Seis atributos de las organizaciones exitosas basadas en datos:

La capacidad de tomar decisiones basadas en datos es un componente esencial de un entorno de trabajo ágil. Permite a los equipos tomar decisiones basadas en hechos de forma rápida y eficaz, y puede acelerar las respuestas efectivas a las cambiantes necesidades de los clientes.

La adopción de un enfoque basado en datos para la toma de decisiones suele requerir cambios tanto culturales como operativos. Algunas empresas necesitan ayuda para recopilar y analizar datos correctamente, implantar procesos y tomar decisiones. Otros necesitan que los empleados adquieran conocimientos sobre datos, se organicen en torno a ámbitos empresariales o funcionales y aprovechen los datos para apoyar la toma de decisiones.

Las empresas de éxito que se basan en los datos harán que éstos estén disponibles de forma segura en toda la organización, los integrarán en sus aplicaciones, establecerán controles de gobernanza adecuados y utilizarán sus datos para tomar decisiones críticas. Las empresas deben analizar los datos desde el punto de vista de los productos, las ventas, el marketing, los clientes y el mercado, y luego utilizar las conclusiones de esos análisis para respaldar los esfuerzos de investigación y previsión.

Siga leyendo para obtener más información sobre los seis pilares que, en mi opinión, sustentan el funcionamiento de las organizaciones basadas en datos.

Seis atributos de las organizaciones exitosas basadas en datos:

1. Crean y utilizan aplicaciones inteligentes y conscientes de los datos

Lo que esto permite:

• Las aplicaciones incorporan funciones de apoyo a la toma de decisiones para impulsar la innovación
• Puede aumentar las predicciones y las interacciones con IA y aprendizaje automático

En un entorno impulsado por los datos, todas las aplicaciones se diseñan y optimizan para permitir a los usuarios sacar el máximo partido de los datos utilizando las últimas tecnologías, incluidos los modelos de IA. Y estamos hablando de todas las aplicaciones de la organización, desde las que dan soporte a los procesos internos hasta las que están orientadas al cliente. Una aplicación inteligente utiliza algoritmos avanzados para aprender y adaptarse al comportamiento del usuario, automatizar tareas y ofrecer recomendaciones personalizadas. Hoy en día, los usuarios pueden recopilar datos, crear modelos de aprendizaje automático y utilizar los datos y los modelos de IA para crear aplicaciones inteligentes.

El siguiente paso tras la creación de productos de datos es crear aplicaciones inteligentes, y esto se está viendo facilitado por una nueva oleada de capacidades analíticas de autoservicio, que permiten a los usuarios ciudadanos crear rápidamente aplicaciones analíticas utilizando soluciones analíticas avanzadas sin código / de bajo código.

La creación de aplicaciones inteligentes es también un paso importante en el proceso de creación de nuevos productos de datos. Estos productos constituyen la base de una nueva generación de capacidades analíticas de autoservicio en las que los ciudadanos pueden crear rápidamente aplicaciones analíticas utilizando soluciones analíticas sin código o de código reducido.

Escenario real del cliente:

Un líder tecnológico mundial integró modelos de aprendizaje automático en sus sistemas de gestión de la industria del agua para permitir el mantenimiento predictivo y reducir los costes para sus clientes.

Cómo llegar:

• Capacitar a los empleados para que sean autosuficientes mediante programas de alfabetización informática
• Construya herramientas que le permitan crear aplicaciones rápidamente con capacidades de no-código/bajo-código
• Aproveche el poder de la IA para transformar sus productos, aplicaciones de consumo, flujos de trabajo y procesos empresariales

2. Su actividad está relacionada

Lo que esto permite:

• Los flujos de datos conectados pueden mejorar los modelos de negocio y generar nuevas fuentes de ingresos
• Mayor colaboración de los productos de datos a través de arquitecturas federadas y/o basadas en eventos

Para evitar los silos, las organizaciones orientadas a los datos deben conectar todas las unidades de negocio e integrar tantos datos como sea posible. Cada unidad de negocio puede gestionar sus propios datos, pero también deben integrarse en modelos de datos basados en dominios. La cadena de suministro de datos conectados actúa como las neuronas de la organización.

Unir grupos y conjuntos de datos diferentes crea cohesión y unidad. Piense que es algo parecido a cómo el sistema nervioso central humano nos ayuda a respirar, pensar, hablar y hacer todo lo que hacemos. Al conectar todos sus datos, las organizaciones pueden obtener información, compartir conocimientos y tomar decisiones más informadas.

