Cómo alinear con éxito su estrategia de IA, datos y análisis

Los CDO tienen un papel crítico que desempeñar en ayudar a la empresa a utilizar los datos y la tecnología para la transformación digital, pero esto requiere una alineación entre la estrategia de datos y análisis con la estrategia general del negocio. Un estudio reciente del director de datos de IBV reveló que el 63 % de los principales CDO encuestados están alineados con la estrategia empresarial, en comparación con el 48 % de otros CDO encuestados. Para pasar de los datos a conocimientos valiosos y que se pueden ejecutar, debe comprender qué impulsa el negocio, conectando su estrategia de datos y análisis con los objetivos empresariales.

Considere el hecho de que el CDO promedio encuestado asigna el 2,32 % de los ingresos anuales a la gestión de datos y la estrategia para aumentar el crecimiento de los ingresos en un 1 %. Pero los principales CDO encuestados obtienen el mismo resultado al asignar el 2,27 %. Aunque no parece una gran diferencia, puede significar millones de dólares en ahorros, un ROI sustancialmente mejorado y mejores resultados a largo plazo.

Cuando la estrategia de datos y la estrategia empresarial están alineadas, puede utilizar inversiones en datos para buscar nuevas fuentes de valor y fomentar la innovación dentro de sus organizaciones en sintonía con los objetivos estratégicos de la organización. De hecho, casi 9 de cada 10 directores de datos de un grupo de élite cuyas organizaciones asignan proporcionalmente menos de sus ingresos a los datos, pero generan un valor empresarial igual o mayor, utilizan inversiones en datos de esta manera.

Alinear su estrategia de datos y su estrategia empresarial significa fusionar los diversos marcos y directrices que existen en todos los departamentos para obtener una sola visión unificada del panorama de los datos con la que todos estén de acuerdo. Para aprovechar las conexiones entre los usuarios empresariales, los usuarios técnicos y los resultados empresariales generales, los líderes de datos de hoy en día necesitan una arquitectura de datos moderna, como tejido de datos, para simplificar el acceso a datos y facilitar el auto consumo de datos. Hay cuatro formas clave de utilizar una arquitectura de tejido de datos para impulsar la oportunidad de que los partners internos y externos puedan capacitar a los equipos en todo el panorama de datos.

1. Cree una base de datos que se puede ejecutar con gobierno de datos adecuado para ayudar a garantizar la protección de datos y la seguridad de los datos en todo su panorama de datos.

Cuando se les preguntó por las características más importantes de su arquitectura de datos, la mayoría de los CDO clasificaron la seguridad muy por encima de cualquier otra área. Una base de datos sólida incluye la definición de una política de gobierno de datos que guíe las prácticas de calidad de los datos, privacidad y seguridad para la organización que puedan reforzarse utilizando su arquitectura de datos. Sin embargo, menos de dos tercios de los CDO encuestados afirman estar protegiendo y asegurando los datos al máximo. Los desafíos que conforman esta falta de confianza en sus procesos actuales de protección y seguridad incluyen el cumplimiento total de la legislación y normas de datos, la sensación de que sus datos operativos (gestión de datos, finanzas, cadena de suministro, inventario y personal) están protegidos y seguros, y de que los datos de sus clientes están seguros.

Esta base de gobierno de una arquitectura de tejido de datos deja claro qué datos existen, quién debe tener acceso a qué conjuntos de datos y cómo el cumplimiento a escala permite una mejor calidad de los datos y linaje en todo su paisaje de datos utilizando un catálogo de datos aumentado.

También proporciona una generación automatizada de metadatos y una capa de gobierno que garantiza el cumplimiento de las normas de protección de datos, calidad de los datos y seguridad. Esto garantiza el cumplimiento de la normativa y las necesidades de auditoría mediante una mayor visibilidad y enmascaramiento de datos en todas las iniciativas de datos, análisis e IA en cualquier nube.

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2. Agilice los flujos de trabajo y la toma de decisiones con un enfoque de la IA centrado en el ser humano y basado en principios que sea responsable, transparente y explicable.

Los CDO tienen un papel fundamental que desempeñar en el establecimiento de la base de datos que facilite la creación de soluciones de IA que impulsen una mejor toma de decisiones, pero también mitiguen los riesgos. Los algoritmos y modelos de IA deben funcionar de forma fiable para ser ejecutables y para impulsar el valor, pero también es necesario que haya visibilidad y responsabilidad para conocimientos. Los usuarios finales tienen que comprender las normas que se utilizan para procesar los datos, definir un marco ético en el que aplicar la IA y los algoritmos, y los diversos equipos implicados para garantizar que los resultados parezcan correctos y evitar el sesgo inconsciente. De lo contrario, las inversiones en tecnología y gestión del cambio que cultivan una organización basada en datos (como la alfabetización en datos) se desperdician.

Un tejido de datos proporciona una base técnica respaldada por un proceso claro para la evaluación comparativa y la evaluación de los modelos de IA a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, independientemente de su fase de adopción de la IA.

Moldeada por un equipo sólido y multifuncional, esta combinación de tecnología, personas y procesos empodera a los equipos para ser proactivos e infundir el gobierno en sus iniciativas de IA desde el principio. Este enfoque también minimiza el riesgo al tiempo que fortalece la capacidad de su equipo para cumplir con los principios éticos y las regulaciones de gobierno.

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3. Simplifique la construcción y la implementación de modelos con la automatización.

La IA no puede existir sin la ciencia de datos que da forma a grandes modelos de IA, pero solo el 33 % de los CDO encuestados señalan outputs explicables y completos como una característica importante de su arquitectura de datos. La ciencia de datos requiere una arquitectura de datos moderna, como un tejido de datos, que pueda orquestar  diferentes tipos de datos de diversas fuentes dentro de un entorno multicloud híbrido. Esto permite formas más productivas de trabajar, como MLOps, que se benefician de las capacidades de la IA para agilizar y automatizar los flujos de trabajo operativos, como la creación de modelos.

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4. Conecte los datos en todo el panorama de TI, independientemente de dónde residan.

Sin conjuntos de datos conectados, su organización se ve atascada con datos dispares y complejos que no cuentan una historia clara para sus usuarios. Esto hace que sea casi imposible crear productos de datos significativos que ofrezcan valor empresarial a la organización y aceleren el crecimiento de los ingresos.

Una arquitectura de tejido de datos proporciona una sólida estrategia de integración de datos multinube y democratiza el acceso a los datos al entregarlos donde los necesita y le libera de depender de un proveedor específico en el camino. También puede sincronizar datos en tiempo real sin interrumpir datos de misión crítica.

¿El resultado? Sus usuarios de datos técnicos y empresariales tienen acceso a datos de autoservicio que muestran una visión holística y explicable del panorama de los datos. Así, puede identificar exactamente qué datos tiene y dónde pueden usarse para generar el mayor valor empresarial.

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Las acciones del 8 % de los principales CDO encuestados significan que nunca se trata realmente de los datos. Se trata del valor en la transformación empresarial de los conocimientos a partir de datos integrados. El CDO es crítico para impulsar la transformación, pero requiere los fundamentos básicos de gestión de datos y gobierno de datos.

En última instancia, una arquitectura de tejido de datos proporciona la interconectividad de los datos con el gobierno necesario para una verdadera innovación empresarial, especialmente en sectores altamente regulados como los bancos. Esto genera valor para la organización y está vinculado a los objetivos empresariales, especialmente cuando se combina con una estrategia de datos deliberada.