Gestión del ciclo de vida del producto para organizaciones basadas en datos

En un mundo en el que cada empresa es ahora una empresa de tecnología, todas deben estar bien capacitadas en la gestión de sus productos digitales para seguir siendo competitivas. En otras palabras, necesitan una estrategia sólida de gestión del ciclo de vida del producto (PLM). La PLM ofrece valor al estandarizar los procesos relacionados con los productos, desde la ideación hasta el desarrollo del producto, la comercialización y las mejoras y el mantenimiento. Esto garantiza una experiencia del cliente moderna. La base clave de una estrategia de PLM sólida son los datos de productos saludables y ordenados, pero la gestión de datos es donde las empresas tienen más dificultades. Para usar las nuevas tecnologías, como la IA para la innovación de productos, es crucial que las empresas tengan activos de datos bien organizados y gestionados.

Gartner ha estimado que el 80 % de las organizaciones no logran escalar los negocios digitales debido a procesos de gobernanza obsoletos. Los datos son un activo, pero para proporcionar valor, deben organizarse, estandarizarse y gobernarse. Las empresas deben invertir en la gobernanza de datos por adelantado, ya que es un reto, requiere mucho tiempo y es costoso desde el punto de vista informático remediar grandes cantidades de activos de datos desorganizados y dispares. Además de proporcionar seguridad de datos, los programas de gobernanza deben centrarse en organizar los datos, identificar incumplimientos y prevenir fugas o pérdidas de datos.

1. Adquisiciones y fusiones

Considere este ejemplo ficticio: una empresa que vende automóviles de tres ruedas ha creado un modelo de datos sólido en el que es fácil acceder a cualquier dato y el formato se entiende en toda la empresa. Esta empresa tiene tanto éxito que adquirió otra empresa que también fabrica automóviles de tres ruedas. El modelo de datos de la nueva empresa es completamente diferente al de la empresa original. Las empresas suelen ignorar este problema y permiten que los dos modelos funcionen por separado. Eventualmente, la empresa habrá tejido una red de datos desalineados que requieren una corrección manual.

2. Unidades de negocio en silos

Ahora, imagine una empresa en la que el equipo de gestión de pedidos posee los datos de los pedidos y el equipo de ventas posee los datos de ventas. Además, hay un equipo posterior que posee los datos transaccionales del producto. Cuando cada unidad de negocio o equipo de producto gestiona sus propios datos, los datos del producto pueden superponerse con los datos de la otra unidad, lo que provoca varios problemas, como duplicación, corrección manual, precios incoherentes, almacenamiento de datos innecesario e incapacidad para utilizar insights de datos. Cada vez es más difícil obtener información de manera oportuna y es probable que se produzcan imprecisiones. Las unidades de negocio en silos obstaculizan la capacidad del liderazgo para tomar decisiones basadas en datos. En una empresa bien gestionada, cada equipo conectaría sus datos entre sistemas para permitir una gestión unificada de productos y una estrategia empresarial basada en datos.

Para prosperar en el ámbito actual basado en datos, las organizaciones deben implementar proactivamente procesos de PLM, adoptar un enfoque de datos unificado y fortalecer sus estructuras de gobernanza de datos. Estas iniciativas estratégicas no solo mitigan los riesgos, sino que también sirven como catalizadores para liberar todo el potencial de las tecnologías de IA. Al priorizar estas soluciones, las organizaciones pueden equiparse para aprovechar los datos como combustible para la innovación y la ventaja competitiva. En esencia, los procesos de PLM, un enfoque unificado de datos y una gobernanza de datos robusta emergen como la piedra angular de una estrategia, capacitando a las organizaciones para navegar con confianza y éxito las complejidades del mundo impulsado por la IA.