Cinco principios clave para el éxito del conocimiento de datos

En el entorno empresarial actual, algo que no escasea son los datos. Pero gestionar esos datos y convertirlos en información precisa y útil para tomar decisiones es mucho más difícil de lograr. Es un tema que es más relevante que nunca en este momento a medida que las empresas buscan implementar soluciones de IA e IA generativa en sus negocios: los datos son fundamentales para el éxito.

El desafío de los datos es un tema que aparece constantemente en el Informe anual de liderazgo digital de Nash Squared. El informe de 2023 mostró que solo uno de cada cuatro líderes digitales califica a su organización como muy o extremadamente efectiva en el uso de conocimientos de datos para generar más ingresos. Esto a pesar de que la mitad de los líderes digitales consideran que los datos y el análisis son uno de los dos principales generadores de retorno de la inversión. En general, las empresas luchan habitualmente por obtener el valor que deberían obtener de los datos. El panorama es similar entre las pequeñas, medianas y grandes empresas, aunque las medianas parecen particularmente exprimidas, con volúmenes significativos de datos pero sin los sistemas sofisticados para manejarlos en los que algunas de sus contrapartes más grandes han podido invertir.

Entonces, teniendo en cuenta estos problemas, ¿cómo pueden las empresas empezar a controlar su gran cantidad de datos y utilizarlos para maximizar el rendimiento, la productividad y el conocimiento?

Aquí hay cinco principios clave que consideramos fundamentales para el éxito.

1. Comienza con lo imposible. Y trabajar desde allí

Una gran visión de estrategia de datos debe ser liderada por la empresa, no por TI, ya que, en última instancia, es la empresa la que utilizará los datos. La TI tiene un papel fundamental que desempeñar, pero para que la estrategia realmente tenga impacto debe provenir de personas que no tengan ideas preconcebidas sobre cómo funcionaría, qué tan fácil o difícil es lograrla y, al menos inicialmente, su costo. Es función de TI realizar ingeniería inversa para obtener el resultado deseado y luego trabajar con la empresa para lograr un equilibrio entre los sueños y la realidad.

2. Debe haber un ‘intercambio de valor’ para que la estrategia de datos funcione

Otro aspecto fundamental es que las personas de toda la empresa deben tener «piel en el juego» y un incentivo claro para hacer que los datos funcionen. Si capturar, curar y actualizar datos no ayuda al propietario de un área comercial a alcanzar sus metas y objetivos, es simplemente poco probable que suceda. Es cuando hay un intercambio de valor –cuando múltiples partes del negocio se benefician a su manera de conjuntos particulares de datos– que la estrategia realmente se traducirá en la realidad cotidiana. Esto significa que, al trazar la estrategia de datos, es esencial considerar cuáles son las prioridades y necesidades de las funciones en toda la empresa, y dónde y cómo se superponen, interconectan y se refuerzan mutuamente. Estos son los puntos de intercambio de valor y deben estar respaldados y habilitados por el diseño de la arquitectura de datos.

3. Los datos son más que un ejercicio técnico, con muchas características de apoyo que deben ser correctas

El valor de los datos reside en cómo se utilizan, por lo que una estrategia de datos exitosa requiere centrarse en las eficiencias y oportunidades que los rodean. Esto debe estar respaldado por la gobernanza, es decir, contar con estándares claros sobre cómo se gestionan, almacenan y curan los datos. Es necesario que haya una propiedad clara de los datos, y que los equipos pertinentes asuman la responsabilidad de los datos que entran dentro de su competencia. También debe haber suficiente apoyo y capacitación para que el personal esté equipado con las habilidades que necesita para manejar los datos. En todo esto, la clave quizás sea inculcar una cultura orientada a los datos: el reconocimiento de que los datos importan y que es responsabilidad de todos tratarlos cuidadosa y adecuadamente. Cuando los datos se tratan así, todos los días en toda la empresa, sorprende el efecto transformador que pueden tener.

4. El Director Digital como agente de cambio, no solo como un gurú técnico

No hace falta decir que el papel y el liderazgo del director digital (CDO) u otro líder tecnológico responsable son fundamentales. Con demasiada frecuencia, tendemos a ver a los CDO designados o vistos como expertos técnicos. Claramente, un buen conocimiento técnico y experiencia son importantes, pero al mismo tiempo, existe un equipo de TI al que el CDO puede recurrir para ello. Más importante, en nuestra opinión, es que el CDO tenga la capacidad de trabajar como un agente de cambio, que puede ayudar a forjar la conexión entre los aspectos comerciales/de rendimiento del negocio y los datos y la tecnología. Este es el salto que las organizaciones realmente buscan dar. También significa que el CDO debería tener una línea directa con la cima. En un mundo ideal, hablarían regularmente directamente con el CEO y/o la Junta Directiva, en lugar de a través de la mediación del CIO o CTO. Después de todo, necesitan esta exposición directa para sus propios fines: para ser eficaces, deben estar conscientes e involucrados en muchas decisiones y desafíos comerciales clave.

5.La IA hace que los buenos datos sean aún más importantes

Y luego está la IA. El enorme interés en implementar soluciones de IA (incluida la IA generativa) simplemente eleva aún más la importancia de tener buenos datos, porque sin ellos, las inversiones en IA simplemente no funcionarán. La IA tiene un enorme potencial, y el creciente entusiasmo en torno a soluciones como ChatGPT ha vuelto a poner el análisis predictivo y el aprendizaje automático en la agenda, pero es vital asegurarse de no intentar correr antes de poder caminar. Implemente una estrategia y estructura de datos sólidas, establezca que funciona y le brinda a la empresa lo que necesita, y luego comience a pensar en la IA. Las soluciones impulsadas por IA pueden ayudarle a sacar aún más provecho de sus datos, pero también crean más datos propios que necesitan ser manipulados y almacenados. También existe el riesgo de que los datos confidenciales pasen a ser de dominio público si se utilizan algunos motores GenAI. Por lo tanto, se necesitan políticas claras sobre el uso que se comuniquen en toda la empresa. Esperamos que el mercado de aplicaciones GenAI privadas (como Co-Pilot de Microsoft o nuestro propio BonBon) crezca rápidamente en los próximos años.

Durante mucho tiempo se ha dicho que los datos son el nuevo petróleo. Es cierto que los datos son los que permiten a muchas empresas seguir funcionando en el mundo digital. Si bien obtener datos correctos es un área notoriamente difícil (y pocas empresas dirían que lo tienen absolutamente correcto), siguiendo principios sólidos y con un buen asesoramiento técnico, las organizaciones pueden realizar una transformación significativa en la forma en que los datos fluyen en el negocio, informa la toma de decisiones. e impulsa una organización más rentable y adaptada al cliente.