Para poder elaborar un proyecto de datos eficiente y moderno es necesario que tengamos en cuenta la planificación y recorrido que esto conlleva. No se trata sólo de adoptar cualquier solución, sino de tener en cuenta el objetivo que se desea lograr, así como el valor que se espera obtener una vez puesto en marcha.
Para ello, hay que contar con una serie de características fundamentales en la base organizativa de cualquier empresa. En este artículo vamos a desgranar las principales claves para lograr incorporar una cultura Data-Driven y elaborar una Data Strategy eficiente.
“Data-Driven” como cultura empresarial
Convertirse en una organización «Data-Driven» es más que una simple tendencia, es una estrategia empresarial fundamental en la era digital. Adoptar esta mentalidad implica utilizar datos de manera proactiva en todas las decisiones y procesos comerciales. La importancia radica en que esta transformación permite a las empresas comprender mejor a sus clientes, anticipar tendencias del mercado y optimizar sus operaciones. Al basarse en datos sólidos y análisis inteligentes, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y precisas, lo que conduce a una mayor eficiencia, rentabilidad y ventaja competitiva. De hecho, según el estudio CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture, los CDO que vinculen los datos y la analítica con resultados y métricas empresariales cuantificados tendrán más éxito que aquellos que no lo hagan. Además, ser Data-Driven fomenta una cultura de innovación y mejora continua. Al valorar y aprovechar los datos como un activo estratégico, las empresas pueden identificar áreas de oportunidad, resolver problemas de manera más efectiva y desarrollar productos y servicios que puedan satisfacer las necesidades del mercado de manera más precisa. Convertirse en una organización Data-Driven no solo es esencial para mantenerse relevante en un entorno empresarial cada vez más competitivo, sino que también es fundamental para impulsar el crecimiento, la agilidad y el éxito a largo plazo.
El desarrollo es tan solo el comienzo
Aunque el recorrido es largo, cada una de las fases de desarrollo tiene tanta importancia como la anterior. Un proyecto no puede ser exitoso si no ha realizado un recorrido completo, algo que desarrollaremos en detalle en este artículo.
Veremos además que un correcto desarrollo no depende exclusivamente de las herramientas que se implementen o de la calidad del proceso, sino que también depende de manera directa de una transformación de la cultura empresarial. Algo que solo es posible con mentoring y formación en nuevas metodologías para los empleados. Lo cierto es que poner el dato en el centro de las compañías va más allá de desplegar una arquitectura, se trata de un proyecto de transformación en sí mismo.
Por ello es importante tener presentes la misión, el claim y los valores del proyecto. Tener claro cuál es el objetivo y los KPIs (por ejemplo: lograr una posición y un valor competitivo en el mercado) son tan importantes como contar con una cultura y experiencia interna que garanticen un know how en las últimas tecnologías disponibles.
El éxito reside en el proceso
Para ayudar a los directivos a valorar las ventajas estratégicas de los datos y su potencial combinación con la IA, primero hay que asegurarse de que las prioridades son transparentes y se acuerdan a medida que el entorno colaborativo y basado en datos comienza a tomar forma. Para ello es importante tener en cuenta todas y cada una de las fases que componen el recorrido de la elaboración de una estrategia de datos. A continuación, vamos a realizar un recorrido por todas las fases que componen este viaje:
Diseño:
Durante la fase inicial del proceso, es crucial establecer una base sólida de diseño para guiar la empresa hacia una cultura Data-Driven. Aquí, se pueden implementar iniciativas como Data Sprints para acelerar el análisis y la exploración de datos, identificando patrones y tendencias clave. Es importante plantear retos a corto plazo, que sean realistas y conseguibles. Simultáneamente, es conveniente establecer un sistema de monitoreo proactivo. Por ejemplo, en PUE hemos creado un sistema denominado Data Sentinel, que permite una detección temprana de posibles problemas en la calidad de los datos, garantizando la confianza en los resultados obtenidos.
