Fuerzas que impulsan la explosión de la estrategia de datos empresariales
La mayoría de los sectores están inmersos en programas de transformación diseñados a remodelar sus modelos de negocio aprovechando el inmenso potencial de los datos. Las inversiones en monetización de datos para marketing, ventas, servicios y operaciones ofrecen sistemáticamente un retorno de la inversión (ROI) más alto que otros usos alternativos del capital.
La explosión de big data estructurado y no estructurado en los últimos años ha impulsado a los directores ejecutivos a subirse al carro de la monetización de datos, agravada por una caída drástica en los costos de almacenamiento y procesamiento y un enfoque regulatorio cada vez mayor en la calidad de los datos, las políticas, los modelos de gobernanza, la agregación, las métricas, los informes y el monitoreo.
Convertirse en un campeón digital
Las instituciones líderes que antes solo utilizaban análisis descriptivos y de diagnóstico para informar la toma de decisiones ahora están incorporando análisis predictivos y prescriptivos en productos, procesos, servicios y múltiples actividades de primera línea. Donde antes construían almacenes de datos relacionales para almacenar datos estructurados de fuentes específicas, ahora están operando “lagos de datos” con sistemas de archivos distribuidos a gran escala que capturan, almacenan y actualizan instantáneamente datos estructurados y no estructurados de una amplia gama de fuentes para permitir un acceso más rápido y fácil sencillo a los datos.
Simultáneamente, los “campeones digitales” están aprovechando la tecnología de la nube para hacer que sus operaciones sean más ágiles y eficientes y para impulsar la agilidad y la innovación. La mayoría de estos campeones han creado una nueva unidad bajo la dirección de un director de datos para dirigir su transformación de datos y garantizar una gobernanza de datos disciplinada de los datos que convierta los datos brutos en ingresos, excelencia en el servicio, lealtad a la marca y operaciones más eficientes.
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La transformación digital desplegada correctamente ofrece enormes beneficios. Un gigante de servicios financieros con sede en EE. UU. logró un ahorro de más de 400 millones de dólares al racionalizar sus activos de datos de TI y 2.000 millones de dólares en ganancias gracias a ingresos adicionales, menores requisitos de capital y mayor eficiencia operativa. Una aseguradora con sede en EE. UU. espera aumentar sus resultados en un 25 % en segmentos y productos objetivo gracias a iniciativas empresariales impulsadas en datos.
Sin embargo, a pesar de estas impresionantes ganancias de a las inversiones en transformación digital, muchas otras organizaciones aún luchan por capturar valor real de sus programas de datos, y algunas obtienen escasos retornos de inversiones que suman cientos de millones de dólares.
Entonces, ¿cómo pueden las empresas evitar estos problemas y lograr las impresionantes ganancias que han obtenido otras? Respuesta: desarrollar una estrategia de datos empresariales (EDS) que sirva como base para la evolución de su empresa hacia la empresa basada en datos del futuro .
5 principios rectores
Definir una estrategia de datos clara
Defina la visión guía para tu viaje de transformación de datos, diseñe una estrategia para transformar la organización y establezca hitos claros y mensurables.
Traducir la estrategia de datos en casos de uso tangibles
Seleccione una serie de casos de uso y priorícelos de acuerdo con sus objetivos, utilice los casos de uso de máxima prioridad para impulsar las capacidades internas y comience a sentar bases de datos sólidas.
Diseñar una arquitectura de datos innovadora para respaldar los casos de uso.
Defina el soporte técnico necesario para su hoja de ruta de casos de uso y diseñe una arquitectura de datos modular y abierta que facilite la la adición de nuevos componentes más adelante.
Establecer una gobernanza de datos sólida para garantizar la calidad de los datos
Evaluar la calidad de los datos, establecer una gobernanza de datos sólida con una clara responsabilidad por la calidad de los datos y proporcionar herramientas de autoservicio para facilitar el acceso a los datos en toda la organización.
Movilizar la organización para generar valor
Alinear la organización y la cultura con las nuevas capacidades, comunicar los incentivos para empoderar la empresa transformada digitalmente y capacitar a las personas para aprovechar las nuevas capacidades digitales.
Lagos de Datos: Nueva Tecnología para el Éxito de tu Estrategia de Datos Empresariales
La era de la transformación ha dado lugar a nuevas tecnologías que potencian el nuevo modelo operativo transformado digitalmente. Es necesario almacenar los datos en lagos de datos para proporcionar acceso, flexibilidad, agilidad y análisis en tiempo real para monetizar los datos.