Aunque la tecnología ayuda a proporcionar el tejido conectivo, es igualmente importante hacer hincapié en la importancia de las funciones y responsabilidades organizativas que configuran el modo en que se reúnen los datos. Esto incluye las funciones asociadas a los controles de calidad, los diccionarios de datos compartidos y la garantía de que los datos se pueden descubrir.

Escenario real del cliente:

Un minorista mundial de muebles consiguió economías de escala y una mayor colaboración y eficacia en la elaboración de informes empresariales consolidando su amplia gama de sistemas de origen en cada país y creando un modelo federado global que les permitió desplegar operaciones internacionales con facilidad. 

Cómo llegar:

• Definir una estrategia de datos que le permita emplear un patrón de arquitectura conectada diseñado para adaptarse al tamaño y la escala de su organización
• Mejore su talento actual e incorpore nuevos talentos selectivos que puedan utilizar estos patrones arquitectónicos y construir una empresa conectada
• Invierta en una hoja de ruta tecnológica y de gobierno alineada con sus cargas de trabajo y las necesidades de su equipo

3. Se adaptan al cambio

Lo que esto permite:

• Ritmo de innovación más rápido con la agilidad necesaria para hacer frente a los rápidos cambios de las tendencias tecnológicas
• Patrones reutilizables para acelerar la creación de productos de datos

A medida que los datos se integran en los procesos empresariales, deben seguir siendo resistentes tanto en la fase anterior como en la posterior. Esto requiere culturas abiertas, arquitecturas ágiles y la capacidad de ajustar las estrategias en respuesta al cambio.

Los patrones reutilizables pueden acelerar el proceso de creación de productos de datos y permitir análisis y aplicaciones componibles. Es esencial sustituir los obsoletos lagos de datos y sistemas Hadoop por nuevos patrones de arquitectura. La creación de un modelo operativo y una arquitectura de datos flexibles es un aspecto fundamental para prepararse para los cambios tecnológicos y mantenerse a la vanguardia.

A medida que los procesos empresariales siguen evolucionando, la automatización reduce la complejidad. No sólo las arquitecturas deben ser adaptables; también se puede aumentar la productividad mediante la adopción de herramientas de bajo código o sin código, lo que permite una mayor agilidad y una adaptación más fácil al cambio con una deuda tecnológica menor.

Escenario real del cliente:

Una empresa global de análisis financiero fue capaz de innovar y acelerar el valor para sus clientes finales procesando cientos de millones de puntos de datos a través de cientos de miles de atributos cada día, recalculando las puntuaciones del día para empresas de todo el mundo.

Cómo llegar:

• Aprovechar un enfoque basado en metadatos para crear patrones repetibles de canalizaciones de datos para transformaciones de datos comunes
• Reducir la deuda técnica relacionada con productos específicos de terceros o cajas negras
• Mantener los datos fácilmente accesibles desde una amplia variedad de plataformas y las transformaciones sin bloqueo de propiedad para adaptarse a la evolución de las tendencias y los requisitos

 4.        Dan prioridad a la gobernanza

Lo que esto permite:

• Acceso coherente a conjuntos de datos fiables y autodescriptivos en un mercado de datos interno
• Capacidad para responder a las necesidades de conformidad, seguridad y auditoría sobre la base de un marco de confianza cero

Generar confianza en todo lo que se hace con los datos es la clave para crear una sólida capacidad de gestión de datos. Es importante garantizar que los datos estén seguros y cumplan la normativa. Los datos son un activo valioso, y debe dar prioridad a su protección frente a amenazas externas e internas. La implantación de la confianza cero evita que se trabaje bajo supuestos de seguridad perimetral.

Otra razón para dar prioridad a la gobernanza de los datos es prevenir los fracasos. Cuando su empresa toma decisiones basadas en datos incompletos o inexactos, corre el riesgo de desajustarse, malgastar recursos y provocar posibles pérdidas empresariales. La organización orientada a los datos da prioridad a la gestión de datos conformes para ayudar a prevenir estos problemas y garantizar la precisión y seguridad de los datos.

La gobernanza también implica la federación de controles de acceso y la creación de dominios de confianza fuera de grupos específicos, unidades de negocio e incluso de la organización en su conjunto. Los avances tecnológicos, como las salas limpias de datos, facilitan el intercambio seguro y conforme de datos con clientes, socios y proveedores. Este acceso controlado a los datos permite innovar y aprovechar oportunidades que antes no estaban disponibles.

