A la hora de idear enfoques innovadores que proporcionen una ventaja competitiva, las organizaciones necesitan la colaboración de diferentes equipos y la combinación de varias fuentes de datos para establecer una estrategia de negocio acertada. En concreto, la mayor parte de los líderes señala que llevar a cabo operaciones data-driven en todas las líneas de negocio es lo más acertado.
Proporcionar a los empleados la capacidad de acceder a sus datos y darles sentido, tanto si forman parte de equipos técnicos como si no, es crucial para el éxito. De acuerdo con la encuesta ‘Data and AI Leadership Executive Survey 2022’ elaborada por New Vantage Partners, solo el 27% de las organizaciones lo ha conseguido, y el 19% está teniendo problemas para establecer una cultura del dato.
Para 2025, el 80% de las compañías que buscan escalar su negocio digital fracasará si no adopta un enfoque moderno para la gobernanza y análisis de datos. En este sentido, la modernización de los stacks tecnológicos y la migración a la nube no bastan para poner los datos correctos en las manos adecuadas de todas las personas de la empresa.
Qlik, empresa de analítica e integración de datos, analiza las seis consideraciones que deben tener en cuenta las empresas para democratizar el acceso a la información en todos los niveles:
- Adoptar una perspectiva integral. El buen gobierno de los datos debe aplicarse de principio a fin, abarcando todo el entorno de datos, desde el data warehouse hasta la solución analítica. Es como cualquier proceso: si no se gobierna en su totalidad, no se puede controlar el resultado final.
- Considerar el valor de los datos sintéticos. Los datos sintéticos permiten a las organizaciones crear modelos innovadores sobre cosas que nunca antes habían sucedido, saltándose algunos de los obstáculos relacionados con la privacidad, los derechos de autor y la ética asociados al mundo real. Tiene un gran potencial para sectores muy regulados como la sanidad y los servicios financieros, y las investigaciones sugieren que los modelos entrenados con datos sintéticos pueden ser más precisos que otros. Es por ello por lo que están ganando popularidad y parece que eclipsarán por completo a los datos reales en los modelos de IA para 2030.
- Automatizar la entrega de datos. En la actualidad, existen soluciones que ayudan a las empresas a pasar de la entrega manual de datos a la automatización para mejorar el control de múltiples formas. Las soluciones automatizadas permiten integrar la gobernanza en el proceso a través de normas y políticas, así como introducir mejoras personalizadas en la calidad de los datos en función del individuo o del flujo de trabajo.
- Establecer un catálogo de datos y análisis. Con este catálogo, todo el mundo dentro de la organización puede ver qué datos están a su disposición de forma segura en una vista simplificada, y el equipo de TI sabe que el catálogo está protegido mediante la identificación y el enmascaramiento de los datos sobre tipos de usuario y derechos de acceso. Desde una perspectiva analítica, la noción de un glosario empresarial y de activos reutilizables, junto con el análisis del linaje y el impacto de los datos, proporciona un contexto adicional, impulsando así una mayor coherencia, comprensión y perspectivas más rápidas y procesables.
- Incorporar el linaje de datos para una visibilidad total. Más usuarios también significa más riesgo de errores. El linaje de datos permite comprender y visualizar los flujos de datos desde el origen hasta la ubicación actual. Con la capacidad de descubrir, rastrear y corregir anomalías en los procesos de datos, las empresas pueden cumplir los objetivos de gobernanza y reducir el coste del cumplimiento normativo, aumentar la confianza en los datos en toda la organización, mejorar el análisis de datos y, por tanto, el rendimiento empresarial.
- Ir paso a paso. Al igual que con muchos proyectos de transformación digital a gran escala y de alto riesgo, adoptar un enfoque de “pensar a lo grande, empezar poco a poco y escalar rápido” para la gobernanza de datos es sensato. Mantener una perspectiva desde fuera hacia dentro también es útil, sobre todo si se utilizan análisis de autoservicio. Esto significa comenzar el viaje de gobierno de datos obteniendo una visión general de todo el panorama de datos, identificando qué inconsistencias, objetivos y errores son más importantes, y construyendo los esfuerzos a partir de ahí.