Un lago de datos no es un reemplazo directo de un almacén de datos; son tecnologías complementarias que sirven para distintos casos de uso con cierta superposición. La mayoría de las organizaciones que tienen un lago de datos también tendrán un almacén de datos, aunque otra ventaja de los lagos de datos es que pueden ser menos costosos de implementar y operar.
El caso de la implementación de un lago de datos
| Lago de datos | Almacén de datos local tradicional |
|---|---|
| Datos almacenados en formato nativo | Los datos requieren transformación |
| Puede almacenar datos ilimitados para siempre | Es costoso almacenar grandes volúmenes |
| Esquema en lectura | Esquema en escritura |
| Almacenamiento y computación desacoplados | Almacenamiento y computación estrechamente acoplados |
Las empresas pueden utilizar la infraestructura existente para lanzar su lago de datos casi inmediatamente aprovechando las características de seguridad, compatibilidad y accesibilidad que ya disfrutan con los productos empresariales de Microsoft en el caso de Azure, o listas para usar en el caso de AWS y Google Cloud Platform .
Todos quieren obtener información útil más rápido. El desafío no es almacenar los datos, sino acceder a ellos y analizarlos. Las empresas están implementando tecnologías de lagos de datos de formas innovadoras que superan a la competencia para lograr el éxito en la transformación. Al implementar y aprovechar estas capacidades hoy, están preparadas para ser los campeones digitales del mañana.
Trazando el camino desde el lago de datos hasta el análisis
Derechos de autor © 2021 Trianz
La hoja de ruta que conduce a la estrategia de datos
Para crear una estrategia de datos bien fundamentada que los haga accesibles y utilizables, las organizaciones deben abordar no solo el almacenamiento de datos, sino también todas las formas en que adquieren, acceden, comparten, administran y usan datos para respaldar las complejas demandas de procesamiento y toma de decisiones de la actualidad.
Hay seis componentes básicos de una estrategia de datos que funcionan juntos como bloques de construcción para respaldar la gestión de datos en toda la organización de manera integral. La hoja de ruta se encuentra en el primer componente, Visión/Estrategia, y es un elemento clave para obtener la aprobación ejecutiva y la aceptación de todos los departamentos para un lanzamiento e implementación exitosos.
Los componentes del desarrollo de una estrategia de datos empresariales
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Los componentes principales explicados:
1. Visión
Una estrategia de datos sólida debe comenzar con una visión que incluya una hoja de ruta para la estrategia empresarial y las personas. Plantéese las siguientes preguntas:
- ¿Cuál es el problema que necesitas resolver?
- ¿Qué tipo de datos pueden ayudar?
- ¿Cómo se obtendrán los datos?
- ¿Cómo se almacenarán y gestionarán los datos?
- ¿Cuál sería el método para analizar los datos?
- ¿Quiénes serán los interesados en los datos?
- ¿Cómo se compartirán los datos entre todo el equipo?
Una vez que se hayan establecido estos principios rectores, se debe establecer una hoja de ruta (que puede ser de 1, 3 o 5 años), seguida de la propuesta de valor. Una vez que se haya establecido la visión, las organizaciones pueden alinearla con los objetivos corporativos, comerciales y de TI.
Hoja de ruta para la implementación de la estrategia de datos
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2. Gobernanza
Con los cambios en la tecnología, el procesamiento y la metodología, la gobernanza de datos proporciona el rigor necesario sobre el contenido de los datos. Garantiza que los datos se gestionen de manera uniforme en toda la organización y que las decisiones sobre cómo se procesan, gestionan o comparten los datos no las tome una sola persona, sino que se deriven de las reglas y políticas de gobernanza de datos.
La mayoría de las iniciativas de gobernanza de datos se limitan a iniciativas de proyectos específicos. Sin embargo, una gobernanza de datos eficaz debe centrarse en tres elementos fundamentales:
- Gobernanza del programa para abordar el alcance y el presupuesto
- Gobernanza arquitectónica para establecer y alinearse con los estándares tecnológicos
- Gobernanza de datos para impulsar los requisitos y la coherencia
Nuestros datos indican que el 80% de los campeones digitales (empresas que tienen éxito en sus iniciativas de transformación digital) están invirtiendo en capacidades de gobernanza de datos para tener una base sólida y escalable antes de integrar datos o desarrollar capacidades de análisis avanzadas.
