eBook
Modelo Hub & Spoke Adaptativo
Que los datos y la inteligencia artificial ofrecen un significativo potencial valor de negocio en organizaciones de casi todas las industrias es hoy un hecho reconocido. Sin embargo, diversos estudios (Gartner 2017, VentureBeat 2019) han destacado que el porcentaje de éxito de los proyectos de datos apenas llega al 15% sobre el total. Algunos de los factores clave destacados por estos estudios relacionan estas bajas cifras con los recursos, tanto con su ausencia (o falta de experiencia) como por su organización (modelo operativo analítico, AOM).
La distribución de los recursos de los equipos de datos en la organización y la asignación de las funciones y responsabilidades individuales y colectivas para respaldar los proyectos de datos e inteligencia artificial son claves para acelerar el éxito empresarial.
El modelo operativo analítico de cada organización debe buscar maximizar la capacidad de desbloquear el valor para el negocio de sus activos de datos. Y en este documento, creado en colaboración con el CDO Club Spain & LATAM, se enfoca principalmente en un modelo que alinea habilidades y modelo operativo de proyectos para optimizar los recursos del equipo de datos. También abordaremos la importancia de invertir en una arquitectura de datos y una plataforma de análisis que sea simple, abierta y colaborativa para aumentar aún más las garantías de éxito del proyecto en plazos de tiempo menores.
En este eBook, aprenderá:
- Qué es un modelo operativo en Hub & Spoke
- Las diferentes tipologías en función del nivel de centralización
- Porqué es necesario un modelo adaptativo
- Cómo seleccionar el modelo óptimo
- Ejemplos prácticos del modelo de selección
- Como el Lakehouse habilita y acelera el modelo Hub & Spoke adaptativo
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