Diseñe su estrategia de datos en seis pasos

Con el auge de la IA, una estrategia de datos clara y aplicable en la práctica nunca fue más importante.

La sutileza es necesaria; cada caso de uso de IA tiene sus propias necesidades de datos. Aprovechar al máximo la IA generativa, por ejemplo, requiere datos no estructurados bien gestionados.

Cualquiera que sea su objetivo, una estrategia de datos exitosa comienza con dar sentido a su panorama de datos: sus activos de datos, infraestructura de datos y uso de datos empresariales. También necesitará inculcar una cultura de alfabetización en datos, democratización de datos y conocimientos de IA que empodere a los equipos de toda su organización. 

El siguiente marco de seis partes le ayudará a diseñar una estrategia de datos para cultivar IA que escale en todo su negocio y le ayude a alcanzar sus objetivos comerciales.

Preguntas clave de los stakeholders

1. ¿Qué iniciativas empresariales deben priorizarse?
2. ¿Existen problemas relacionados con los datos que podrían ralentizar la adopción de la IA?
3. ¿Qué desafíos amenazan los objetivos prioritarios?
4. ¿Qué áreas pueden mejorar 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 activo estratégico”.
 

Jo Ramos
Líder de ingeniería de soluciones de datos e IA

IBM 

Identificar los casos de uso más convincentes

Alinear los datos correctos con los objetivos de su negocio “comienza y termina con la pregunta, ¿qué problema de negocio está tratando de abordar?” dice Tony Giordano, quien lidera las contrataciones de estrategia, consultoría y transformación de datos para IBM.

A medida que busca un caso de uso convincente, tenga en mente los resultados claros y alcanzables que se alineen con las prioridades del negocio.¹

Proteja sus inversiones


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

Identificar barreras y deficiencias

Una vez que haya definido sus objetivos y obtenido el apoyo de los directivos, identifique las barreras que impiden crear una verdadera experiencia basada en 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 digital.²

Garantizar un fácil acceso a los datos

Los usuarios deben tener un acceso fluido a los datos que producen excelentes resultados. No deberían preocuparse por dónde residen los datos o si están gobernados y cumplen con las normas.  

Aplicar el pensamiento de diseño a la estrategia de datos


Un enfoque de design thinking ayuda a identificar debilidades organizacionales, lo que aporta valor estratégico a través de 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.

Evaluar el talento y las habilidades.

Asegúrese de que su organización ofrezca capacitación continua para mantenerse al día con los avances en IA y TI. Una encuesta de IBM IBV encontró que el 85 % de los principales CDO están ampliando la capacitación, el 77 % están renovando las habilidades del personal interno y el 70 % están adquiriendo nuevo talento para aumentar la alfabetización en datos en sus organizaciones.³

Priorizar la gobernanza


Mantenerse al día con elementos críticos y regulados de datos es esencial para mantener sus sistemas sin errores de duplicación, búsquedas poco confiables o violaciones de privacidad. Considere quién posee, gestiona y define sus políticas de datos, y si esa gobernanza afecta la seguridad, la privacidad o el cumplimiento. Asegúrese de que las partes correspondientes cuenten con los derechos de toma de decisiones necesarios, un marco de rendición de cuentas y recursos externos para gestionar los datos de manera eficaz.

Definir el estado de destino de sus datos


“Muchos entornos de datos están desactualizados y rara vez tienen la flexibilidad para evolucionar en el entorno digital actual”, dice Giordano. Una arquitectura de datos moderna debe gestionarse, gobernarse y protegerse para garantizar una calidad de datos constante. Requiere flexibilidad para evolucionar junto con sus canales digitales.


Medir 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. Una encuesta realizada por AWS encontró que el 74 % de los CDO dicen que su éxito se juzga por los resultados comerciales o una combinación de objetivos comerciales y tecnológicos, mientras que solo el 3 % dicen que su éxito se mide únicamente en logros técnicos.⁴

“Desde una junta directiva que espera ‘magic’ al comienzo del cargo de un CDO, hasta los directores ejecutivos (CEO) que creen que una empresa grande puede llegar a estar completamente basada en datos en seis meses o menos, las presiones sobre los CDO son más fuertes que nunca”.
 

Estudio IBV CDO (2023)³

Concéntrese en sus objetivos de datos. Utilice los insights de los usuarios de datos para encontrar las mejores formas de acelerar el valor empresarial a través de la IA.


Esbozar una política de gobernanza de datos 


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

Identificar a los defensores de los datos 


Encuentre 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 crean modelos de IA. Los líderes empresariales cuyos equipos dependen del análisis de datos también son excelentes candidatos. 

Establecer sus ciclos de sprint

Para integrar una estrategia de datos e IA, comience por establecer objetivos claros y alcanzables. Forme un equipo multifuncional en torno a estos objetivos y ejecute ciclos de sprint cortos con hitos procesables para demostrar el progreso. Cerciórese de que los altos ejecutivos, los equipos de tecnología y los usuarios empresariales compartan la misma visión.

Recopilar las pequeñas victorias


Concéntrese en casos de uso simples e impactantes para mostrar rápidamente el valor de sus inversiones en datos e IA. Evite abordar los problemas más difíciles al principio. Invierta en programas piloto durante las etapas iniciales de adopción de IA para obtener la experiencia que necesita para resultados más importantes en el futuro.

Crear un catálogo de datos central


Un catálogo central almacena y comparte datos tanto en formato original como curado, lo que facilita su acceso y uso. Realiza un seguimiento de cómo se consumen los datos y qué insights surgen, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas en toda la organización. 

Empoderar 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 los flujos de trabajo, optimiza la seguridad y desbloquea nuevos modelos de negocio, oportunidades de mercado y eficiencias operativas.

Mostrar y contar


Sus casos de uso son una forma eficaz de demostrar el impacto. Como señala un artículo perspicaz de Harvard Business Review, los CDO y los líderes de IA ven un mayor éxito cuando “hacen de los datos el negocio de todos”.⁵

Los casos de uso pueden abarcar iniciativas de ciencia de datos, analytics operacionales, transformación digital, business intelligence e IA generativa, entre otras, lo que brinda a varios equipos la oportunidad de aprovechar los datos para lograr un impacto real en el negocio. 

Contratar y reciclar talento


Para cerrar la brecha de habilidades hay que ir 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 ajustando sus requisitos de educación y experiencia solo para cubrir roles.

Cuando la capacitación y la contratación no son suficientes, considere cómo la IA y la automatización pueden ayudar a abordar la escasez de mano de obra y los desajustes de habilidades. Establecer alianzas sólidas

Su función como líder en materia 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 en todos los niveles, esté abierto al feedback y la colaboración. Una cultura que prioriza los datos prospera cuando las personas están motivadas para aprender, asumir responsabilidades y adoptar nuevos roles.

. Hacer de los datos su diferenciador

A medida que mejora tecnologías existentes e introduce nuevas soluciones para simplificar el acceso a los datos, recuerde que hace más que crear eficiencias y generar nuevos insights. En realidad, está construyendo una cultura apasionada por utilizar los datos en todo su potencial.