Una estrategia de datos es un plan detallado para utilizar los datos con el fin de mejorar la toma de decisiones, optimizar los procesos empresariales y alcanzar los objetivos empresariales.
Las estrategias de datos generalmente conectan y coordinan muchas áreas funcionales diferentes que rodean los datos de una organización. Estas áreas incluyen disciplinas como recopilación de datos, gestión de datos, gobierno de datos, análisis de datos, calidad de los datos y seguridad de datos.
En muchas organizaciones, un director de datos (CDO) es responsable de crear y guiar una estrategia de datos. En otras organizaciones, los altos ejecutivos, los científicos de datos y los ingenieros de datos pueden colaborar en la creación de una estrategia de datos.
Una estrategia de datos exitosa puede ayudar a una empresa a identificar oportunidades de mercado, mejorar productos y servicios, aumentar la satisfacción del cliente y obtener una ventaja competitiva.
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Existen diferentes metodologías para crear e implementar una estrategia de datos empresariales. La mayoría incluye alguna versión de estos seis componentes básicos:
El primer paso para crear una estrategia de datos es comprender claramente los objetivos empresariales en toda la organización. Los líderes del equipo directivo y los stakeholders de las unidades de negocio suelen trabajar juntos para identificar objetivos y explorar cómo el uso de los datos puede ayudarles a alcanzarlos.
Basándose en este análisis de los objetivos, la organización selecciona los casos de uso específicos en los que se centra la estrategia de datos. Por ejemplo, una organización podría querer centrarse en utilizar los procesos de datos para reducir los costes de la cadena de suministro, automatizar los riesgos y los desafíos de cumplimiento o entender mejor la evolución de las necesidades de los clientes.
Los profesionales de TI pueden entonces opinar sobre las herramientas y tecnologías que la organización podría necesitar para ayudar a lograr estos resultados.
A continuación, las organizaciones identifican las barreras que podrían bloquear la ejecución exitosa de la estrategia de datos. Estas barreras pueden incluir obstáculos técnicos como silos que impiden un fácil acceso a datos, la falta de gobierno del dato o una arquitectura de datos obsoleta que no admite operaciones modernas.
También puede haber desafíos humanos. Los usuarios empresariales pueden necesitar formación sobre los pilares de una cultura basada en los datos, y los miembros del equipo informático pueden necesitar formación para adquirir conocimientos técnicos específicos.
Una hoja de ruta de la estrategia de datos define cómo se implementa la estrategia de datos. Esta hoja de ruta incluye detalles sobre los objetivos empresariales, las tecnologías actuales y propuestas, los procesos y las personas implicadas. También establece un calendario de finalización y las métricas que miden el éxito de la estrategia.
Para mantener una estrategia de datos encaminada, las organizaciones a menudo implementan controles para monitorear la actividad de los datos y mantener un rendimiento adecuado en los procesos de datos. Por ejemplo, las políticas de gobierno de datos pueden ayudar a garantizar la calidad, la protección y la seguridad de los datos, así como el cumplimiento de los mandatos normativos.
También hay controles humanos, como defensores de los datos que se reúnen periódicamente para revisar los estándares, los casos de uso y el progreso en múltiples líneas de negocio. Otro control importante es la terminología estandarizada para que todos hablen el mismo idioma cuando se discuta la estrategia de datos de la empresa.
Al lanzar una nueva estrategia de datos, las organizaciones suelen aspirar a pequeñas victorias en poco tiempo. Dar prioridad a los procesos de datos que muestran valor desde el principio puede ayudar a fomentar la adopción de la estrategia en toda la empresa.
Simplificar el consumo de datos y capacitar a los consumidores de datos es otra táctica para ganar aceptación para la estrategia de datos. Por ejemplo, las organizaciones a veces crean un catálogo central en el que se puede acceder fácilmente a nuevos conocimientos y compartirlos a través de un modelo de autoservicio.
Para conseguir su aceptación, las organizaciones suelen proporcionar a los equipos actualizaciones e informes frecuentes sobre cómo la estrategia está alcanzando hitos como el aumento de los ingresos.
Las organizaciones también pueden proporcionar formación y apoyo continuos para animar a las partes interesadas de toda la empresa a adoptar la estrategia de datos.
Por ejemplo, una organización podría invertir en esfuerzos de alfabetización de datos para ayudar a las partes interesadas a acceder y analizar conjuntos de datos para generar sus propios resultados. O la organización podría priorizar la contratación y la mejora de las competencias de los talentos técnicos para apoyar y ampliar las capacidades de su infraestructura de datos.
La motivación detrás de estas acciones es construir asociaciones sólidas en toda la empresa que amplíen el alcance y el uso de la estrategia de datos.
