Por Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence de Accenture Chile
Hace más de una década que se habla de la modernización de los datos. Sin embargo, actualmente, una serie de factores, como los ciclos de actualización tecnológica, la madurez de las plataformas en la nube y la necesidad de análisis en tiempo real, hacen que hoy más que nunca sea un imperativo empresarial.
Cada vez operamos más en un mundo de los negocios en el que el éxito se define por la agilidad. Esto, a su vez, se basa en datos oportunos y de alta calidad y en el acceso a tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la analítica avanzada.
¿Cómo avanzar? Hay cinco pasos fundamentales. El primero es adoptar un enfoque basado en el valor de los datos. En lugar de replicar los servicios de data existentes de forma idéntica, hay que centrarse en la identificación y el suministro de casos de uso medibles basados en los datos que beneficien a la organización. Construir sobre las modernas capacidades de la nube permitirá la rápida iteración y la entrega gradual de valor. Si se hace bien, comenzar con nuevos casos de uso de alto valor y hacer que el legado sea redundante con el tiempo casi siempre será más beneficioso que comenzar con la migración y el desmantelamiento de la plataforma legada.
El segundo paso es medir y hacer un seguimiento de la entrega de valor. Se debe establecer un equipo responsable de perseguir y seguir la realización del valor a través de las TI, así como de las funciones empresariales. El éxito del programa dependerá de la capacidad de demostrar los beneficios a lo largo del tiempo, que deben basarse en la capacitación empresarial.
El tercer paso es habilitar el autoservicio empresarial. Para convertirse en una organización orientada a los datos, hay que pensar en la estructura de control, los métodos de trabajo y la cultura adecuados. Esto significa adoptar una gobernanza de datos moderna y promover la alfabetización en data entre los usuarios para permitir a la empresa un mayor control y acceso en tiempo real a los productos de datos.
El cuarto paso es construir las bases adecuadas. La veracidad de la data es primordial para aplicar con éxito una transformación basada en los datos. La creación de los cimientos adecuados para apoyar esta estrategia deberá abordarse desde el principio. Esto incluye la creación de un linaje de datos y una gestión de metadatos de extremo a extremo; controles e informes de calidad de datos en tiempo real; una arquitectura segura y una gestión de control de acceso. Las organizaciones exitosas lograrán dar un fácil acceso a los datos en tiempo real, confiables y verificables, a los usuarios legítimos, al tiempo que mantienen esos datos seguros.
Finalmente, se debe adoptar una mentalidad de producto de datos. Para esto, primero se debe acabar con la incesante recopilación de datos para un posible uso futuro, pero que no tiene una finalidad activa real. Esta práctica sólo consigue duplicar los datos de su fuente original, lo que aumenta el costo y la complejidad, a medida que se incorporan más y más fuentes de datos a lo largo del tiempo.
En segundo lugar, en consonancia con una mentalidad de desarrollo de productos, la iteración y la mejora de los productos de datos deben planificarse para mejorar las características, el rendimiento y la precisión con el tiempo. También se pueden clasificar los productos en diferentes categorías, como bases, análisis, presentaciones, integración, etc.
Las empresas que avance hoy hacia la modernización de los datos lograrán mantenerse competitivas en un mercado cada vez más cambiante. Estos cinco pasos pueden ser una buena guía para comenzar el viaje hacia el cambio.
