Los “datos como producto” son la clave para la democratización de los datos

Desbloquear el verdadero potencial de los datos se ha convertido en una prioridad para las empresas de todo el mundo. Sin embargo, a pesar de la abundancia de datos, muchas organizaciones aún luchan por aprovecharlos de manera efectiva. De hecho, según el Barómetro de salud de datos de Talend, un asombroso 97 % de las empresas enfrentan desafíos para usar los datos de manera efectiva.

El principal obstáculo que impide que las organizaciones obtengan un valor real de los datos no es el presupuesto ni la tecnología. Las personas son la barrera #1.

Como revela el Barómetro de salud de datos de Talend, casi la mitad de los encuestados dijo que no es fácil usar los datos para impulsar el impacto comercial, y el 46 % no siente que sus datos tengan la velocidad y la flexibilidad para satisfacer las demandas del negocio. Esto demuestra que sin la mentalidad y el conjunto de habilidades correctos, no se puede desbloquear todo el potencial de las iniciativas de datos.

La solución a este desafío es construir una cultura de datos dentro de las organizaciones que fomente un entendimiento común sobre los datos y cómo se utilizan. Esto debe convertirse en una prioridad principal para las organizaciones que desean hacer realidad la promesa operativa y económica de las iniciativas de datos.

Al crear un entorno en el que los datos se ven como un producto ("datos como un producto") y un activo valioso y se utilizan de manera efectiva en todos los niveles de la organización, las empresas finalmente pueden llevar a buen término sus iniciativas de datos y generar resultados comerciales significativos.

A medida que las empresas avanzan, es crucial concentrarse en la última milla, lo que implica llevar a las empresas que se están quedando atrás a la par en sus iniciativas de datos, así como ayudar a aquellas que ya priorizan los datos a obtener aún más valor de su inversión.

Es imperativo priorizar una cultura de datos para mantenerse a la vanguardia y no quedarse atrás en la carrera de datos.

El imperativo de la propiedad de los datos

El modelo de "datos como producto" le da la vuelta al proceso tradicional de toma de decisiones de datos. En lugar de comenzar con los datos y trabajar con casos de uso operativos, el enfoque comienza con casos de uso operativos y se reduce a los datos que se necesitan.

Esto pone a los usuarios comerciales en el asiento del conductor, dándoles la propiedad sobre el proceso y permitiéndoles definir los casos de uso más relevantes que están directamente relacionados con las prioridades de su organización.

En una encuesta realizada por Forrester, el 47 % de los encuestados dijo que su organización ya está tratando los datos como un activo o producto comercial, y otro 27 % planea hacerlo en el futuro.

Un informe de Accenture encontró que las empresas que han implementado con éxito los datos como una iniciativa de producto han visto un aumento del 9 % en los ingresos y un aumento del 7 % en los márgenes de beneficio, en comparación con las que no lo han hecho.

Consideremos el ejemplo de una institución financiera que busca mejorar su estrategia de ventas adicionales. En este escenario, los usuarios comerciales determinarían los datos que necesitan para lograr este objetivo; en este caso, datos relacionados con ERP y preferencias de comunicación.

Con la ayuda de TI, se crearía un conjunto de datos específico que permitiría a los usuarios comerciales aprovechar esta información y ofrecer a los clientes nuevos productos y servicios que satisfagan sus necesidades.

Este enfoque de "datos como producto" también se puede utilizar para respaldar objetivos más amplios como la gestión de riesgos o la excelencia operativa, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para cualquier organización que busque utilizar los datos para impulsar el éxito.

El enfoque de "liberación de datos", que trata los datos como un producto, puede ser muy efectivo, pero requiere un fuerte sentido de propiedad de los datos y una gestión de datos adecuada.

En un enfoque distribuido, el gobierno de datos no está centralizado sino entre organizaciones, lo que hace que cada parte interesada sea responsable de garantizar que el uso de los datos sea apropiado y adecuado. Esto puede ser un desafío, ya que requiere un alto nivel de alfabetización y cultura de datos.

Por ejemplo, considere un concesionario de automóviles que finaliza la compra de un automóvil nuevo con un cliente. Puede tratar de convencer al cliente de que compre más accesorios y servicios para maximizar las ganancias.

