Estrategia de datos: por qué es importante y cómo crear una

Con el ritmo de los negocios modernos y la necesidad competitiva de cada vez más datos, las organizaciones ahora se preguntan correctamente si sus prácticas de gestión de datos aún respaldan sus estrategias comerciales, especialmente aquellas que ahora intentan organizar datos en múltiples plataformas para lograr análisis sofisticados en tiempo real y resultados de IA generativa.

• ¿Permite este activo más valioso una mayor agilidad para aprovechar nuevas tendencias y oportunidades?
• ¿Están obteniendo los insights que necesitan para facilitar la toma de decisiones basada en datos?
• ¿Pueden colaborar en la creciente cantidad de datos o está segmentada en silos departamentales con grados variables de gobernanza, calidad y control de costos?

Si las respuestas a estas preguntas son desconocidas, es hora de crear o revisar una estrategia de datos.

¿Qué es una Estrategia de Datos?

Una estrategia de datos es un plan integral que describe cómo una organización pretende recopilar, gestionar, gobernar, utilizar y obtener valor de sus datos. Se convierte en la hoja de ruta para alinear las actividades de datos con los objetivos comerciales más amplios y establece los objetivos para la democratización de datos y las prioridades para la estrategia de gestión de datos.

¿Cuál es el propósito de una estrategia de datos?

La estrategia de datos requiere flexibilidad para adaptarse a medida que cambia la estrategia comercial. Si el objetivo comercial de sus actividades de datos es aumentar la eficiencia/rendimiento y el crecimiento de los ingresos, su estrategia será diferente con un objetivo más transformador de ser impulsado por los datos y monetizar los datos como producto. Pero ambos requieren un enfoque unificado para recopilar, mantener, asegurar y analizar datos.

La diferencia entre la gestión de datos y una estrategia de datos

No confunda estrategia de datos con gestión de datos. La gestión de datos incluye los procesos y sistemas utilizados para recopilar, almacenar, orquestar y compartir datos en toda la organización. Se enfoca en los aspectos operativos, como la infraestructura de datos y la gestión del ciclo de vida de los datos.

¿Por qué es importante tener una Estrategia de Datos?

La estrategia de datos impacta todos los aspectos de un negocio. El valor comercial se desbloquea solo cuando se eliminan los silos de datos y los empleados, las partes interesadas y los clientes están capacitados para extraer insights.

La democratización de datos ocurre cuando todos en una organización tienen la capacitación y las herramientas necesarias para acceder y comprender los datos. Para ganar confianza y una amplia adopción, cada componente del pipeline de datos requiere una gran cantidad de investigación y aprobación en toda la organización para determinar los sistemas y prácticas que utilizarán los equipos al recopilar, almacenar o interactuar con los datos.

Cuando los datos y la IA están disponibles para todos, se reduce la dependencia del personal técnico y se crean marcos para la privacidad de los datos y el control organizacional. Pero tomar decisiones comerciales basadas en datos también implica un cambio cultural con mayores niveles de transparencia, colaboración y control de calidad.

La gobernanza de datos y la IA van de la mano. No sería posible construir modelos de lenguaje grandes (LLM) efectivos sin datos seguros y de alta calidad. Las empresas sujetas a cumplimiento no solo tienen que rastrear con precisión cómo se mueven los datos a través de la organización, sino que si están entrenando modelos de IA, tendrán que explicar a los reguladores cómo funcionan esos modelos y de dónde provienen los datos, asegurando la calidad de los datos. Las plataformas de datos e IA separadas crean silos de gobernanza que resultan en una visibilidad y explicabilidad limitadas de los modelos de IA.

Una estrategia de datos sólida facilita la adopción y ayuda a planificar cambios en los flujos de trabajo y nuevas formas en que las personas pueden interactuar con los datos. Cuando los datos se democratizan en toda una organización, conlleva riesgos. La estrategia debe establecer prioridades de gobernanza en torno a la propiedad y el acceso, y ayudar a identificar brechas para tomar acciones correctivas que mejoren las operaciones, mejoren la experiencia del cliente e impulsen el crecimiento.

La estrategia de datos define las métricas para rastrear resultados exitosos, pero también ayuda a planificar la experimentación y las nuevas inversiones en IA.

