Ampliando su enfoque más allá de la inteligencia empresarial, los líderes de datos de hoy en día se esfuerzan por tomar decisiones en tiempo real y crear modelos predictivos que permitan que la organización se mantenga a la vanguardia.
Pero para lograrlo, su estrategia de datos debe definir el enfoque correcto que interprete los datos, se alinee con la estrategia de negocio y construya soluciones de IA y analíticas de datos que abarcan toda la organización. Debe empoderar a las personas y definir casos de uso que satisfagan las necesidades de negocio, desde analytics tradicionales y ciencia de datos hasta analytics operativos, digital, datos de sensores de IoT, visualización de datos, iniciativas de IA y desarrollo de nuevos productos. Una estrategia de datos clara es el primer paso esencial para escalar la IA.
Pero darse cuenta plenamente del potencial de los datos y la IA requiere una toma de decisiones creativa, narrativa persuasiva y soporte multifuncional. Este marco de seis pasos (infundido en ideas de los líderes de datos de la industria) le ayudará a diseñar e implementar una estrategia de datos que aproveche al máximo sus equipos, talentos y fortalezas como organización.
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Conecte sus datos y estrategias de IA con la estrategia de negocio
En toda buena estrategia de datos, la aceptación es importante. Para alinear las prioridades empresariales y de datos, es necesario comprender claramente los objetivos de la organización y de la alta dirección. Reunirse con la alta dirección y las partes interesadas del negocio es el primer paso para ayudar a su organización a alcanzar sus objetivos adoptando los datos como una verdadera ventaja competitiva. “Realmente todo empieza y termina con, ¿qué problema de negocios está tratando de solucionar?” dice la doctora Rania Khalaf, Jefa de información y datos de Inari.
Finalmente, conectar estrategias de negocio y datos significará fusionar los marcos y pautas que existen en todos los departamentos para una visión única y unificada del panorama de datos con el que todos (idealmente) estén de acuerdo.
De hecho, según Gartner®, los CDO que vinculan datos y analytics para priorizar, cuantificar resultados de negocio y métricas serán más exitosos que sus pares que no lo hacen.¹
Pero, cuando comience, sea realista, dice Srinivasan Sankar, Líder de analytics y datos empresariales en la industria de los seguros. Para ayudar a los líderes a ver los méritos estratégicos de las iniciativas de datos e IA, primero asegúrese de que las prioridades estén claras y acordadas a medida que su entorno colaborativo y basado en datos comience a tomar forma.
Identifique los casos de uso más convincentes
Si tuviera un mejor acceso a datos de alta calidad, ¿en qué parte de su organización podría resolver los problemas? "Al reunirse con las partes interesadas, identifique las necesidades de datos para múltiples objetivos de negocio dentro o en todas las líneas de negocio para mostrar el valor de los datos como un activo estratégico", dice Jo Ramos, que se especializa en diseñar e implementar estrategias de datos para clientes de IBM.
Escanee el entorno de datos en cada dirección. ¿Y si pudiera reducir los costos de la cadena de suministro actualizando las aplicaciones anticuadas? ¿O tal vez podría automatizar el riesgo y el cumplimiento con IA para obtener información estratégica más rápida y mejorada? Al comprender mejor la calidad de sus datos y cómo fluye (o no) entre áreas de la organización como finanzas, ventas y marketing, obtiene una visión más holística de las operaciones y descubre nuevas oportunidades para hacer crecer su línea superior, aumentar la rentabilidad y reducir su riesgo.
Conozca las herramientas de su kit de herramientas
Trabaje de la mano con TI para llevar su estrategia de datos al siguiente nivel aprovechando la infraestructura y las tecnologías existentes, así como tecnologías nuevas y de vanguardia. Comprender el ecosistema tecnológico y las estrategias actuales de su organización (y también las subestrategias y las sub sub subestrategias) le permite trazar un curso de acción definitivo y alcanzable para usar datos, IA y aplicaciones para lograr resultados de negocio. Ese conocimiento es crucial: aprovechar las iniciativas planificadas y financiadas ayuda a garantizar que pueda cumplir su estrategia de datos.
Familiarícese con la transformación digital y las estrategias de IA de su organización
Ramos señala que actualizar aplicaciones e innovar sistemas antiguos no aporta valor, a menos que considere primero el entorno de datos actual de su empresa. "Muchas organizaciones están hablando de la modernización de aplicaciones y de llevar aplicaciones a la nube, pero pierden de vista los datos en sí", dice. "Cuando se trata de integrar datos y hacer análisis, no es necesario trasladar todas las aplicaciones a la nube, se trata de descubrir cómo van a vivir los datos en una nueva arquitectura moderna".
