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Writer's pictureHenrik Lundsholm

Cómo convertirse en una empresa basada en datos


En los últimos años, convertirse en "data-driven" ha surgido como un objetivo popular para las organizaciones en una variedad de industrias. En pocas palabras, estar orientado a los datos implica aprovechar los datos operativos y de los clientes existentes, así como las fuentes de datos externas para la toma de decisiones tácticas y estratégicas.


Foto de Franki Chamaki


Este enfoque, complementado con una visión estratégica bien definida y comprendida por todos los componentes de la empresa, puede ayudar a las organizaciones a determinar mejor dónde invertir en nuevas asociaciones, productos y empleados. Las organizaciones orientadas a los datos son capaces de comparar eficazmente el éxito de las distintas zonas geográficas y pueden gestionar las relaciones con los clientes y prospectos de forma más productiva que las empresas que no se centran en los datos.


Superar la dependencia de la intuición y los datos aislados


No cabe duda de que un elemento de intuición es necesario cuando se trata de los procesos de toma de decisiones de una organización. De hecho, la incorporación de las experiencias pasadas, las perspectivas personales y las percepciones del mundo real es esencial para formar cualquier decisión sólida. Sin embargo, para aprovechar los beneficios de convertirse en una empresa basada en datos, es primordial consultar y comprender los datos de forma objetiva. Entonces, y sólo entonces, la intuición y las opiniones personales deben aprovecharse como consideraciones de apoyo.


Con demasiada frecuencia, las organizaciones se basan únicamente en sus instintos para tomar decisiones empresariales.

Moving away from legacy processes and changing “but we’ve always done it this way” mindsets can be difficult, and many organizations are overwhelmed by silos of scattered data. By spending the majority of their time and resources on costly data migrations, organizations lose their ability to execute on any data-driven objective or decision. Furthermore, siloed data is a substantial roadblock to making large volumes of data actionable, comparable, reliable and timely.



Mejores prácticas para promover una mentalidad basada en los datos


Para convertirse de forma realista en una empresa orientada a los datos y garantizar que los beneficios de un enfoque centrado en los datos se hagan realidad a largo plazo, las organizaciones deben adherirse a las siguientes seis mejores prácticas:


  • View data as a shared asset. Rather than allow departmental data silos to persist, organizations need to ensure all stakeholders have a complete view of all company data. In other words, everyone should have a 360-degree view of all customer and operational insights along with the ability to correlate valuable data signals from all business functions, including areas like manufacturing and logistics.


  • Provide user-friendly data interfaces. For both (human) users and systems to benefit from a shared data asset, it’s critical to provide interfaces that make it easy for all users to consume the data. Whether it’s in the form of an OLAP interface for business intelligence, an SQL interface for data analysts, a real-time API for targeting systems or the R language for data scientists to apply machine learning algorithms and artificial intelligence, data interfaces should be targeted toward users and designed to seamlessly help them perform the job in question.


  • Virtualize disparate data to provide a single data service to the business. Often overlooked, a virtualized single data service allows business users to conduct interactive and multidimensional analysis on their company’s data using the BI tools of their choice. Companies that virtualize their data are able to provide a single interface for different departments and business units to get consistent answers to their queries, accelerated query response time, reduced query costs and protection of sensitive data from unauthorized users.


  • Ensure security and access controls. Thanks to the emergence of data platforms like Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, and Hadoop, enforcing data policies and access controls directly on raw data (versus in a web of downstream data stores and applications) has become a necessity. Data-driven organizations should implement technologies that allow IT teams to architect for unified data security and deliver broad self-service access, without compromising control.


  • Establish a common vocabulary. Equally important to creating a company-wide, shared data asset is ensuring that users of the data analyze and understand it using a common vocabulary. Otherwise, more time will be spent disputing or reconciling results than driving improved performance. For example, product catalogs, fiscal calendar dimensions, provider hierarchies and KPI definitions should all be common, regardless of how users are consuming or analyzing the data.


  • Curate the data. Without proper data curation (i.e. modeling important relationships, cleansing raw data and curating key dimensions and measures), data users will have a frustrating experience, which can contribute to reduced perceived and realized value of the underlying data. By investing in core functions that perform data curation rather than allowing self-serve data access to raw data stores in clusters, users stand a better chance of realizing and promoting the value of the shared data asset.


  • Eliminate data copies and movement. The reality is, every time data is moved, there’s an impact on cost, accuracy and time. By eliminating the need for additional data movement by implementing multi-structure, multi-workload environments for parallel and scalable processing of massive data sets, organizations can significantly reduce the costs of moving data, increase data “freshness” and optimize overall data agility.


El éxito a largo plazo requiere un cambio cultural

En 2015, más del 60% de las decisiones tomadas por las empresas se basaron en la intuición o en las experiencias de sus ejecutivos. Con un aumento exponencial de la cantidad de datos, un acceso sin precedentes a la tecnología y un mercado cada vez más competitivo, es imperativo que las organizaciones dejen de confiar en la intuición y empiecen a tomar decisiones basadas en datos.


Invertir en el software de análisis adecuado puede ayudar a las organizaciones a estar más orientadas a los datos, pero incitar al cambio cultural es crucial para el éxito. Incorpore a líderes que puedan ayudar a salvar la brecha entre el negocio y las TI, fomente el interés de los empleados por estar más orientados a los datos ofreciéndoles la oportunidad de ser creativos e implicarse, virtualice el conjunto de habilidades de análisis de datos y ciencia de datos de su empresa y aplique siempre cualquier cambio de forma gradual pero constante. De este modo, las organizaciones pueden transformarse en empresas orientadas a los datos y establecer una base sólida para construir una arquitectura de datos moderna que se amplíe junto con el futuro crecimiento del negocio.



Autor: Matthew Baird


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