Los Beneficios de una Estrategia de Datos

Sin una estrategia para una gobernanza eficaz y la capacidad de compartir datos, las empresas no podrían adoptar tecnologías emocionantes como el machine learning y la IA generativa para innovar y encontrar nuevo valor en sus datos. Además de eliminar cuellos de botella y mejorar la democratización de datos, una estrategia de datos libera a los equipos de datos de solicitudes y tickets constantes para que se concentren en trabajos más avanzados como modelos de machine learning (ML) e IA. Los beneficios potenciales incluyen:

Toma de decisiones informada

Los informes de análisis de datos en tiempo real permiten a las organizaciones abordar rápidamente nuevos desafíos u oportunidades con decisiones comerciales precisas basadas en datos.

Mayor eficiencia y ahorro de costos

Elimine los procesos ineficientes que obstaculizan la toma de decisiones y conducen a resultados deficientes.

Ayuda a crear una cultura centrada en los datos

Tener una estrategia de datos proporciona una hoja de ruta para todo el negocio con la aprobación de la alta dirección, capacitación y una mejor alfabetización de datos en toda la organización.

Gobernanza de datos/reducción de riesgos:

Saber que los datos se pueden recopilar, organizar y compartir cumpliendo con las regulaciones pertinentes, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), ayudará a garantizar una sólida confiabilidad y seguridad, y a mitigar los riesgos comerciales.

Mejora la experiencia del cliente

La capacidad de recopilar y analizar datos de comportamiento del cliente en tiempo real permite a las empresas personalizar sus experiencias y ofertas en línea. Acérquese a los clientes con estrategias de participación que utilicen IA, ML y automatización para construir una base para la personalización.

Cómo una Estrategia de Datos Puede Ayudar a Alcanzar la Madurez Analítica y de IA

Al determinar una estrategia de datos para el futuro, puede ser útil examinar la madurez analítica actual del negocio. Las organizaciones que solo almacenan datos no estructurados tienen prácticamente ningún análisis más allá de lo que pueden deducir de las hojas de cálculo. Sus datos probablemente están aislados y carecen de las habilidades para analizar los datos brutos. En esta etapa, deberían determinar qué tipo de preguntas quieren hacer para obtener más valor de sus datos.

A medida que las organizaciones desarrollan sus capacidades analíticas, adquieren habilidades avanzadas de SQL y modelado predictivo para comenzar a pronosticar tendencias. Utilizan herramientas de modelado de datos para automatizar la orquestación de la información. En el nivel más alto de madurez analítica, las organizaciones obtienen insights accionables sobre por qué cambió algo y cómo responder. Este nivel de análisis prescriptivo implica trabajar con grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos de machine learning y modelos de IA.

Para lograrlo, el almacenamiento de datos se centraliza típicamente como una “única fuente de verdad”, ya que las diferentes funciones y unidades de negocio lo transforman con sus propias etiquetas (metadatos) e informes según sus requisitos en una estrategia de datos más combinada.

Comprender el nivel de madurez analítica puede señalar dónde necesita estar una organización y en qué necesita enfocarse para eliminar los obstáculos. Para eso sirve una estrategia de datos.

Cómo Construir una Estrategia de Datos

Una buena estrategia de datos comienza con una evaluación honesta de “¿Dónde estoy y por qué estoy ahí?” en cuanto al valor comercial actual de un patrimonio de datos. Esta evaluación debe ayudar a identificar brechas en recursos, procesos, herramientas y personas. Reunir a las personas adecuadas es el primer paso de muchos:

1. Reunir un equipo

   • ¿Quién es una parte interesada esencial en el equipo de estrategia de datos? Este equipo multifuncional debe representar a las partes interesadas que tienen acceso a los datos relevantes, con el objetivo compartido de romper los silos para democratizar los datos para todos en la organización.

2. Elegir sus objetivos

   • Defina los objetivos y resultados comerciales de la estrategia de datos, como aumentar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente, el crecimiento de los ingresos o la reducción de costos, e interpretar los datos para hacerlos más significativos y accionables.

3. Evaluar su situación actual

   • ¿Cuáles son las fuentes de datos actuales, dónde se encuentran, quién es el propietario y quién tiene acceso a ellas? ¿Qué sistemas, herramientas y procesos están implementados y cuál es el nivel de madurez analítica actualmente en vigor? Determine qué otras fuentes de datos están disponibles e identifique cualquier brecha o desafío que deba abordarse.