Desempaquete los puntos débiles para revelar bloqueadores y brechas
Ahora que conoce los objetivos finales y tiene a los líderes a bordo (los tiene a bordo, ¿verdad?), es hora de mirar todo su ecosistema y evaluar lo que funciona y lo que no. ¿Cuáles son las barreras para crear una verdadera experiencia centrada en los datos?
Los silos organizativos suelen ser la base de los problemas de integración de datos, gestión de datos y flujos de trabajo. De hecho, el 82 % de las empresas se ven inhibidas por los silos de datos.² Para ser más productivos, los empleados necesitan datos de autoservicio y aplicaciones o soluciones basadas en IA con los controles adecuados. El simple hecho de tener acceso nunca debería ser un obstáculo.
Usted quiere que sus usuarios puedan acceder a los datos y usarlos para obtener grandes resultados. No deberían tener que pensar en dónde reside, si se aplica la gobernanza o el cumplimiento de los metadatos que hay detrás. Deben poder utilizar los datos que necesitan con confianza.
Examine los datos para descubrir lo que tiene y lo que necesita
Una topología de datos revela los detalles específicos de la información de la misma manera que un mapa topográfico muestra montañas, colinas y valles. Puede clasificar, agrupar y gestionar escenarios de datos que adopten las prioridades y necesidades competitivas de cualquier organización. Cuando comprende la topología de datos de su empresa, puede identificar restricciones e identificar la arquitectura de datos obsoleta, como tecnologías que no se alinean con la estrategia de negocio. También puede identificar áreas para actualizaciones lógicas, como oportunidades para adoptar tecnologías de inteligencia artificial y automatización más robustas, y las alertas que obstaculizan la integración de datos.
Haga un inventario para saber quién está a bordo y qué aporta
No importa lo brillante y talentoso que sea, no puede diseñar cambios masivos de datos por su cuenta. Asegúrese de que su equipo (sí, eso lo incluye a usted) tenga las habilidades específicas y la capacitación continua necesarias para mantenerse al día con el rápido ritmo de la industria de TI, especialmente cuando se trata de la IA. Más de la mitad de las organizaciones están mejorando las habilidades del personal interno para ampliar su alfabetización y experiencia en datos, mientras que una de cada cinco está contratando graduados y capacitándolos.³ Sea inteligente, manténgase inteligente.
Priorizar elementos de datos críticos para la gobernanza
Mantener un control sobre los elementos de datos críticos y regulados (como nombres, direcciones, números de seguridad social y más) es esencial para ejecutar varios sistemas comerciales sin errores de duplicación, búsquedas poco confiables o violaciones de privacidad. Logre un delicado equilibrio entre proteger los datos y fomentar la innovación. Considere quién tiene, administra y define actualmente políticas relacionadas con los datos, y si esa gobernanza afecta la seguridad, la privacidad o el cumplimiento. Asegúrese de que las personas adecuadas dentro de su organización tengan los derechos de decisión, el marco de responsabilidad y los recursos externos para garantizar el comportamiento adecuado en la valoración, creación, consumo y control de datos y analíticas. Tampoco olvide el control de la tecnología de IA que esté utilizando en esta etapa.
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Defina el estado objetivo de sus datos
Describa su visión integral para que las conversaciones sobre la estrategia de datos y los cambios resultantes en los procesos de negocio sean tan significativos para los ingenieros de aplicaciones y los analistas de negocio como para los equipos de recursos humanos y las ventas. “Muchos entornos de datos ahora están anticuados y rara vez tienen la flexibilidad para evolucionar en el entorno digital actual”, dice Tony Giordano, quien lidera la estrategia de datos, consultoría y compromisos de transformación para IBM.
“Pero lo digital requiere capacidades de toma de decisiones en tiempo real, y los modelos predictivos que proporcionan estas capacidades de toma de decisiones en tiempo real requieren entornos de ciencia de datos. Cada vez más, los datos operativos son parte crítica de su ecosistema de datos. Una arquitectura de datos moderna requiere un ecosistema de datos integrado con capacidades que se deben gestionar, gobernar y proteger para garantizar una calidad de datos consistente y la flexibilidad para evolucionar a medida que evolucionan los canales digitales."
Este nivel de detalle hace que cambiar los procesos empresariales sea un poco menos agotador, ya que está preparado para responder a las preocupaciones con una explicación detallada de cómo las soluciones facilitarán la vida de un usuario concreto. Y eso es un gran problema: el 37 % de los encuestados en una encuesta reciente dijo que la seguridad de los datos era su desafío número uno, seguido de las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la gestión de las cadenas de datos.