Las estrategias de datos generalmente combinan personas, procesos y herramientas de diversas disciplinas de datos, como:
La gestión de datos es la disciplina que consiste en gestionar los datos en todas las fases de su ciclo de vida, desde su recogida, tratamiento, almacenamiento, intercambio y uso hasta su archivo y eliminación.
El gobierno de datos se centra en la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos de una organización. El objetivo del gobierno de datos es mantener datos seguros y de alta calidad a los que se pueda acceder fácilmente para las iniciativas de detección de datos e inteligencia empresarial.
La integración de datos es el proceso de combinar y armonizar datos de múltiples fuentes en un formato unificado y coherente que pueda utilizarse para diversos fines analíticos, operativos y de toma de decisiones.
Una arquitectura de datos describe cómo se gestionan los datos, desde la recopilación hasta la transformación, la distribución y el consumo. Establece el plan para los datos y la forma en que fluyen a través de los sistemas de almacenamiento de datos.
El análisis de datos utiliza la ciencia de datos para extraer conocimientos procesables de los datos de una organización. Estos conocimientos se pueden utilizar luego para crear visualizaciones de datos que ayuden a los usuarios empresariales a comprender patrones, tendencias y anomalías.
La seguridad de datos es la práctica de proteger la información digital contra el acceso no autorizado, la corrupción o el robo a lo largo de todo su ciclo de vida. Incluye medidas para proteger los datos como cifrado, firewalls, autenticación, herramientas antivirus y antimalware.
La calidad de los datos mide en qué medida un conjunto de datos cumple los criterios de precisión, integridad, coherencia y adecuación a los fines. Si no se tratan adecuadamente los problemas de datos, como la duplicación, los valores que faltan o los valores atípicos, aumenta el riesgo de obtener resultados empresariales negativos.
Para las empresas que recopilan, preparan, almacenan, analizan y comparten volúmenes masivos de información de múltiples fuentes de datos, una estrategia de datos es un recurso esencial. Proporciona un plan gradual de las políticas y procesos para generar valor empresarial a partir de todos estos activos de datos.
Una estrategia de datos ayuda a una organización a alcanzar sus objetivos empresariales capacitándola para:
Una estrategia de datos proporciona una estructura para utilizar conocimientos basados en datos para informar decisiones sobre estrategias empresariales, operaciones, planificación, inversiones y mucho más.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial, y especialmente la IA generativa, suelen requerir grandes cantidades de datos limpios, fiables y accesibles para crear, entrenar y perfeccionar. Una estrategia ayuda a hacer cumplir los estándares de calidad de los datos y gobierno de datos para proporcionar datos fiables para estas iniciativas.
Las estrategias de datos pueden ayudar a acelerar la productividad al identificar los cuellos de botella operativos, los procesos ineficientes, las redundancias y las oportunidades de automatizar los flujos de trabajo.
Una estrategia de datos puede ayudar a reducir costes al aumentar la eficiencia del almacenamiento de datos y el procesamiento. También puede ayudar a proteger los datos contra infracciones costosas o violaciones del cumplimiento normativo. Según el informe "Cost of a Data Breach" de IBM, la violación media cuesta 4,88 millones de USD.
Una estrategia puede proporcionar conocimiento basado en datos sobre las últimas tendencias tanto dentro como fuera de la empresa. Las organizaciones pueden utilizar estos conocimientos para ayudar a desarrollar nuevos productos o servicios innovadores para beneficiarse de las oportunidades de los mercados emergentes.
Las estrategias de datos ayudan a las organizaciones a aprovechar la inteligencia empresarial en tiempo real como un activo estratégico. Las partes interesadas pueden utilizar esta información para reaccionar de forma más rápida y eficaz a las últimas tendencias y tácticas competitivas.
Hay varios desafíos a los que una empresa puede enfrentarse al implementar una estrategia de datos. Estos desafíos pueden incluir:
Una empresa que no puede utilizar los datos como activo estratégico debe empezar desde el principio. Puede ser un esfuerzo costoso y lento porque requiere crear e implementar nuevas políticas, procesos, tecnologías y capacitación.
Los datos de alta calidad son cruciales para una estrategia de datos eficaz. Los datos incoherentes, incompletos o inexactos producen resultados poco fiables y resultados empresariales negativos.
Una estrategia de datos requiere el acceso a varias fuentes de datos para generar resultados positivos. Los datos que están repartidos en silos desconectados pueden resultar difíciles, costosos y llevar mucho tiempo procesarlos.
Una estrategia de datos suele requerir políticas claras sobre la propiedad de los datos, el acceso, la seguridad y el cumplimiento normativo. Si no se aplican estas políticas, es posible que la estrategia de datos no pueda avanzar.
Una estrategia de datos requiere una cultura empresarial basada en datos para tener éxito. Si los ejecutivos, los usuarios empresariales y los profesionales de TI no están alineados con respecto a los procesos y objetivos de los datos, la estrategia de datos puede estancarse.
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