¿En qué consiste la estrategia de datos?
Una estrategia de datos consiste en un plan a largo plazo que define la tecnología, los procesos, las personas y las normas necesarias para administrar los activos de información de una organización. Hoy en día, empresas de todo tipo recopilan grandes cantidades de datos sin procesar. Sin embargo, necesitan un plan de gestión y análisis de datos debidamente concebido si aspiran a utilizar esta información para tomar decisiones fundamentadas y crear aplicaciones de machine learning (ML) o inteligencia artificial (IA) generativa. Una estrategia de datos describe la visión a largo plazo de una organización en cuanto a la recopilación, el almacenamiento, el intercambio y el uso de los datos. Hace que trabajar con datos sea más fácil en cada paso del proceso de datos para todos aquellos que los requieran en la organización.
¿Por qué es importante una estrategia de datos?
La creación de una estrategia de datos es esencial para que las organizaciones se mantengan relevantes, competitivas e innovadoras en medio de un entorno caracterizado por el cambio constante. Debe seleccionar, comprender y proteger los datos para cumplir los objetivos de las iniciativas empresariales y aportar más valor a la organización, por ejemplo:
- Tome decisiones mejores y más rápidas
- Reduzca los fraudes
- Mejore la experiencia del cliente y su lealtad
- Mejore la eficiencia operativa
- Optimice los procesos
- Optimice los costos
- Admita nuevos modelos de negocio, como los datos como producto
- Cree aplicaciones preparadas para el futuro, como el machine learning (ML) o la IA generativa.
La estrategia de datos otorga una ventaja competitiva porque alinea la administración de datos con la estrategia empresarial y la gobernanza de datos. Tiene dos objetivos principales.
Mejorar las decisiones en materia de arquitectura de datos
La arquitectura de datos de una empresa describe cómo esta recopila, almacena, transforma, distribuye y consume los datos. También incluye los aspectos técnicos de la administración de datos, como los siguientes:
- Bases de datos y sistemas de archivos
- Servicios de integración de datos
- Reglas que rigen los formatos de almacenamiento de datos
- Conexiones del sistema entre aplicaciones y bases de datos
- Derechos de acceso a los datos
- Modelos de datos de IA
Por ejemplo, la arquitectura de datos es capaz de introducir datos diarios de marketing y ventas en aplicaciones, como los paneles de marketing, que a su vez integran y analizan la información para revelar las relaciones entre el gasto en publicidad y las ventas por región. La estrategia de datos constituye un marco dentro del cual los ingenieros de datos toman decisiones de arquitectura que satisfacen los objetivos empresariales, a la vez que se garantiza que las personas adecuadas tienen acceso a esos datos.
Administrar los datos de forma coherente
Una estrategia de datos eficaz apoya a toda la organización de modo que la administración de los datos se realice de forma colaborativa y coherente. Ofrece a todos las respuestas a cinco preguntas clave:
- ¿Qué datos son adecuados?
- ¿Qué operaciones de datos están aprobadas?
- ¿Cuál es el objetivo del almacenamiento y la recopilación de datos?
- ¿Cuál es la política de gobernanza de datos aplicable a los procesos empresariales?
- ¿Qué información se puede obtener a partir de los datos existentes?
¿Cuáles son las ventajas de aplicar una estrategia de datos?
Contar con una buena estrategia de datos aporta más ventajas:
Resuelva los desafíos que plantea la administración de datos
La mayoría de las organizaciones se enfrentan a desafíos a la hora de administrar los datos, como los silos de datos, la duplicación de datos en las unidades empresariales, el flujo de datos ineficaz entre los departamentos y la falta de claridad en torno a las prioridades de los datos. Una estrategia de datos permite a las empresas resolver estos desafíos al lograr que los datos se encuentren accesibles y se compartan de forma segura. Puede aprovechar el valor que aportan los datos para llevar a cabo iniciativas empresariales. Si las organizaciones están mejor alineadas en torno a los datos y acceden a los datos adecuados en el momento oportuno, se podrán preparar para el futuro o para situaciones desconocidas.
