales y tecnológicos, mientras que solo el 3 % afirma que su éxito se mide únicamente en función de los logros técnicos.⁴

"Desde consejos de administración que esperan 'magia' al principio del mandato de un CDO hasta directores generales que piensan que una gran empresa puede pasar a basarse completamente en datos en seis meses o menos, las presiones sobre los CDO son mayores que nunca".
 

Estudio IBV CDO (2023)³

Céntrese en sus objetivos de datos. Utilice los conocimientos de los usuarios de datos para encontrar las mejores formas de acelerar el valor empresarial mediante la IA. 


Desarrolle una política de gobierno de datos 


Un marco sólido fomentará la calidad, la privacidad y la seguridad. Una capa de metadatos y gobierno mejorará la visibilidad y la colaboración en toda su organización, independientemente de dónde se almacenen sus datos. Además, su política de gobierno de datos guiará cómo se gestionan, protegen y mantienen la privacidad de los datos, a la vez que le ayuda a realizar un seguimiento de cómo la IA apoya los esfuerzos de cumplimiento. 

Identifique a los defensores de los datos 


Encuentre a personas apasionadas por el uso de datos para mejorar su trabajo. Estos socios de éxito pueden ayudar a estandarizar las prácticas de datos y promover buenos hábitos de datos. Busque defensores en los equipos de datos, como ingenieros de datos, arquitectos o científicos que construyan modelos de IA. Los líderes empresariales cuyos equipos dependen del análisis de datos también son excelentes candidatos. 

Establezca sus ciclos de sprint

Para integrar una estrategia de datos e IA, empiece por fijar objetivos claros y alcanzables. Reúna un equipo multifuncional en torno a estos objetivos y ejecute ciclos cortos de sprint con hitos procesables para demostrar el progreso. Asegúrese de que el equipo directivo, los equipos de tecnología y los usuarios empresariales compartan la misma visión.

Acumule pequeñas victorias


Céntrese en casos de uso sencillos e impactantes para demostrar rápidamente el valor de sus inversiones en datos e IA. Evite abordar los problemas más difíciles al principio. Invierta en programas piloto durante las primeras etapas de adopción de la IA para adquirir la experiencia necesaria y obtener resultados más importantes en el futuro.

Cree un catálogo central de datos


Un catálogo central almacena y comparte datos tanto en su forma original como en la forma seleccionada, lo que facilita su acceso y uso. Realiza un seguimiento del consumo de datos y de los conocimientos obtenidos, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas en toda la organización. 

Capacite a los consumidores de datos para que adopten


Fomente la adopción del nuevo marco de datos en toda la empresa. Esto mejora la comunicación, agiliza flujos de trabajo, optimiza la seguridad y desbloquea nuevos modelos de negocio, oportunidades de mercado y eficiencias operativas.

Muestre y cuente


Sus casos de uso son una forma poderosa de demostrar el impacto. Como señala un perspicaz artículo de Harvard Business Review, los CDO y los líderes en IA obtienen mayores éxitos cuando "convierten los datos en asunto de todos".⁵

Los casos de uso pueden abarcar la ciencia de datos, el análisis operativo, la transformación digital, la inteligencia empresarial y las iniciativas de IA generativa, entre otros, lo que brinda a múltiples equipos la oportunidad de aprovechar los datos y tener un impacto real en el negocio. 

Contrate y recualifique el talento


Cerrar la brecha de cualificaciones significa mirar 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. Si la formación y la contratación no son suficientes, considere cómo la IA y la automatización pueden ayudar a abordar la escasez de mano de obra y el desajuste de competencias.

Construya asociaciones sólidas

Su papel como líder de datos es ayudar a su organización a tomar decisiones 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. Una cultura centrada en los datos prospera cuando las personas están motivadas para aprender, asumir responsabilidades y aceptar nuevas funciones.

Haga de los datos su elemento diferenciador

Cuando mejore las tecnologías existentes e introduzca nuevas soluciones para simplificar el acceso a datos, recuerde que está haciendo algo más que crear eficiencias e impulsar nuevos conocimientos. En realidad, está creando una cultura apasionada por aprovechar al máximo el potencial de los datos.