Para hacerlo, el distribuidor debe tener un gran conocimiento de estos productos adicionales, desde la forma en que se fabrican hasta los beneficios para el cliente. Esto destaca la importancia de la cultura y la alfabetización de datos para lograr todo el potencial de un enfoque de "liberación de datos".

Tratar los datos como un producto requiere que los usuarios comerciales tengan una comprensión integral de los datos que están utilizando. Esto incluye el conocimiento de su ubicación de almacenamiento, origen, confiabilidad y si existe una suscripción voluntaria.

Tener este nivel de comprensión es crucial para maximizar los usos comerciales de los datos, lo que a su vez respalda los objetivos y la estrategia de una organización.

Empoderar a los usuarios comerciales

En el mundo de la moda, las tendencias van y vienen, renovándose constantemente. Sin embargo, en el ámbito de la gestión de datos, las organizaciones se enfrentan al problema constante de potenciar sus operaciones comerciales. Durante años, el desafío ha sido derribar las barreras entre TI y el negocio y encontrar mejores formas de empoderar a este último.

La simple entrega de datos a un lago de datos o almacén no es suficiente para habilitar el uso de datos. Los datos deben ser de fácil acceso e integrarse perfectamente en los flujos de trabajo, ya sea a través del autoservicio para usuarios comerciales o la integración en las aplicaciones. Es esencial que los datos de confianza estén disponibles cuando se necesiten.

Tradicionalmente, las organizaciones han implementado un enfoque de "gobernanza con el no", en el que los usuarios comerciales deben ir a TI central con solicitudes de uso de datos y esperar la aprobación. Esto crea una brecha entre el negocio y TI en términos de propiedad de datos, que solo se amplía con la proliferación de datos.

Para que la producción de datos sea verdaderamente exitosa, las organizaciones deben asegurarse de que sus iniciativas de datos estén impulsadas por el negocio y centradas en los resultados, y que los datos estén democratizados y accesibles en toda la organización.

Este enfoque implica permitir la entrega ágil de valor incremental a través de los datos, establecer un lenguaje común entre el negocio y TI, lograr eficiencias a través de la reutilización de productos de datos, elevar la confianza de la organización en los datos y preparar arquitecturas de datos para el futuro con enfoques modernos como malla de datos, estructura de datos o arquitectura de centro de datos.

Para implementar con éxito una estrategia de productos de datos, los equipos de datos modernos deben lograr la alineación de las partes interesadas de manera temprana y constante, adoptar una mentalidad de gestión de productos, priorizar la calidad y confiabilidad de los datos, invertir en herramientas de autoservicio e identificar la estructura de equipo adecuada para la organización de datos.

Siguiendo estos pasos, los equipos de datos pueden lograr los objetivos de su organización e implementar con éxito una estrategia de producto de datos.

Sin embargo, los profesionales de datos enfrentan una brecha de eficiencia; pasan demasiado tiempo obteniendo acceso a los datos que necesitan y colocándolos en el contexto empresarial adecuado. El marco de entrega de datos confiables a los expertos comerciales en el punto de necesidad es fundamental para liberar el valor de los datos.

Las aplicaciones de autoservicio, como las herramientas de preparación de datos, permiten a los usuarios comerciales acceder a un conjunto de datos y luego limpiar, estandarizar, transformar o enriquecer los datos. Pueden compartir fácilmente sus preparaciones y conjuntos de datos o incorporar preparaciones de datos en escenarios de integración de datos por lotes, masivos y en vivo.

Para democratizar realmente los datos, las organizaciones deben comenzar por democratizar la calidad de los datos y brindarles a los usuarios comerciales acceso a las funciones de calidad de los datos.

Para que los usuarios comerciales puedan finalmente actuar sobre los datos antes de que los datos llenen los tableros comerciales, los proveedores de software invierten mucho en UX y aplicaciones más fáciles de usar.

Las soluciones de código bajo o sin código para especialistas que no son de datos pueden ayudar a los usuarios comerciales a tener un enfoque proactivo para la gestión de datos, incluida la calidad de los datos y, por lo tanto, respaldar una cultura de datos más amplia que se alinea con los objetivos comerciales de una organización.