Mejore la experiencia del cliente y su lealtad
Las organizaciones utilizan los datos y los análisis para comprender mejor a los clientes y mejorar las experiencias que les brindan. Desde las experiencias en línea hasta los centros de contacto, las organizaciones pueden utilizar los datos para generar más valor para los clientes y abordar las necesidades insatisfechas de forma proactiva. Los datos también ayudan a las organizaciones a crear nuevas oportunidades empresariales o de monetización y a crear productos y servicios hiperpersonalizados basados en las necesidades de los clientes. Las experiencias personalizadas también aumentan la fidelidad de los clientes a lo largo del tiempo.
Alcance la madurez analítica
El modelo Gartner Analytic Ascendancy define cuatro pasos en el nivel de madurez analítica. Las organizaciones generalmente comienzan con análisis descriptivos y de diagnóstico para comprender qué sucedió y por qué. La madurez analítica se alcanza cuando la organización evoluciona hacia los análisis predictivos que utilizan los datos para responder a lo que va a suceder. Las organizaciones que se encuentran en la última etapa de madurez utilizan los análisis prescriptivos para lograr resultados predeterminados. Por tanto, una estrategia de datos establece un plan detallado para ayudar a que la organización pase a tomar decisiones basadas en la previsión y no en la retrospección.
Cree aplicaciones preparadas para el futuro, como el ML y la IA generativa
Los datos son la base de las aplicaciones de ML y de IA generativa. Los modelos de ML e IA requieren la capacidad de ingerir y administrar datos fácilmente para entrenar modelos y ejecutar inferencias. Una estrategia de datos se ocupa de los datos que abastecen a las aplicaciones de casos de uso, como el reconocimiento de imágenes, la previsión y la búsqueda inteligente. Además, es necesario tener en cuenta la gobernanza del ML, que incluye la gobernanza de los modelos de datos.
Cree una cultura de datos que abarque a toda la organización
Una estrategia de datos constituye un plan de desarrollo para mejorar las competencias en materia de datos y la eficacia a la hora de utilizarlos en toda la organización. Diversos equipos pueden trabajar alineados para mejorar la calidad de los datos y la precisión al recopilarlos. Además, puede desarrollar una formación personalizada y crear vías de aprendizaje de modo que los colaboradores pasen de ser principiantes a expertos en la administración y el uso de los datos.
Apoyar el cumplimiento de la normativa
Una estrategia de datos eficaz mejora la seguridad de los datos mediante la aplicación de medidas para limitar el acceso no autorizado a estos. Puede considerar todas las reglas y regulaciones relativas a la gobernanza de los datos a la vez que define las políticas y los procesos. Todas las operaciones se pueden planificar cuidadosamente para garantizar que la administración de datos de la empresa mantenga la privacidad, la seguridad y la integridad de los datos en todo momento.
¿Cuáles son los componentes clave de una estrategia de datos eficaz?
La estrategia de datos se puede presentar como una secuencia de pasos a seguir y un cronograma para concretarlos. Este plan de desarrollo de la estrategia de datos incluye tanto directrices para mantener el nivel actual de madurez en materia de datos de la organización como elementos de acción destinados a alcanzar el siguiente nivel.
Los siguientes son algunos componentes comunes de la estrategia de datos que se deben incluir en el plan de desarrollo:
Herramientas del catálogo de datos
Las herramientas de catálogo de datos ayudan a identificar y categorizar todos los activos de datos existentes. Los usuarios empresariales y los equipos de TI pueden utilizar el catálogo para obtener metadatos detallados, así como para asignar las operaciones empresariales a las operaciones de datos de forma más eficaz.
Herramientas de administración de datos
Existen varias herramientas para integrar datos y visualizarlos, así como para elaborar informes y paneles. Una estrategia de datos ayuda a identificar las mejores herramientas que satisfacen las necesidades empresariales y apoyan tanto a los equipos de TI como a los usuarios empresariales. También puede verificar que las herramientas cumplen con todas las políticas de gobernanza de datos, lo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones.