Gobernanza de datos: una inversión fundamental
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3. Organización
Una estrategia de datos también debe prestar atención a las capacidades, los procedimientos y los roles organizacionales, documentando quién hace qué con los datos para facilitar la colaboración y evitar la duplicación. Cada persona utiliza los datos de manera diferente y los roles de cada individuo en la recopilación, la gestión y el análisis de datos varían.
4. Negocios
Una estrategia de datos eficaz garantiza que la empresa y el departamento de TI lideren conjuntamente la dirección de una organización al comprender las necesidades, capacidades y prioridades de cada uno. Esto ayudará a las organizaciones a adoptar un enfoque "liderado por la empresa o habilitado por la tecnología".
La idea es poner en marcha objetivos, aplicaciones y métricas unificadas y luego justificar la implementación. El camino hacia la adopción de una estrategia de datos integrada se vuelve más claro cuando existe una medición de valor visible. La estrategia de datos debe reforzar la coherencia en la forma en que se miden, evalúan y rastrean las iniciativas en todos los niveles.
5. Datos
Los requisitos de datos en la estrategia de datos se reducen básicamente a qué datos necesitará una organización y cómo se compartirán. Una estrategia de datos eficaz debe identificar los temas y problemas comunes relacionados con los datos en sí, como la arquitectura de datos, el movimiento de datos, la calidad de los datos y el cumplimiento de los datos.
La arquitectura de datos es quizás el elemento más importante de la estrategia de datos de una organización, y el primer paso es determinar qué conjuntos de datos existen entre las unidades de negocio de la empresa. Los catálogos de datos son herramientas útiles para este propósito. Después viene el análisis de datos, donde los datos deben almacenarse en un único repositorio, como un almacén de datos o un lago de datos.
Por último, una organización debe identificar un canal de datos para incorporar datos sin procesar de distintas fuentes y replicarlos en un destino de almacenamiento y análisis. Todos estos elementos ayudan a garantizar que la solución final satisfaga los requisitos empresariales adecuados en el momento adecuado.
6. Técnico
La estrategia de datos también debe abordar los aspectos técnicos de los datos, como la arquitectura técnica, los servidores, el almacenamiento, la red y la escalabilidad. La evaluación e identificación de la arquitectura técnica es el elemento prioritario en este caso, seguido de la definición y documentación de la arquitectura conceptual y técnica y del flujo de datos. Estas expectativas de funcionalidad son interdependencias para llegar a las mejores capacidades disponibles.
La organización puede luego organizar la estrategia de datos resultante en una estrategia de implementación y una hoja de ruta que se alinee con los seis pilares, como se muestra a continuación.
Alineación del marco de trabajo con la estrategia de datos
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Según las prioridades corporativas, las nuevas capacidades comerciales creadas en el extremo derecho del gráfico pueden ser capacidades de servicio, ventas, marketing u operativas llevadas al siguiente nivel, es decir, procesos transformados digitalmente basados en datos . Este modelo representa el nexo entre la estrategia corporativa, los activos de datos y las capacidades comerciales transformadas digitalmente definidas en el extremo derecho del gráfico.
Definir una estrategia de datos es clave
Una iniciativa de estrategia de datos no es un esfuerzo que se hace una sola vez, sino que debe ser un conjunto de objetivos a varios años con un conjunto de hitos de entrega a corto plazo. La mayoría de las organizaciones ya han invertido en numerosas iniciativas de gestión de datos, pero no ven mucho impulso cuando no están alineadas entre sí.
Una estrategia de datos sólida permite a las organizaciones ofrecer la mejor solución posible a medida que sus necesidades crecen y evolucionan. También se convierte en una hoja de ruta para abordar las necesidades de gestión de datos existentes y futuras.
Trianz ha ayudado a varias empresas a organizar, analizar y aprovechar sus activos de datos para asegurar una ventaja competitiva inmejorable.
¿Cómo puede una estrategia de datos empresariales transformar mi organización?
Trianz ha desarrollado un conjunto de herramientas completo con marcos, diseños y alternativas tecnológicas para abordar los desafíos comerciales más difíciles de la actualidad. Nuestro enfoque de la transformación digital garantiza que cada aplicación, recurso y herramienta que utilice sea ideal para tomar decisiones estratégicas que generen un mayor impacto comercial.
