Una estrategia de datos es un plan detallado para utilizar los datos para mejorar la toma de decisiones, optimizar los procesos empresariales y alcanzar los objetivos empresariales.
Las estrategias de datos generalmente conectan y coordinan muchas áreas funcionales diferentes que rodean los datos de una organización. Estas áreas incluyen disciplinas tales como recopilación de datos, gestión de datos, gobernanza de datos, analytics de datos, calidad de datos y seguridad de datos.
En muchas organizaciones, un director de datos (CDO) es responsable de crear y guiar una estrategia de datos. En otras organizaciones, los altos ejecutivos, los científicos de datos y los ingenieros de datos pueden colaborar en la creación de una estrategia de datos.
Una estrategia de datos exitosa puede ayudar a un negocio a identificar oportunidades de mercado, mejorar productos y servicios, aumentar la satisfacción del cliente y obtener una ventaja competitiva.
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Existen diferentes metodologías para crear e implementar una estrategia de datos empresariales. La mayoría incluye alguna versión de estos seis componentes básicos:
El primer paso para crear una estrategia de datos es obtener una comprensión clara de los objetivos de negocios en toda la organización. Los altos ejecutivos y los stakeholders de las unidades de negocio suelen trabajar juntos para identificar objetivos y explorar cómo el uso de los datos puede ayudarles a alcanzar estos objetivos.
Con base en esta discusión de objetivos, la organización selecciona casos de uso específicos en los que se centra la estrategia de datos. Por ejemplo, una organización podría querer centrarse en el uso de procesos de datos para reducir los costos de la cadena de suministro, automatizar los desafíos de riesgo y cumplimiento o comprender mejor las necesidades cambiantes de los clientes.
Los profesionales de TI pueden evaluar las herramientas y tecnologías que la organización podría necesitar para ayudar a lograr estos resultados.
Las organizaciones entonces identifican las barreras que podrían bloquear la ejecución exitosa de la estrategia de datos. Estas barreras pueden incluir obstáculos técnicos, como silos de datos que impiden un fácil acceso a los datos, la falta de políticas de gobernanza de datos o una arquitectura de datos obsoleta que no admite operaciones de datos modernas.
También puede haber desafíos humanos. Es posible que los usuarios empresariales deban recibir educación sobre los pilares de una cultura basada en datos, y es posible que los miembros del equipo de TI necesiten educación para adquirir habilidades técnicas específicas.
Una hoja de ruta de la estrategia de datos define cómo se implementa la estrategia de datos. Esta hoja de ruta incluye detalles sobre los objetivos comerciales, las tecnologías actuales y propuestas, los procesos y las personas involucradas. También establece un cronograma para la finalización y las métricas que miden el éxito de la estrategia.
Para mantener una estrategia de datos encaminada, las organizaciones a menudo implementan controles para monitorear la actividad de datos y mantener un rendimiento adecuado en los procesos de datos. Por ejemplo, las políticas de gobernanza de datos pueden ayudar a garantizar la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de los mandatos normativos.
También hay controles humanos, como los defensores de los datos, que se reúnen periódicamente para comentar las normas, los casos de uso y los avances en múltiples líneas de negocio. Otro control importante es la estandarización de la terminología, para que todos hablen el mismo idioma al discutir la estrategia de datos de la empresa.
Al lanzar una nueva estrategia de datos, las organizaciones suelen aspirar a pequeños logros en poco tiempo. Priorizar los procesos de datos que muestran valor desde el principio puede ayudar a fomentar la adopción de la estrategia en toda la empresa.
Simplificar el consumo de datos y empoderar a los consumidores de datos es otra táctica para obtener la aceptación de la estrategia de datos. Por ejemplo, las organizaciones a veces crean un catálogo central donde se puede acceder fácilmente a nuevos insights de datos y compartirlos a través de un modelo de autoservicio.
Para obtener la aceptación, las organizaciones suelen proporcionar a los equipos actualizaciones e informes frecuentes sobre cómo la estrategia está cumpliendo hitos, como la generación de ingresos.
Las organizaciones también pueden proporcionar capacitación y apoyo continuos para alentar a las stakeholders de toda la empresa a adoptar la estrategia de datos.
Por ejemplo, una organización podría invertir en esfuerzos de alfabetización de datos para ayudar a los stakeholders a acceder y analizar los conjuntos de datos para generar sus propios resultados. O bien, la organización podría priorizar la contratación y capacitación de talento técnico para respaldar y ampliar las capacidades de su infraestructura de datos.
La motivación detrás de estas acciones es crear asociaciones estables en toda la empresa que amplíen el alcance y el uso de la estrategia de datos.
Las estrategias de datos suelen unir personas, procesos y herramientas de diversas disciplinas de datos, tales como:
La gestión de datos es la disciplina de gestionar los datos en cada etapa de su ciclo de vida, desde la recopilación, el procesamiento, el almacenamiento, el uso compartido y el uso hasta el archivado y la eliminación.