Análisis de datos
Las estrategias de datos exitosas generalmente incluyen planes para la administración tanto de los datos como de los análisis dentro de una organización. Los análisis de datos requieren conjuntos de datos existentes como entrada para los modelos de ML e IA. Una estrategia de datos empresarial tiene como objetivo minimizar los sesgos al definir los mejores conjuntos de datos a utilizar para el análisis y cómo formar a los empleados en materia de operaciones de datos. Por ejemplo, suponga que la organización tiene previsto utilizar la IA para clasificar automáticamente las solicitudes de empleo. En ese caso, tendrá que seleccionar cuidadosamente un conjunto de datos diverso de empleados pasados y presentes para evitar crear un sesgo inconsciente en los modelos de ML e IA.
Proceso de revisión
La estrategia de datos debe incluir un proceso de revisión para evaluar y mejorar los sistemas de administración de datos existentes y la propia estrategia de datos. Esto incluye tareas como las siguientes:
- Auditar periódicamente la arquitectura de datos existente
- Verificar que los procesos de recopilación de datos cumplen con lo establecido
- Medir la calidad de los datos con respecto a los datos comparables del mercado
Puede utilizar esta documentación de revisión para mejorar la estrategia de datos existente y volver a examinar los objetivos estratégicos.
¿Cuáles son los diferentes enfoques para crear una estrategia de datos?
Existen dos enfoques principales para crear una estrategia de datos para la organización.
Decenas de terabytes de datos centralizados
Un enfoque altamente centralizado y orientado al control de la administración de datos habitualmente incluye una única fuente de verdad para cada categoría amplia de datos. Por ejemplo, hay una fuente principal de datos de ingresos, clientes o ventas. Los sistemas de datos reúnen datos de varias fuentes, los limpian y los almacenan en este repositorio central. De este modo, al proteger los datos se minimiza el riesgo en las fases posteriores ya que se identifican, estandarizan y gobiernan los orígenes de datos autorizados para mantener la integridad de los datos que circulan por los sistemas internos de la empresa. Prioriza las actividades, como las siguientes:
- Cumplimiento y regulaciones
- Detección de fraudes mediante análisis
- Medidas de seguridad para la prevención de robos
Descentralizada
Un enfoque descentralizado aumenta la flexibilidad de los sistemas de administración de datos gobernados de forma centralizada. Reconoce que varias unidades de negocio interpretan los mismos datos de forma diferente. Tiene en cuenta esas diferentes interpretaciones al permitir transformaciones controladas de los datos que se pueden asignar de forma fiable a la única fuente de verdad.
Por ejemplo, suponga que tanto el departamento de finanzas como el de marketing elaboran informes mensuales sobre el gasto en publicidad en redes sociales. El departamento de marketing, interesado en analizar la eficacia de los anuncios, informa sobre el impacto del gasto en clics y visualizaciones. El departamento de finanzas informa sobre el efecto del gasto en el flujo de caja. Los informes contienen cifras diferentes, pero ambos representan una versión precisa de la verdad.
Equilibrar los enfoques de la estrategia de datos
Cualquier empresa necesita incorporar enfoques tanto centralizados como descentralizados con el fin de que la estrategia de datos tenga éxito. Sin embargo, encontrar un equilibrio adecuado puede resultar complicado. Los enfoques descentralizados tienden a ser operaciones en tiempo real y son más relevantes para las funciones empresariales centradas en el cliente, como el marketing y las ventas. Los enfoques centralizados son más importantes para los departamentos jurídicos, financieros, de cumplimiento y de TI. Una estrategia de datos equilibrada ofrece a los líderes empresariales la flexibilidad necesaria para adaptar la fuente única de la verdad de forma coherente a fin de satisfacer mejor las necesidades empresariales.
¿Quién crea una estrategia de datos?
El equipo de estrategia de datos generalmente incluye representantes de la alta dirección y de los equipos de análisis empresarial, de IA y de TI. A continuación, se presentan algunos ejemplos de usuarios que se unen para crear y aplicar una estrategia de datos.
Ingenieros de datos
Los ingenieros de datos son responsables de crear una arquitectura de datos fiable y eficaz. Supervisan y administran varias tareas de la canalización de datos, como la recopilación, el tratamiento, el almacenamiento y el análisis de datos. Este rol incluye a los especialistas que implementan los requisitos de seguridad y gobernanza de los datos.