Fase de auditoría:
En esta etapa se debe llevar a cabo un análisis detallado de todos los datos. Una auditoría que asegure la integridad, calidad e independencia de los datos que vamos a utilizar para elaborar nuestra estrategia.
Sin ir más lejos, el acceso basado en permisos es crucial para restringir la manipulación de documentos y datos en un sistema de archivo digital, garantizando la autenticidad y previniendo acciones no autorizadas. Un registro de auditoría respalda además el cumplimiento normativo y permite aplicar las políticas de la empresa, asegurando el respeto a las regulaciones estatales, nacionales y sectoriales. Y es que la preocupación por la privacidad de los datos está aumentando con las normativas actuales, como por ejemplo la RGPD, lo que implica la preparación para regulaciones futuras más estrictas.
En definitiva, la fase de auditoría no solo permite asegurar la integridad de los datos, sino también las fuentes de procedencia de los datos.
Desarrollo de Infraestructura:
Establecer una infraestructura robusta es esencial para facilitar el flujo de datos de manera eficiente, pero lo cierto es que muchos de los entornos de datos que utilizamos están anticuados o no cuentan con la flexibilidad suficiente para evolucionar en el entorno digital contemporáneo. Las necesidades de negocio actuales requieren de infraestructuras que permitan la toma de decisiones en tiempo real, acortando tiempos y anticipándose.
Es por ello que contar con arquitecturas modernas de datos como Data Lakehouse o infraestructuras híbridas que permiten el aprovechamiento del on-premise y el multi cloud pueden llevar tu estrategia de datos al siguiente nivel.
Herramientas para la toma de decisiones:
Cuando las empresas logran convertir la información en contenido relevante para sus operaciones, esta se convierte en un activo empresarial crucial. Este proceso define qué datos pueden ser aprovechados para generar inteligencia empresarial. Para ello, es esencial contar con la colaboración de expertos en la materia y científicos de datos correctamente formados.
En PUE contamos con algunos de los mejores partners del sector, que pueden ayudarte a abordar cuestiones importantes. ¿Cómo contribuyen los datos a mejorar la eficiencia de las actividades clave, la gestión de recursos y la optimización de costes? ¿Qué estrategias pueden implementarse para optimizar los canales de marketing, ventas y distribución? ¿Qué propuestas de valor pueden ser elaboradas con base en estos datos?
Cultura del dato en la organización:
Para impulsar la transformación cultural, es fundamental invertir en programas de mentoring y formación. De hecho, según un informe de Gartner, se espera que para 2027, más del 50% de los CDAOs centren la inversión de su presupuesto en programas de alfabetización del dato y alfabetización de programas de IA. Algo que permitirá a los empleados mejorar sus habilidades analíticas y fomentar la comprensión de los conceptos de datos, contribuyendo así al desarrollo de una cultura organizacional centrada en datos.
Mejoras y Optimizaciones constantes:
Para optimizar una estrategia de datos, es esencial establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) que estén alineados con los objetivos empresariales, permitiendo un seguimiento efectivo del progreso. Asimismo, es fundamental garantizar la calidad y seguridad de los datos mediante revisiones frecuentes para mantener la integridad de la estrategia.
Además, es crucial revisar y ajustar periódicamente ésta, para asegurar su alineación continua con los objetivos empresariales y crear estructuras de control y cumplimiento que se alineen con los requisitos legales y mitiguen los riesgos asociados al tratamiento de datos.
Por último, es importante involucrar a las partes interesadas, como clientes, socios y empleados, para obtener retroalimentación y perfeccionar los procesos de la estrategia de datos.
Como ya explicamos en un post anterior, el valor de los proyectos de datos debe emanar de la línea de negocio, desde el punto de origen del dato y a lo largo de todo su recorrido. La formación continua y la flexibilidad a la hora de adaptarse a posibles cambios son claves para lograr que un proyecto de datos se extienda a lo largo del tiempo y de manera intrínseca a toda la organización.
Siguiendo los pasos que hemos mencionado en este artículo, tu empresa estará mejor equipada para abrazar una cultura Data-Driven y aprovechar al máximo el potencial de sus datos.