Escenario real del cliente:

Una organización sin ánimo de lucro dedicada a la ciencia y la ingeniería creó un modelo operativo y un marco de gobernanza que le permitieron ampliar su programa de análisis de datos de menos de diez analistas en 2020 a más de 100 en 2022.

Cómo llegar:

• Construir conjuntos de datos verificados que garanticen la calidad y fiabilidad de los datos
• Establecer controles de gobernanza basados en un marco de confianza cero que proporcionen la seguridad necesaria y, al mismo tiempo, permitan a las empresas utilizar eficazmente los datos
• Prevención de pérdida de datos, tokenización y cifrado de datos en varios niveles de acceso a los datos
• Aprovechar la IA para identificar y gestionar los requisitos de cumplimiento y privacidad

5. Garantizan la escalabilidad

Lo que esto permite:

• Mejore el TCO y el ROI de su parque de datos
• Democratice sus datos mediante arquitecturas y plataformas sostenibles

Con la constante proliferación de datos, es crucial crear plataformas de datos escalables que puedan gestionar el almacenamiento, el procesamiento y las consultas, al tiempo que gestionan los costes de forma eficaz. Una empresa que quiera centrarse en los datos debe promover la escalabilidad para garantizar que sus requisitos de procesamiento de datos puedan adaptarse eficazmente a las necesidades y demandas futuras.

A medida que crecen las cantidades de datos y los casos de uso, las empresas deben escalar sin problemas para evitar interrupciones de la actividad. La escalabilidad y la resistencia deben ser consideraciones clave de la arquitectura de toda solución de datos. Dado que los picos de demanda pueden ser impredecibles, es fundamental crear sistemas que puedan ampliarse en cuestión de segundos para satisfacer la demanda y reducirse cuando no haya picos de uso.

Escenario real del cliente:

Un importante cliente de telecomunicaciones y facturación de servicios públicos pasó de una base de datos heredada a una base de datos y una cartera de aplicaciones modernas y de código abierto, lo que le permitió aprovechar las ventajas de escala de la nube y abrir sus datos para utilizarlos en cargas de trabajo analíticas avanzadas. 

Cómo llegar:

• Diseñar plataformas de datos que aprovechen arquitecturas sin servidor para el procesamiento y la consulta de datos
• Situar las arquitecturas sostenibles en el centro de la construcción de sistemas escalables diseñados para controlar los costes, reducir los residuos y satisfacer las necesidades de máxima demanda

6. Se esfuerzan por alcanzar la excelencia operativa

Lo que esto permite:

• Automatización del flujo de trabajo y mayor observabilidad que pueden impulsar la eficiencia
• Sistemas autorregenerables resistentes a fallos del sistema, esquemas en evolución y problemas de integridad de los datos

Por último, la organización basada en datos debe ser resistente a los fallos de los sistemas, los fallos operativos y los errores humanos. Una plataforma sólo es útil si puede funcionar a gran escala y sin interrupciones. De lo contrario, pasará la mayor parte del tiempo operando la plataforma y menos tiempo dirigiendo su negocio e innovando con nuevos casos de uso.

Permitir la visibilidad, realizar un seguimiento de las métricas de calidad de los datos y confirmar su integridad puede garantizarle el acceso a datos precisos y actualizados, y permitirle generar rápidamente información valiosa.

Escenario real del cliente:

Un cliente de tecnología de marketing hizo operativa su plataforma de datos de clientes supervisando y optimizando sus canalizaciones de datos que procesan decenas de terabytes de datos cada día. La implementación de la capacidad de observación y la resistencia de las canalizaciones de datos le permite operar a escala en miles de canalizaciones cada día, al tiempo que ofrece un servicio ininterrumpido a sus clientes.

Cómo llegar:

• Establezca la automatización, la observabilidad de la plataforma y los atributos de los datos, el cuadro de indicadores clave y la gestión del ciclo de vida de los datos
• Implantar una práctica de DataOps para gestionar los cambios, automatizar los procesos y aplicar prácticas de desarrollo ágil
• Plan de mejora continua: siempre hay margen para aumentar la eficiencia

Convertirse en una organización basada en datos es una tarea ardua. Pero las herramientas nunca han sido más accesibles y los beneficios nunca han sido mayores. Espero que tenga en cuenta estos seis atributos a la hora de llevar a cabo sus iniciativas en materia de datos.

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