Científicos de datos
Los científicos de datos toman los datos procesados por los ingenieros de datos y los utilizan para realizar análisis posteriores. Utilizan los datos para crear diferentes modelos de ML e IA y generar informes para la inteligencia empresarial.
Analistas de datos
Los analistas de datos se especializan en la interpretación y el análisis de datos. Trabajan estrechamente con los científicos de datos para garantizar que las tareas de inteligencia empresarial se ajusten a los requisitos de la organización.
Gerentes empresariales
Los gerentes empresariales revisan los informes de datos y ayudan a gestionar las operaciones de datos. Garantizan que la estrategia de datos se alinee con la estrategia empresarial general y los requisitos regulatorios.
¿Cuáles son los pasos para crear una estrategia de datos?
Identifique las iniciativas empresariales financiadas
El primer paso consiste en alinearse con las iniciativas empresariales financiadas. Para ello, puede utilizar la metodología de trabajar de manera inversa de Amazon. A continuación, determine qué datos se necesitan para esas iniciativas empresariales. Posteriormente, identifique qué capacidades de datos se necesitan para apoyar las iniciativas empresariales.
A continuación encontrará ejemplos de los pasos que se deben seguir para crear una estrategia de datos:
- Apoye la iniciativa empresarial financiada de alguien más
- Identifique las capacidades de datos que se necesitan
- Determine el estado de los datos necesarios
- Elabore un plan de desarrollo para la estrategia de datos
- Identifique qué prácticas operativas empresariales, como la arquitectura empresarial y la administración de proyectos, pueden apoyar la estrategia de datos
- Integración con programas de estrategia de IA
Cree un equipo de trabajo
Encontrar a las personas adecuadas que aporten una variedad de puntos de vista es crucial para el éxito de la estrategia de datos. Su equipo será responsable de varias tareas, que pueden incluir lo siguiente:
- Asignar y distribuir recursos
- Establecer y mejorar las políticas
- Gestionar los asuntos relacionados con los datos a medida que surjan
- Comunicar el estado del programa y sus resultados
También puede asignar funciones de gobernanza de datos para determinar quién es el responsable de la implementación de las tecnologías, garantizar el cumplimiento de las normas y actualizar a los demás sobre los cambios en las políticas.
Optimice la arquitectura de datos
Cualquier estrategia de datos requiere las herramientas y tecnologías adecuadas para lograr el éxito en la práctica. Tendrá que revisar la infraestructura de datos existente, analizar el modo en que los distintos equipos utilizan actualmente los datos e identificar las deficiencias que se deben resolver. Este paso generalmente implica la toma de decisiones centradas en la tecnología en función de las necesidades, que se pueden referir a lo siguiente:
- Volumen y tipo de datos
- Calidad y análisis de los datos
- Seguridad y conformidad
- Ciclo de vida de los datos
En última instancia, el objetivo consiste en crear una estrategia de datos que logre que sea posible para las partes interesadas con necesidad de utilizar datos acceder a estos, compartirlos y actuar con base en estos, siempre con los controles de seguridad adecuados.
Integración con el programa de estrategia de IA
Para generar valor a partir de la IA y el ML, los datos subyacentes deben satisfacer las necesidades de las iniciativas específicas asociadas a los modelos de IA y ML para garantizar la calidad adecuada de los datos, la integración, la seguridad, etc. Por lo tanto, los equipos de estrategia de datos y de estrategia de IA deben colaborar entre sí.
Consideraciones especiales de gobernanza para la IA/ML
La IA y el ML introducen nuevas capacidades que hay que tener en cuenta en la estrategia de datos. Por ejemplo:
- Almacenes de características
- Cumplimiento normativo adicional
- MLOps
- Nuevas consideraciones éticas
- Consideraciones sobre la IA generativa
¿Cómo puede AWS apoyar su estrategia de datos?
AWS dispone de varios servicios que ayudan a reinventar el negocio con los datos. Se puede unir a más de 1,5 millones de clientes para llevar los datos a la comunidad en la nube más fiable, segura y escalable del mundo. Por ejemplo, puede utilizar AWS para hacer lo siguiente:
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