Sea específico sobre cómo la modernización de aplicaciones, la automatización y la IA pueden llevar su estrategia al siguiente nivel
Cuanto más aprenda de su transformación digital y estrategia de TI, mejor es su estrategia de datos. Estos conocimientos ayudan a impulsar la eficiencia, aumentar el crecimiento de los ingresos y mitigar el riesgo, especialmente cuando se amplifican mediante la modernización de aplicaciones, la automatización y la IA.
Lufthansa trabajó con un equipo de IBM para poner a prueba nuevas ideas y servicios de negocio basados en IA que mejoraron la experiencia del cliente. Las fuentes de datos anteriormente dispares ahora se pueden buscar en lenguaje natural y términos de aviación para abordar más fácilmente cerca de 100,000 consultas de clientes por año. "Para Lufthansa, la IA es muy crítica porque realmente abre el mundo de los datos que estamos sentados", dice Mirco Bharpalania, director sénior de soluciones de dominio cruzado en Lufthansa Group. "De hecho, nos ayuda a liberar todo el potencial que tenemos de alguna manera o en alguna parte de nuestras bases de datos".
Mida el progreso hacia sus objetivos
Entendemos a lo que se enfrenta. Como líder de datos, a menudo se espera que proporcione y cuantifique los principales resultados en tres frentes de competencia: crecimiento de ingresos, eficiencia operativa y mitigación de riesgos de seguridad y privacidad. Utilice los datos en su beneficio para contribuir directamente al crecimiento de la empresa. Al establecer métricas de éxito, prioriza las actividades en función de lo que más importa en este momento para su organización.
No olvide consultar las notas de las reuniones iniciales con las partes interesadas para ver cómo se definieron los indicadores clave de rendimiento y los objetivos, y cómo se comparan con la arquitectura de datos y las estrategias de IA actuales. ¿Sus métricas cumplen con los planes audaces que se presentaron en ese momento? Si no, es hora de reconectarlas y realinearlas. “El papel del CDO suele ser de muy corta duración. La razón es no establecer expectativas. Asegúrese de establecer esas expectativas y obtener resultados sobre la marcha”, dice Sankar.
Capture los resultados de su estrategia de datos y compártelos
En este punto, debe tener muy en claro las prioridades de su organización y cómo utilizar los datos y la IA para ofrecer y acelerar el valor de negocio. ¿Cuáles son sus próximas brechas a cerrar? Observar el panorama general (dónde se encuentra y qué le espera en el futuro) le brinda un contexto estratégico para elaborar planes viables de entrega y escala. Mientras lo hace, incluya los resultados, objetivos y medidas que lo mantendrán encaminado para que pueda compartirlos con su empresa a medida que se desarrolla el viaje. A continuación, se detalla lo que debe incluir en la descripción general de su estrategia de datos:
- Observaciones, desafíos y recomendaciones
- Objetivos, resultados y medidas
- Los datos multifuncionales deben admitir varios casos de uso
- Necesidades de privacidad y seguridad de los datos
Recuerde: la estrategia no es solo un ejercicio en papel, es un enfoque vivo y en evolución. Sea creativo. Revise y optimice frecuentemente en función de los objetivos y las metas de negocio cambiantes, y asegúrese siempre de que su estrategia permita flexibilidad, agilidad e innovación humana.
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Mapee y navegue distintas situaciones del mundo real
Ya sea que se trate de innovar sistemas usados, deshacerse de productos antiguos, delegar a socios expertos en datos o aplicar inteligencia artificial en todo el espectro empresarial, su tarea es enfocarse en sus objetivos de datos con el menor seguimiento posible. Tiene sus insights de los usuarios de datos. Considere las mejores formas de acelerar el valor de su negocio utilizando la IA. Implementar la topología de datos que creó en la fase de estrategia le permite controlar los casos de uso y monitorear varios controles en varias líneas de negocio.
Esboce una política de gobernanza de datos basada en la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos y la IA
Como parte de un enfoque moderno de gestión de datos, una sólida capacidad de gobernanza y privacidad permite que las organizaciones prosperen en medio de un creciente volumen de datos. Una capa de metadatos y gobernanza para todos los datos, analytics e iniciativas de IA aumenta la visibilidad y la colaboración en toda su organización, independientemente de dónde residan los datos. Su política de gobernanza de datos dará forma al comportamiento en torno a la calidad, privacidad, seguridad y gestión de datos, y mostrará dónde la IA está optimizando esos esfuerzos de regulación. Cualquiera que sea la política que esté aplicando debería ayudar a estandarizar la terminología de los datos estructurados y no estructurados para que todos en la organización puedan hablar el mismo idioma. Todo debe estar respaldado por aplicaciones designadas para entornos específicos, alineadas con los requisitos regulatorios y de seguridad, y formadas por una plataforma en un enfoque multinube híbrida para garantizar una protección óptima.
