Hoja de ruta: hacia la transformación del negocio data-driven

Descubre 4 estrategias para lograr una transformación del negocio data-driven para liberar el potencial de los datos.


Conocer las principales tendencias en materia de gestión de datos permite detectar las prioridades en las cuales focalizar y dirigir inversiones. La conversión hacia una empresa data-driven y la automatización en los procesos que involucran datos, es un imperativo estratégico. 

¿Cuáles son los objetivos y acciones principales a tomar para obtener los resultados esperados? 

 

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Las organizaciones data-driven tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, seis más de retener clientes y 19 más de ser rentables. 

Fuente: Data Ideology 

 

 

Tres objetivos para la gestión de datos 

De acuerdo a un reciente informe de Gartner los tres imperativos que delinearán la hoja de ruta de las empresas data-driven son: 

  1. Activar la diversidad y el dinamismo: para impulsar la innovación de largo plazo al tiempo que se resuelven las fluctuaciones e incertidumbre de corto plazo en los mercados globales, los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) adaptables se perfilan como la herramienta más efectiva. 

  2. Ofrecer análisis enriquecidos basados ​​en el contexto a partir de componentes modulares. 

  3. Institucionalizar la confianza para una mayor obtención de valor a escala: a través de una gobernanza conectada en sistemas distribuidos y ecosistemas emergentes. 

 

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4 cursos de acción para la puesta en marcha de las estrategias  

Para 2025, McKinsey estima que los flujos de trabajo inteligentes y las interacciones entre humanos y máquinas probablemente se normalizarán al mismo nivel que otros procesos como balance general corporativo, y la mayoría de los empleados utilizarán datos para optimizar casi todos los aspectos de su trabajo. En este contexto, los cursos de acción específicos para acompañar esta tendencia de una forma virtuosa requieren:  

1) Gestión de IA: Los sistemas de IA adaptables ofrecen decisiones más rápidas y flexibles al adaptarse más rápidamente a los cambios. El uso de la ingeniería de IA optimiza las aplicaciones para adaptarse, resistir o absorber las interrupciones. Por otro lado, es fundamental implementar una IA centrada en los datos para abordar el sesgo, la diversidad y el etiquetado de la información de una manera más sistemática.


Por último, el acceso a los datos correctos es fundamental ya que se trata del insumo básico de la gran mayoría de los procesos. En este sentido, la colaboración en diversas líneas comerciales e industriales y la adopción de una arquitectura única para compartir datos a usuarios internos y externos acelerarán el intercambio.
 


2) Análisis de datos:
el análisis enriquecido por el contexto habilita un abordaje más profundo basado en similitudes, restricciones, caminos y comunidades. El almacenamiento y el uso de datos contextuales exigen capacidades que permitan procesar diferentes tipos de datos. 
 

 


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Para 2025, los análisis basados ​​en contexto y los modelos de IA reemplazarán el 60% de los modelos existentes basados ​​en datos tradicionales. 

Fuente: Gartner

 

 

El procesamiento de la información demanda recursos humanos alfabetizados en datos, esto es, con la habilidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto. 

3) Gobernanza integral y extendida: una gobernanza eficaz aborda tanto los desafíos cotidianos más operativos como las dinámicas más fluctuantes y los desafíos estratégicos que requieren flexibilidad y sensibilidad. La colaboración entre sectores y funciones es clave para preparar posibles cambios de las estructuras empresariales. 


Por otro lado, el creciente uso de servidores ubicados fuera de los centros de datos y la infraestructura de nube pública requiere extender la gobernanza a entornos perimetrales y un mayor soporte a TI en sistemas de bases de datos relacionales y no relacionales e integradas de tamaño reducido para el procesamiento de datos más cerca del perímetro del dispositivo.
 

 

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4) Gestión de riesgos y seguridad de IA: para obtener mejores resultados en cuanto a la adopción, objetivos comerciales alcanzados y aceptación de usuarios internos y externos, se requiere la puesta en funcionamiento controlada de los modelos de IA. 


La anticipación y adaptación de una estrategia de gestión y análisis para liberar el potencial de los datos no puede esperar.  

 

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