Revolución de los datos: Siete retos para embarcarse en la modernización empresarial

Todas las empresas tienen datos, pero desafortunadamente pocas los aprovechan en realidad. El proceso de modernización de datos implica una transformación fundamental: pasar de ser una empresa consciente de los datos a convertirse en una empresa impulsada por ellos. Sin embargo, surge la pregunta: ¿cómo se logra este cambio?

Tomada de: PlayMarketing

Actualmente las empresas están adoptando nuevas tecnologías como la automatización, la IA y el aprendizaje automático a un ritmo mucho más rápido de lo que hemos visto, y se espera que continúe a medida que las empresas busquen integrar nuevas tecnologías en sus entornos de TI existentes.

Sin embargo, esto no prosperará con éxito si las empresas no logran identificar las unidades de información más pequeñas y aprovecharlas para ajustar tácticas, establecer estrategias y realizar cambios inmediatos según sea necesario. Actualizaciones en tiempo real sobre producción, distribución y logística, comentarios de socios, demandas de los clientes… todas estas operaciones están llenas de datos, los cuales son un gran activo para las empresas que aprenden a utilizarlos.

Sin embargo, nada de eso puede suceder sin una infraestructura resiliente que lleve la información correcta a los tomadores de decisiones clave, que sepan aprovecharla para resolver sus desafíos comerciales críticos y crear oportunidades de crecimiento.

¿Cuáles son los principales retos que hemos encontrado en este viaje de modernización de datos al interior de las empresas?

• Silos de datos. Las organizaciones enfrentan desafíos al desglosar los sistemas y departamentos de almacenamiento de datos aislados, lo que dificulta su intercambio y una visión integral de los datos de la organización.

• Datos dinámicos. La gestión de datos en constante cambio, incluida la transmisión en tiempo real y aquellos generados por IoT, presenta dificultades debido a su gran volumen, velocidad y variedad, lo que requiere contar con tecnologías y procesos eficientes.

• Datos de autoservicio. Siempre es un desafío habilitar capacidades de autoservicio seguras y controladas, al mismo tiempo que se garantiza el gobierno y la calidad de los datos, ya que permite a los usuarios acceder a los datos y manipularlos sin depender de los profesionales de TI.

• Privacidad de los datos. El cumplimiento de las normas de privacidad de datos, como GDPR o CCPA, implica implementar medidas que garanticen su protección, gestionen el consentimiento y proporcionen a las personas control sobre su información.

• Garantizar la calidad y la seguridad de los datos. Mantener la calidad y la seguridad de los datos a lo largo del viaje de modernización es crucial y requiere esfuerzos para resolver problemas relacionados con la calidad de los datos, implementar su control y proteger contra infracciones o accesos no autorizados.

• Gestión de la complejidad de los datos. A medida que las organizaciones acumulan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, aumenta el desafío de gestionar correctamente su complejidad. Esto incluye tratar con diversos formatos, integrar fuentes dispares y garantizar la coherencia de los datos en diferentes sistemas. La gestión de la complejidad de los datos requiere estrategias eficaces de integración, modelado y gestión de los datos.

• Navegando por cuestiones de ética y privacidad. El uso cada vez mayor de datos plantea preocupaciones éticas y de privacidad, como su confidencialidad, la gestión del consentimiento y el posible sesgo en los algoritmos. Las organizaciones deben abordar estas preocupaciones mediante la implementación de prácticas de datos éticos, la realización de evaluaciones de impacto en la privacidad y la garantía de la transparencia en su uso para generar confianza con sus clientes y partes interesadas.

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