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Identifique a los defensores de sus datos
Las personas de su organización que identifique como aliados en la estrategia y promoción de datos son sus socios para el éxito. Averigüe quiénes son los más apasionados por el impacto que los datos pueden tener en su trabajo y consiga que participen en reuniones periódicas y en el mantenimiento de las normas. "Empecé poco a poco identificando a los campeones de productos", dice Sankar. "Comenzaría por una unidad de negocios y una vez que tuviera éxito, sería contagioso".
Como empresa que da prioridad a los datos, IBM cuenta con un equipo de defensores de los datos dedicados exclusivamente a ayudar a la organización a adoptar un uso mejor y más generalizado de los datos en todos los niveles.
Estos defensores de datos están totalmente empoderados dentro de IBM en el sentido de que si, encuentran un grupo afines en cuentas por cobrar o cadena de suministro, por ejemplo, y quieren avanzar con datos y capacidades de IA, pueden impulsar sin tener que obtener permisos o financiación.
Estandarice su nomenclatura
Para 2024, las organizaciones que hagan un uso eficaz de los metadatos activos reducirán a la mitad el tiempo de entrega de datos integrados y mejorarán la productividad de los equipos de datos en un 20 %.⁵
Para usar metadatos para ayudar a estandarizar su nomenclatura, muchos implementan un catálogo de conocimientos. Un catálogo de conocimientos permite a los usuarios acceder, seleccionar, categorizar y compartir datos, activos de conocimiento e información de cumplimiento, como un glosario común entre organizaciones. El objetivo es asegurarse de que todos estén en sintonía, literalmente, sobre la gobernanza, la calidad de datos y el cumplimiento.
Establezca sus ciclos de sprint
Para que una estrategia de datos e IA se afiance, las organizaciones a menudo necesitan rediseñar toda su cultura en torno a nuevos conceptos y entornos. Eso suena desalentador, pero no es imposible.
Comience pensando en lo que puede lograr que sea valioso y viable en poco tiempo. Reúna a su equipo multifuncional con objetivos claros. Luego, establezca ciclos cortos de sprint con hitos accionables que ayudarán a probar los resultados. Un enfoque es seguir este proceso simple y repetible utilizado por los expertos en datos de IBM:
- Planifique una o dos semanas con talleres de descubrimiento y sesiones de planificación de estrategias de datos que incluyan un ejercicio de mapeo de topología de datos.
- Pruebe durante seis semanas con un conjunto de casos de uso dirigido por el cliente con hitos procesables y que se pueden aprender.
- Adopte y escale con un producto de prueba rastreado entre las partes interesadas internas para garantizar la conversión.
Esta última parte es fundamental. Para promover una comprensión clara de los beneficios de cualquier estrategia, asegúrese de que los altos ejecutivos, los equipos tecnológicos y los usuarios de negocio tengan la misma línea de meta en vista.
Logre pequeñas victorias en forma de MVP
A veces, aprovecha al máximo la menor cantidad de inversión. El equipo informático de Experian no sabía que había un lugar para el análisis de datos en su back office; solo sabía que estaba ahogados en información. Para elaborar un único informe crediticio en menos de un segundo se necesitan nada menos que 3,000 fuentes de datos, 200 millones de registros que se actualizan constantemente cada mes y miles de millones de filas de datos adicionales que rastrean datos históricos archivados y conjuntos de datos derivados.
Al trabajar con IBM, Experian implementó un MVP que permite a los usuarios conquistar y probar nuevas ideas con la menor cantidad de inversión y características. En muchos casos, es la forma más rápida y rentable de probar hipótesis y averiguar si tiene sentido continuar con la inversión. En este caso, absolutamente sí. "En 90 días, teníamos la prueba de concepto, cuyos resultados habían demostrado que podríamos mejorar nuestra cobertura en un 500 % y reducir nuestros costos en un 80 %", dice Joni Rolenaitis, director de datos en Experian.
Integrando tecnologías y sistemas emergentes, las organizaciones se vuelven más automatizadas, basadas en datos, tolerantes al riesgo y seguras. También es la forma de trabajar de forma más inteligente, no más dura; al fin y al cabo, la información obtenida de los flujos de trabajo basados en IA puede generar nuevas eficiencias y flujos de ingresos más rentables. Considere cómo los ecosistemas de datos y las prácticas de gestión obsoletas afectan la capacidad de un empleado para tomar decisiones. Las investigaciones muestran que hasta el 68 % de los datos no se analizan en la mayoría de las organizaciones.⁶ Con avances vertiginosos en la capacidad informática, algoritmos más inteligentes y almacenamiento asequible, entrelazar datos es la base de las organizaciones del futuro.
