En la economía actual basada en los datos, las organizaciones que aprovechan con éxito sus activos de datos obtienen una importante ventaja competitiva. Sin embargo, crear una estrategia de datos eficaz requiere algo más que recopilar información y esperar a obtener información. En Greencode, hemos ayudado a organizaciones de América Latina y los Estados Unidos a construir bases de datos sólidas y hemos identificado cuatro componentes fundamentales que separan las estrategias de datos exitosas de las iniciativas fallidas.
Una estrategia de datos bien diseñada sirve como modelo para transformar la información sin procesar en inteligencia empresarial procesable. Las empresas con estrategias de datos maduras tienen 5 veces más probabilidades de tomar decisiones más rápido que sus competidores y 3 veces más probabilidades de ver mejoras significativas en la precisión de la toma de decisiones.
Analicemos los cuatro componentes esenciales que forman la base de toda estrategia de datos exitosa.
La base de cualquier estrategia de datos reside en prácticas sólidas de ingeniería de datos. Este componente se centra en la arquitectura técnica que recopila, almacena, procesa y entrega datos en toda la organización.
La ingeniería de datos eficaz abarca varios elementos clave. En primer lugar, los sistemas de ingesta de datos deben capturar de manera confiable la información de múltiples fuentes, ya sean bases de datos internas, API externas, dispositivos de IoT o plataformas de terceros. La arquitectura debe gestionar tanto el procesamiento por lotes para grandes conjuntos de datos históricos como la transmisión en tiempo real para obtener información inmediata.
Las soluciones de almacenamiento de datos deben equilibrar el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad. La ingeniería de datos moderna suele emplear una combinación de almacenes de datos para el análisis estructurado, lagos de datos para datos sin procesar y no estructurados y bases de datos especializadas para casos de uso específicos, como el análisis de series temporales o las relaciones gráficas.
Las capacidades de procesamiento constituyen otro aspecto crucial, ya que requieren canalizaciones ETL (Extraer, Transformar, Cargar) o ELT (Extraer, Cargar, Transformar) sólidas que limpien, validen y transformen los datos en formatos utilizables. Estos procesos deben gestionar los problemas de calidad de los datos, estandarizar los formatos y garantizar la coherencia entre las diferentes fuentes.
En Greencode, hemos visto a las organizaciones transformar sus capacidades de toma de decisiones al invertir en bases de ingeniería de datos adecuadas. Nuestros servicios de estrategia e ingeniería de datos ayudan a las empresas a crear arquitecturas escalables que crecen con sus necesidades, garantizando el éxito a largo plazo en lugar de soluciones a corto plazo.
La gobernanza de datos establece las políticas, los procedimientos y los estándares que garantizan que los datos permanezcan precisos, accesibles y seguros durante todo su ciclo de vida. Sin una gobernanza adecuada, incluso la infraestructura técnica más sofisticada producirá resultados poco fiables.
La gobernanza eficaz de los datos comienza con funciones claras de propiedad y administración de los datos. Las organizaciones deben definir quién es responsable de los diferentes activos de datos, quién puede acceder a ellos y cómo deben mantenerse. Esto incluye establecer sistemas de catalogación de datos que ayuden a los usuarios a comprender qué datos están disponibles, de dónde provienen y cómo deben interpretarse.
La gestión de la calidad de los datos constituye un componente fundamental de la gobernanza, ya que implementa reglas de verificación y validación automatizadas que identifican y abordan los problemas antes de que afecten a las decisiones empresariales. Esto incluye la supervisión de la integridad, precisión, coherencia y puntualidad en todas las fuentes de datos.
Las consideraciones de seguridad y privacidad se han vuelto cada vez más importantes, especialmente con regulaciones como el GDPR y la CCPA. Los marcos de gobernanza deben abordar la clasificación de los datos, los controles de acceso, los requisitos de cifrado y los registros de auditoría que demuestren el cumplimiento de las normativas pertinentes.
La gestión de datos maestros garantiza la coherencia de las entidades empresariales críticas, como los clientes, los productos y los proveedores, en los diferentes sistemas. Esto evita la confusión y los errores que surgen cuando la misma entidad se representa de forma diferente en varias bases de datos.
El tercer componente transforma los datos gobernados y de alta calidad en información procesable a través de herramientas de análisis e inteligencia empresarial. Esta capa cierra la brecha entre los datos sin procesar y el valor empresarial.