4. Crear una hoja de ruta

   • ¿Cuál es el plan de acción —las iniciativas y proyectos necesarios para lograr los resultados deseados? Esta hoja de ruta debe incluir plazos, requisitos de recursos e hitos para seguir el progreso.

5. Establecer políticas claras y generales

   • ¿Cuáles son los principios y estándares que garantizan el uso de datos de alta calidad? Esboce las funciones y responsabilidades clave, los plazos y los recursos necesarios.

6. Invertir en la nueva tecnología necesaria

   • ¿Qué nuevas tecnologías o enfoques desbloquearán nuevas oportunidades, como plataformas de integración de datos y soluciones de gestión de datos? ¿Tiene las capacidades analíticas esenciales para extraer información de los datos recopilados y visualizar la información de manera comprensible? ¿Qué recursos, sistemas y herramientas existentes se pueden aprovechar? Una infraestructura robusta deberá manejar grandes cantidades de datos.

7. Educar y construir una cultura basada en datos

   • ¿Qué nuevas habilidades se necesitan para mantenerse al día con los tipos de datos emergentes, las necesidades cambiantes del negocio y los avances tecnológicos? ¿Existe un espacio dedicado para experimentar y probar nuevos modelos de machine learning y funciones de IA?

8. Monitorear y reevaluar regularmente

   • ¿Cuáles son las medidas de éxito? Utilice métricas significativas y defina KPIs que se alineen con los objetivos comerciales. Establezca puntos de referencia para medir el progreso a lo largo del tiempo y utilice información basada en datos para ajustarse según sea necesario para mantenerse alineado con los objetivos comerciales y las condiciones del mercado en evolución.

Desafíos de implementar una estrategia de datos

Cuando se trata de estrategia de datos y el equipo, la limitada alfabetización de datos y la falta de herramientas frustrarán cualquier democratización real de los datos. El personal debe ser capacitado para trabajar con conjuntos de datos complejos y comprender cómo se pueden utilizar para generar valor comercial.

Conseguir que la gente se involucre

La ejecución de la estrategia también se ve obstaculizada sin la aceptación en toda la organización. Las empresas exitosas impulsadas por datos crean una cultura de datos e IA con valores, actitudes y comportamientos compartidos que fomentan las decisiones basadas en datos y mejoran el rendimiento empresarial.

Asegurar que sea factible y sostenible

Reingeniería de una estrategia de datos y cambio de cultura es un proceso. Asegúrese de que las metas y objetivos sean factibles y sostenibles. Enfóquese en lo que es viable y valioso a corto plazo y genere confianza y capacidades organizacionales con cada resultado exitoso.

Elegir el tipo correcto para su negocio

Elegir el tipo correcto de estrategia de datos también puede ser un desafío. Un énfasis excesivo en la confiabilidad, la seguridad y el cumplimiento podría impedir la experimentación y la innovación.

Estudio de caso de estrategia de datos: Databricks y Thomas

Un precepto clave de una estrategia de datos moderna es “datos para muchos, no para unos pocos.” Los datos son el núcleo de todo para el proveedor global de evaluación de talento Thomas, que transformó su operación de consultoría a un modelo de negocio de autoservicio basado en SaaS. El cambio requirió pasar del procesamiento por lotes al trabajo con eventos en tiempo real. Eso aumentó los tipos y la cantidad de datos capturados en un 400% para potenciar nuevas capacidades de machine learning e IA, análisis e informes de BI.

Además, el patrimonio de datos de Thomas no estaba bien integrado, lo que provocó que el equipo de datos dedicara más tiempo y recursos a mover datos entre sistemas. La transición a un data lake como única fuente de verdad permitió al equipo de datos identificar y resolver problemas de manera más efectiva y eficiente e impulsar el análisis de autoservicio.

Luke Treglown, Gerente Senior de Ciencia de Datos en Thomas, escribe que los insights de datos se están “entregando ~40% más rápido que nuestra pila de datos anterior. Podemos implementar correcciones y nuevas soluciones mucho más rápido, liberando ~20% del tiempo de nuestro equipo de ciencia de datos para enfocarse en la innovación y la experimentación.”

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(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original