Cree un catálogo central para encontrar (y compartir) información valiosa
Querrá aprovechar un catálogo central para almacenar—y compartir—insights, lo que permite simplificar el consumo de datos. Dentro del catálogo, los datos se amplían en formas originales y seleccionadas con un almacenamiento adecuado para el propósito que permite la publicación y suscripción de datos en toda la organización. Las herramientas de acceso a datos miran más allá de las aplicaciones o procesos individuales para considerar cómo se consumen sus datos y qué conocimiento está surgiendo. Este nivel de detalle permite a los usuarios tomar decisiones en tiempo real que toman en cuenta los datos de las líneas de negocio, así como para analistas, científicos de datos y agencias reguladoras y federales.
Fomentar la adopción desde todas las direcciones empoderando a los consumidores de datos
No se trata solo de estar concentrados en los datos. Puede utilizar su nuevo marco de gestión de datos para fomentar la adopción de las estrategias de datos e IA de la organización desde todas las direcciones, no solo de arriba hacia abajo. De esta manera, influirá en la forma en que su empresa se comunica, mejora los flujos de trabajo clave, optimiza la seguridad y desbloquea nuevos modelos de negocio, oportunidades de mercado y eficiencias operativas.
Comunique los resultados para obtener la máxima visibilidad
Deje que la gente sepa cuánto están dando sus frutos sus esfuerzos. "Cree credibilidad con procesos de negocio y conexión de datos, y contando una historia convincente con sus datos", dice Sankar. Hágalo en toda la empresa (hacia arriba, hacia abajo, de lado, en diagonal) con actualizaciones rápidas e informes regulares que miden cómo sus nuevas estrategias impulsan los ingresos y hacen que el trabajo sea más agradable para todos, especialmente cuando se trata de IA.
Contrate (y vuelva a capacitar) a talento para mantenerse ágil
La escasez de talento es real, pero la mayoría de las organizaciones no saben qué hacer al respecto. Cerrar la brecha de habilidades significa mirar más allá de las estrategias tradicionales de contratación y capacitación. A medida que las empresas se esfuerzan por satisfacer sus necesidades de talento, muchas están haciendo ajustes a sus requisitos de educación y experiencia solo para cubrir roles. ¿Qué puede hacer cuando la capacitación y contratación no son suficientes? Considere estos consejos de la guía empresarial de IBM para cerrar la brecha de habilidades y explore formas de complementar las brechas de habilidades con IA y automatización.
Fomente la alfabetización en datos, todo el tiempo
Gartner espera que para 2023, la alfabetización de datos se convierta en un impulsor esencial y necesario del valor empresarial, como lo demuestra su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de datos y análisis y los programas de gestión del cambio.⁷ Pero mantenerse al día con la alfabetización de datos no debería ser una actividad anual o trimestral, debería ser una parte continua de su estrategia corporativa. "Si está tratando de llegar a una cultura basada en datos y no empodera a las personas, en cierto sentido, es un oxímoron", dice Bhandari. "Si se trata de una cultura basada en datos, entonces la gente debería mirar esos datos".
Construya asociaciones sólidas en toda la organización
En el nivel más básico, su trabajo como líder de datos es ayudar a su organización a tomar las decisiones más sabias sobre la recopilación, la gestión y el uso de datos. A medida que construya y refuerce asociaciones a todos los niveles, manténgase abierto a los comentarios y la colaboración, y espere lo inesperado. Porque algo fascinante sucede a medida que crece una organización que prioriza los datos. Cuanto más integre 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. A pesar de todo, continúe comunicando propósitos y metas con claridad y con la vista puesta en el futuro.
Gartner espera que, para 2023, la alfabetización de datos se convierta en un impulsor explícito y necesario del valor empresarial, como lo demuestra su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de datos y análisis y los programas de gestión del cambio.⁷
Su organización, inspirada por su estrategia de datos, lo respalda. A medida que aumenta las tecnologías existentes e introduce otras nuevas para simplificar el acceso a los datos en todos los niveles de la organización, recuerde que está haciendo algo más que crear eficiencias e impulsar nuevos conocimientos: está creando una cultura de personas apasionadas por utilizar los datos en todo su potencial.
Notas de 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", estudio encargado y hecho por 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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