La inteligencia empresarial tradicional se centra en los informes y los paneles que proporcionan visibilidad del rendimiento actual e histórico. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a monitorear los indicadores clave de rendimiento, identificar tendencias y comprender lo que ocurrió en sus operaciones comerciales. Las plataformas de BI modernas ofrecen funciones de autoservicio que permiten a los usuarios empresariales crear sus propios informes y explorar los datos sin necesidad de conocimientos técnicos.
La analítica avanzada va más allá de los informes descriptivos e incluye capacidades predictivas y prescriptivas. Los modelos de aprendizaje automático pueden pronosticar las tendencias futuras, identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto y recomendar acciones específicas para optimizar los resultados empresariales. Esto incluye todo, desde la previsión de la demanda y la segmentación de clientes hasta la detección del fraude y el mantenimiento predictivo.
Las capacidades de análisis en tiempo real permiten a las organizaciones responder inmediatamente a las condiciones cambiantes. Ya sea para ajustar los precios en función de las condiciones del mercado, detectar anomalías en los sistemas o personalizar las experiencias de los clientes, la información en tiempo real puede ofrecer importantes ventajas competitivas.
La clave para una implementación exitosa de la analítica radica en elegir las herramientas adecuadas para casos de uso específicos y garantizar que la información se entregue en formatos que los usuarios empresariales puedan entender fácilmente y en los que puedan actuar.
Los componentes técnicos por sí solos no pueden garantizar el éxito de la estrategia de datos. El cuarto componente, y a menudo el más desafiante, implica crear una cultura basada en los datos que abarque la toma de decisiones basada en la evidencia en todos los niveles de la organización.
La transformación cultural comienza con el compromiso del liderazgo y una comunicación clara sobre el valor de la toma de decisiones basada en datos. Los líderes deben modelar comportamientos basados en datos, solicitar datos de respaldo en las reuniones y recompensar a los equipos que basan sus recomendaciones en pruebas analíticas sólidas y no solo en la intuición.
Los programas de capacitación y desarrollo de habilidades ayudan a los empleados de todos los niveles a sentirse más cómodos trabajando con datos. Esto no significa que todo el mundo deba convertirse en científico de datos, pero la alfabetización básica en datos debería convertirse en una competencia fundamental en toda la organización. Los equipos deben saber cómo interpretar los gráficos y los informes, hacer buenas preguntas sobre los datos y reconocer cuándo es posible que se necesiten análisis adicionales.
Los procesos de gestión del cambio ayudan a las organizaciones a navegar por la transición de los enfoques tradicionales de toma de decisiones a los basados en datos. Esto incluye abordar la resistencia al cambio, actualizar los procesos empresariales para incorporar puntos de control de datos y garantizar que las nuevas herramientas y capacidades se adopten realmente en lugar de ignorarse.
Las métricas de éxito y los ciclos de retroalimentación garantizan que la estrategia de datos siga evolucionando y mejorando con el tiempo. Las organizaciones deben evaluar periódicamente cómo las iniciativas de datos afectan a los resultados empresariales y ajustar su enfoque en función de los resultados.
El éxito en la implementación de la estrategia de datos requiere una coordinación cuidadosa de los cuatro componentes. La excelencia técnica en la ingeniería de datos no significa mucho sin una gobernanza adecuada, y los análisis sofisticados no proporcionan ningún valor si la cultura de la organización no adopta una toma de decisiones basada en los datos.
En Greencode, nuestro enfoque integral de la estrategia y la ingeniería de datos ayuda a las organizaciones a construir estas bases de manera sistemática. Combinamos la experiencia técnica con las capacidades de gestión del cambio para garantizar que las iniciativas de datos ofrezcan un valor empresarial duradero en lugar de convertirse en costosos callejones sin salida tecnológicos.
Las organizaciones que prosperan en la economía de datos son aquellas que ven la estrategia de datos como una transformación empresarial integral en lugar de una serie de proyectos técnicos aislados. Al centrarse en los cuatro componentes esenciales, las empresas pueden crear ventajas competitivas sostenibles que se acumulan con el tiempo.
¿Está preparado para transformar la relación de su organización con los datos? Nuestro equipo de especialistas en ingeniería de datos puede ayudarlo a evaluar sus capacidades actuales y a diseñar una estrategia de datos integral que se alinee con sus objetivos empresariales. Póngase en contacto con Greencode hoy mismo para descubrir cómo podemos ayudarlo a aprovechar todo el potencial de sus activos de datos.