En un mundo cada vez más digital, el valor de los datos ha aumentado significativamente para las empresas. Sin embargo, a pesar de la importancia de la innovación basada en datos, la cultura de los datos sigue siendo difícil de alcanzar entre las empresas. Según una investigación de Accenture, el 48% de los empleados, desde los ejecutivos hasta los recién contratados, siguen confiando en su intuición en lugar de en los datos.
El acceso a los datos y los avances en las tecnologías analíticas crean oportunidades enormes para la innovación. Sin embargo, a menudo, las empresas ignoran el hecho de que los problemas complejos actuales deben ser resueltos mediante el uso de datos. Para cambiar esta situación, las empresas necesitan una estrategia de datos realista y práctica para desbloquear el potencial de lo que ya tienen en lugar de buscar nuevas fuentes de datos e infraestructura.
Una estrategia de datos a nivel alto es un plan para convertir una organización en una organización basada en datos; a nivel bajo, consta de un marco organizativo, un cambio de gestión y consideraciones de arquitectura para construir una cadena de suministro de datos. El 64% de los tomadores de decisiones aseguran que una estrategia madura de datos resulta en niveles más altos de resiliencia.
Entonces, ¿cómo se sabe qué constituye una estrategia de datos ganadora para conectar los planes y prioridades de negocios con los requisitos de datos y analíticas?
La gestión de los datos desde una perspectiva holística
La gestión de datos holística es esencial para implementar con éxito una estrategia de empresa basada en datos. Esto implica abordar la gestión de datos desde varios ángulos diferentes para asegurar que se estén utilizando los datos de la manera más efectiva posible.
Primero, es importante tener una estrategia sólida de gestión de datos. Esto incluye establecer objetivos claros para el uso de los datos y desarrollar un plan para alcanzarlos. También es esencial tener una estrategia de seguridad de datos sólida para proteger los datos de la empresa.
Segundo, contar con una infraestructura de datos consolidada. Esto incluye tanto el hardware como el software necesario para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Es necesario tener una arquitectura de datos escalable y flexible para poder adaptarse a los cambios en los requisitos de negocio y para poder aprovechar las últimas tecnologías de datos.
Tercero, es fundamental contar con un equipo de profesionales capacitados en tecnologías de datos. Esto incluye desde analistas de datos hasta ingenieros de datos y científicos de datos. Es esencial contar con personas con habilidades analíticas y técnicas para poder sacar el máximo provecho de los datos de la empresa.
Cuarto, es importante tener procesos y herramientas adecuadas para garantizar la calidad de los datos. Esto incluye tanto la limpieza de datos como la validación y la monitorización de la calidad de los datos. Es esencial tener una visión completa de los datos de la empresa para poder tomar decisiones informadas.
Mejorar el nivel de alfabetización de datos
Ya que los consumidores de datos en una organización no son homogéneos, los datos generados o recopilados deben abordar las necesidades específicas de negocios de diferentes segmentos de usuarios para ayudar a alcanzar los objetivos estratégicos y generar valor real.
En una organización, estos requisitos deben ser identificados y definidos entre todos los interesados para entender lo que la empresa está tratando de lograr. Pero, los interesados deben mejorar su nivel de alfabetización de datos para investigar y analizar los datos disponibles para generar nuevas ideas y crear valor empresarial.
La alfabetización de datos se refiere a la habilidad de comprender y utilizar la información para tomar decisiones informadas. Esto incluye la capacidad de recopilar, limpiar, analizar, interpretar y comunicar datos efectivamente. La alfabetización de datos es esencial para el éxito de una empresa en la era digital, ya que los datos son un recurso valioso que puede ayudar a las empresas a mejorar sus operaciones, tomar decisiones estratégicas y aumentar su productividad.
Para mejorar la alfabetización de datos en una empresa, se pueden adoptar las siguientes medidas:
- Capacitación: Proporcionar a los empleados la formación necesaria para comprender y manejar los datos. Esto puede incluir cursos sobre estadísticas, análisis de datos y herramientas de visualización.
- Crear un equipo de datos: Formar un equipo dedicado a la gestión de datos que se encargue de recopilar, limpiar, analizar y presentar los datos de manera efectiva.
- Establecer una cultura de datos: Fomentar una cultura en la empresa en la que se valore y utilice la información para tomar decisiones. Esto puede incluir la creación de una política de datos y una estrategia para la gestión de datos.
- Utilizar herramientas de análisis: Utilizar herramientas de análisis de datos para ayudar a los empleados a analizar y visualizar la información de manera efectiva.
- Promover la colaboración: Fomentar la colaboración entre diferentes departamentos y equipos para aprovechar al máximo el valor de los datos.
La cultura empresarial puede ser una barrera muy importante
La cultura empresarial juega un papel clave en el éxito del cambio hacia una estrategia basada en datos. Una cultura que fomente la curiosidad, la colaboración y el aprendizaje continuo es esencial para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen los datos.
En primer lugar, es importante que la empresa promueva una cultura de curiosidad y exploración en relación con los datos. Esto significa fomentar un ambiente en el que se anima a las personas a hacer preguntas y a buscar respuestas a través de la exploración de los datos.
En segundo lugar, es fundamental fomentar una cultura de colaboración entre diferentes departamentos y niveles jerárquicos. La transformación hacia una estrategia empresarial basada en datos implica un cambio en la forma en que se toman decisiones y se ejecutan acciones, y es crucial que todos los miembros de la empresa estén involucrados y alineados en este proceso.
Por último, es esencial fomentar una cultura de aprendizaje continuo. La tecnología y el mundo de los datos están en constante evolución, por lo que es importante que la empresa y sus empleados estén dispuestos a aprender y a adaptarse continuamente para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen los datos.
El stack tecnológico
Es importante tener una arquitectura tecnológica sólida y escalable para recolectar, almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Esto incluye una infraestructura de almacenamiento de datos distribuida, sistemas de procesamiento de datos en tiempo real y herramientas de análisis avanzadas.
Además, es crucial contar con un equipo con habilidades digitales actualizadas, incluyendo competencias en ciencia de datos, análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas habilidades ayudarán a la empresa a obtener información valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa información.
En cuanto a las tecnologías, es importante estar al día con las tendencias y las últimas tecnologías en el campo de la ciencia de datos y el análisis de datos. Esto incluye herramientas de aprendizaje automático, inteligencia artificial, análisis de datos en tiempo real y visualización de datos.
convertirse en una empresa basada en datos es un desafío importante, pero con la implementación de una estrategia de datos sólida, las empresas pueden desbloquear el potencial de los datos que ya tienen y aprovechar las oportunidades de innovación. La clave para una estrategia de datos exitosa es mejorar el nivel de alfabetización de datos, manejar los datos de manera holística, implementar arquitecturas y tecnologías avanzadas, hacer los cambios culturales necesarios y medir y escalar los resultados. Es importante recordar que una estrategia de datos no es algo estático, sino que debe ser continuamente actualizada y adaptada a las necesidades cambiantes de la empresa. Con un enfoque enfocado en la mejora continua, las empresas pueden convertirse en organizaciones verdaderamente basadas en datos y aprovechar al máximo el valor de sus datos.
