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

Los CDOs tienen un papel crítico que desempeñar para ayudar al negocio a utilizar los datos y la tecnología para la transformación digital, pero esto requiere una alineación entre la estrategia de datos y analytics 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 insights valiosos y aplicables en la práctica, necesitas entender qué impulsa el negocio, conectando tu estrategia de datos y analytics 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 logran el mismo resultado al asignar el 2.27 %. Si bien no parece una gran diferencia, puede significar millones de dólares en ahorros, un retorno de la inversión (ROI) sustancialmente mejorado y mejores resultados a largo plazo.

Cuando la estrategia de datos y la estrategia empresarial están alineadas, puede utilizar las inversiones en datos para buscar nuevas fuentes de valor e impulsar la innovación dentro de sus organizaciones en consonancia 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 igual o mayor valor comercial, utilizan inversiones en datos de esta manera.

Alinear su estrategia de datos y su estrategia empresarial significa fusionar las diversas infraestructuras y directrices que existen en todos los departamentos para obtener una única visión unificada del ámbito de datos con la que todos estén de acuerdo. Para aprovechar las conexiones entre los usuarios empresariales, los usuarios técnicos y los resultados generales del negocio, los líderes de datos de hoy necesitan una arquitectura de datos moderna, como la estructura de datos, para simplificar el acceso a los datos y facilitar el consumo de datos de autoservicio. Hay cuatro formas clave de utilizar una arquitectura de tejido de datos para impulsar la oportunidad para los socios internos y externos que pueden empoderar a los equipos en todo el ámbito de datos.

1. Cree una base de datos aplicable en la práctica con una gobernanza de datos para ayudar a garantizar la privacidad de datos y la seguridad en su escenario 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 definir una política de gobernanza de datos que guíe las prácticas de calidad, privacidad y seguridad de los datos para la organización que puedan reforzarse utilizando su arquitectura de datos. Sin embargo, menos de dos tercios de los CDO encuestados dicen que están protegiendo y asegurando los datos al máximo. Los desafíos que dan forma a esta falta de confianza en sus procesos actuales de protección y seguridad incluyen el pleno cumplimiento de la legislación y las normas de datos, sentir que sus datos operativos (gestión, finanzas, cadena de suministro, inventario y personal) están protegidos y seguros, y los datos de sus clientes es seguro.

Esta base de gobernanza 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 y linaje de datos en todo su ámbito de datos mediante un catálogo de datos aumentado.

También proporciona generación automatizada de metadatos y una capa de gobernanza que garantiza el mantenimiento de la calidad de los datos, la privacidad de datos y los estándares de seguridad. Esto garantiza el cumplimiento de las regulaciones y las necesidades de auditoría a través de una mayor visibilidad y enmascaramiento de datos en todas las iniciativas de datos, analytics e IA en cualquier nube.

Aprenda más explorando el ebook "Gobernanza de datos para líderes de datos".

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

Los CDO tienen un papel crítico 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 operar de forma fiable para ser aplicables en la práctica y generar valor, pero también debe haber visibilidad y responsabilidad para los insights. Los usuarios finales deben comprender las normas que se utilizan para procesar los datos, definir un marco en el que aplicar la IA y los algoritmos, y contar con equipos diversos que se encarguen de garantizar que los Resultados sean correctos y evitar sesgos inconscientes. De lo contrario, las inversiones en tecnología y gestión de cambios que cultivan una organización basada en datos (como la alfabetización en datos ) se desperdician.

Una estructura de datos proporciona una base técnica respaldada por un proceso claro para comparar y evaluar modelos de IA a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, independientemente de su etapa de adopción de la IA.

Conformada por un equipo sólido y multifuncional, esta combinación de tecnología, personas y procesos permite a los equipos ser proactivos e infundir gobierno en sus iniciativas de IA desde el inicio. 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.

Aprenda más leyendo el ebook “Gobernanza de la IA para líderes de datos”.

3. Simplifique la creación y el despliegue 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 resultados 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 Orquestate diferentes tipos de datos de una variedad de fuentes dentro de un entorno multinube híbrido. Esto permite formas más productivas de trabajar como MLOps que usan las capacidades de IA para optimizar y automatizar los flujos de trabajo operativos, como la creación de modelos.

Aprenda más explorando el ebook "Ciencia de datos y MLOps para líderes de datos".

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

Sin conjuntos de datos conectados, tu organización se queda atrapada con datos Dispar y complejos que no cuentan una historia clara para sus usuarios. Esto hace que sea casi imposible crear productos de datos significativos que aporten valor empresarial a la organización y aceleren el crecimiento de los ingresos.

Una arquitectura de tejido de datos proporciona una estrategia sólida 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 los datos de misión crítica.

¿El resultado? Los usuarios de datos técnicos y empresariales tienen acceso a datos de autoservicio que muestran una visión holística y explicable del escenario de datos. Por lo tanto, puede identificar exactamente qué datos tiene y dónde se pueden utilizar para generar el mayor valor comercial.

Aprenda más explorando el ebook "Integración de datos para líderes de datos".

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 del negocio de los insights a partir de datos integrados. El CDO es crítico para impulsar la transformación, pero requiere los fundamentos básicos de la gestión de datos y la gobernanza de datos.

En última instancia, una arquitectura de estructura de datos proporciona la interconectividad de los datos con el control requerido para una verdadera innovación empresarial, especialmente en industrias altamente reguladas como los bancos. Esto genera valor para la organización y está ligado a los objetivos del negocio, especialmente cuando se combina con una estrategia de datos deliberada.