Cinco pasos para desarrollar una estrategia de automatización de datos

Los nuevos y emocionantes avances de tecnología, especialmente en lo que respecta al análisis de datos, plantearon un problema creciente para las empresas de todos los tamaños: la gestión de datos. Tradicionalmente un proceso lento y minucioso, la gestión de datos se está reinventando por completo gracias a la automatización de datos.

La técnica de gestión de datos permite a las organizaciones almacenar, procesar y analizar datos a través de herramientas de tecnología y software. Impulsa a las organizaciones, independientemente de la cantidad de datos, a encontrar analytics de datos y procesos de negocio más eficientes y eficaces. No es una solución única para todos; sin embargo, hay algunos pasos comunes a considerar al desarrollar una estrategia de automatización de datos. 

1. Determinar qué procesos y tareas automatizar
2. Cerciorarse de que emplea las herramientas de automatización adecuadas
3. Realizar pasos incrementales
4. Buscar un asesor o consultor de confianza
5. Monitorear y mejorar la estrategia

La automatización de datos es un proceso complejo que se beneficia de una evaluación estratégica antes de la implementación. Las partes responsables deben evaluar qué procesos de datos están ocupando más tiempo. Esto puede incluir procesos que tienen pasos manuales redundantes, como la entrada de datos, la integración o el análisis, o aquellos que requieren tiempo y energía excesivos por parte de un equipo de datos. 

Una vez que se identifican los procesos a los que apuntar para la automatización de datos, el siguiente paso es evaluar esos procesos buscando los pasos manuales de cada proceso o pipeline. Al observar estas tareas, la organización podría elegir diferentes direcciones o centrar más atención en un pipeline sobre el otro en función de la complejidad de la automatización. 

Qué hacer: busque procesos que puedan ahorrar más tiempo a los equipos de datos y generar el mayor retorno de la inversión. Al evaluar y clasificar estratégicamente los procesos, los líderes pueden crear una estrategia de automatización de datos adecuada. Esto puede ayudar a los equipos e ingenieros de datos a centrarse en obtener insights y flujos de trabajo más productivos que los de la gestión de datos tradicional.

Identifique qué tareas requieren automatización y clasifíquelas de más a menos complejas. Aunque lleva mucho tiempo, este es un ejercicio que vale la pena, ya que se relaciona con los esfuerzos de automatización y gestión de datos a largo plazo de una organización. Por separado, comprenda los requisitos de tecnología para automatizar las tareas en cuestión y cerciorarse de que se alineen con sus capacidades y objetivos comerciales.

Su organización debe tener una buena idea de a qué procesos apuntar para la automatización y qué tareas específicas dentro de los procesos necesitan atención. Ahora es el momento de elegir la herramienta de automatización de procesamiento de datos adecuada que se ajuste a los requisitos específicos de su organización. También es imprescindible considerar otras capacidades necesarias y relacionadas, como la escalabilidad, la seguridad, la observabilidad y la integración.

Qué hacer: tome toda la información que recopiló sobre los procesos y las tareas para identificar la herramienta de automatización adecuada para su organización. Evalúe las capacidades de cada herramienta y encuentre la que mejor se adapte a los objetivos empresariales de su organización.

Una organización puede optar por incorporar soluciones de automatización de datos a su negocio, pero no necesita ser un cambio integral desde el principio. El enfoque podría ser más incremental y requerir que los equipos de datos y otros empleados sean pacientes a medida que las capacidades de gestión de datos se incrementen. Como la automatización de datos significa algo así como una curva de aprendizaje, los procesos de datos más críticos para el negocio de una organización podrían no automatizarse hasta el final.

Qué hacer: comience con paciencia. Adopte un enfoque incremental de la automatización. Ayude a garantizar que su equipo adquiera experiencia con las herramientas automatizadas y la nueva estrategia antes de aplicar las herramientas a los aspectos más importantes de un proceso o pipeline. Tómese el tiempo para ver los beneficios de la automatización de datos y luego amplíe según sea necesario. 

Algunos de estos pasos graduales podrían consistir en capacitar a los empleados, equipo por equipo, para que comprendan mejor el objetivo de la estrategia de automatización de datos. Empiece por centrarse en una parte de la empresa para su implementación. Si esto resulta, la organización puede plantear la ampliación a otras partes del negocio. Tómese el tiempo para establecer una referencia sobre cómo funciona la estrategia.

Existe una amplia gama de herramientas de automatización de datos. Contar con un asesor de confianza con conocimientos en gestión y analytics de datos es clave para el éxito de la automatización de su organización. Aunque algunos directivos piensen que todo el trabajo debe ser interno, puede que no sea la mejor decisión. Al recurrir a un experto externo, la organización puede obtener el insight más actualizado sobre ingeniería de datos y business intelligence.

Sin un asesor de confianza o un consultor experimentado, la organización podría estancarse en antiguas mentalidades y una resistencia al cambio. Esto puede provocar fallos en la aplicación y problemas a largo plazo relacionados con los procesos. Si una estrategia de automatización de datos no se aplica correctamente, puede significar que algunos procesos nunca se recuperen o que se tarde mucho tiempo en restaurarlos. Esto cuesta a la empresa dos recursos críticos: tiempo y dinero.

¿Qué hacer? Puede que a la organización le convenga recurrir a un asesor o consultor externo. Busque un experto que tenga experiencia con los objetivos empresariales que su organización se propuso alcanzar. Este experto debe tener experiencia en los procesos y tareas que desea automatizar.

La automatización es un proceso iterativo que se construye con mejoras incrementales. Este tipo de procesos requieren actualizaciones y ajustes continuos luego de la etapa de desarrollo. El mundo de los datos y la automatización evoluciona a un ritmo tan rápido que una estrategia relevante y eficaz es casi siempre un trabajo en progreso. Si bien algunos procesos se pueden realizar, implementar y dejar solos, la automatización requiere retroalimentación y debates constantes.

Qué hacer: debe haber un equipo que monitoree los procesos de automatización implementados. Otros empleados que interactúan con él también deben tener algún mecanismo para proporcionar feedback sobre cómo se automatizan. El equipo a cargo de la supervisión debe mantener un diálogo abierto con los líderes empresariales sobre qué procesos necesitan actualizaciones y cuáles podrían dejar de ser útiles para la empresa.

Cualquier organización que intente mantener al día con la tecnología en evolución está buscando nuevas estrategias que la lleven por delante de su competencia. Una estrategia de automatización de datos es una solución crucial que puede impulsar a la organización a tomar decisiones informadas basadas en insights de datos en tiempo real. Requiere que una organización dedique tiempo y esfuerzo al proceso de implementación y siga pasos que ayuden a garantizar un resultado positivo para el negocio.