La gobernanza de datos se centra en la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos de una organización. El objetivo de la gobernanza de datos es mantener datos seguros y de alta calidad a los que se pueda acceder con facilidad para los fines de iniciativas de descubrimiento de datos y business intelligence.
La integración de datos es el proceso de combinar y armonizar datos de múltiples fuentes en un formato unificado y coherente que se puede utilizar para diversos fines analíticos, operativos y de toma de decisiones.
Una arquitectura de datos describe cómo se gestionan los datos, desde su recogida hasta su transformación, distribución y consumo. Establece el proyecto técnico para los datos y la forma en que fluyen a través de los sistemas de almacenamiento de datos.
Los analytics de datos utilizan la ciencia de datos para extraer insights aplicables en la práctica de los datos de una organización. Estos insights pueden utilizarse para crear visualizaciones de datos que ayuden a los usuarios empresariales a comprender patrones, tendencias y anomalías.
La seguridad de los datos es la práctica de proteger la información digital del acceso no autorizado, la corrupción o el robo a lo largo de todo su ciclo de vida. Incluye medidas para proteger datos tales como cifrado, cortafuegos, autenticación, antivirus y herramientas antimalware.
La calidad de los datos mide qué tan bien un conjunto de datos cumple con los criterios de precisión, integridad, coherencia y adecuación al propósito. Si no se abordan adecuadamente los problemas de datos, como la duplicación, los valores faltantes o los valores atípicos, aumenta el riesgo de resultados comerciales negativos.
Para las empresas que recopilan, preparan, almacenan, analizan y comparten volúmenes masivos de información de múltiples fuentes de datos, una estrategia de datos es un recurso esencial. Proporciona un proyecto técnico paso a paso de las políticas y procesos para generar valor empresarial a partir de todos estos activos de datos.
Una estrategia de datos ayuda a una organización a alcanzar sus objetivos de negocio al capacitarla para:
Una estrategia de datos proporciona una estructura para utilizar insights basados en datos para informar las decisiones relacionadas con estrategias comerciales, operaciones, planificación, inversiones y más.
Las aplicaciones de inteligencia artificial y, especialmente, la IA generativa, por lo general requieren grandes cantidades de datos limpios, confiables y accesibles para construirlas, capacitarlas y perfeccionarlas. Una estrategia de datos ayuda a hacer cumplir los estándares de calidad y gobernanza de datos para proporcionar datos confiables para estas iniciativas.
Las estrategias de datos pueden ayudar a acelerar la productividad al identificar cuellos de botella operativos, procesos ineficientes, redundancias y oportunidades para automatizar los flujos de trabajo.
Una estrategia de datos puede ayudar a reducir los costos al aumentar la eficiencia del almacenamiento y el procesamiento de datos. También puede ayudar a proteger los datos contra costosas filtraciones o violaciones del cumplimiento normativo. Según el Informe del costo de una filtración de datos de IBM, la filtración promedio cuesta USD 4.88 millones.
Una estrategia de datos puede generar insights basados en datos sobre las últimas tendencias tanto dentro como fuera del negocio. Las organizaciones pueden usar estos insights para ayudar a desarrollar nuevos productos o servicios innovadores y beneficiarse de las oportunidades de los mercados emergentes.
Las estrategias de datos ayudan a las organizaciones a aprovechar la business intelligence en tiempo real como un activo estratégico. Los stakeholders pueden utilizar esta información para reaccionar de forma más rápida y eficaz a las últimas tendencias y tácticas competitivas.
Son varios los retos a los que puede enfrentar una empresa a la hora de implantar una estrategia de datos. Estos desafíos pueden incluir:
Una empresa que no puede utilizar los datos como un activo estratégico debe empezar desde el principio. Puede ser un esfuerzo costoso y lento porque requiere crear e implementar nuevas políticas, procesos, tecnologías y capacitación.
Los datos de alta calidad son cruciales para una estrategia de datos eficaz. Los datos inconsistentes, incompletos o inexactos producen resultados poco confiables y resultados comerciales negativos.
Una estrategia de datos requiere accesibilidad a múltiples fuentes de datos para generar resultados positivos. Los datos que se distribuyen en silos desconectados pueden ser difíciles, costosos y lentos de procesar.
Una estrategia de datos suele requerir políticas claras con respecto a la propiedad de los datos, el acceso, la seguridad y el cumplimiento normativo. Si no se aplican estas políticas, es posible que la estrategia de datos no se pueda mover.
Una estrategia requiere una cultura empresarial basada en datos para tener éxito. Si los ejecutivos, los usuarios de negocio y los profesionales de TI no están alineados con los procesos y objetivos de datos, la estrategia de datos puede estancarse.
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