Estrategia de datos
A la larga, preguntas como “¿cuál es la necesidad de una estrategia de datos? y ¿qué tipo de problemas resolverá?” aparecerá. Sin embargo, para responder a estas preguntas, debe comprender completamente el marco de la estrategia de datos, los ejemplos, el análisis y la estrategia de datos empresariales. Bueno, vamos a discutir todo esto y más en este artículo.
También es importante considerar y comparar cómo se crearon y usaron los datos en el pasado con cómo se crean y usan hoy.
Las empresas operan de manera muy diferente en nuestro mundo actual, se ha aceptado el valor de los datos. En comparación con el pasado, cuando los datos se percibían como un subproducto de la actividad o el proceso comercial. Como resultado, muchas iniciativas comerciales nuevas han hecho de los datos el secreto de los informes y análisis. Ahora es común que los datos de la aplicación se compartan con otros 10 sistemas.
¿Qué es la estrategia de datos?
Una estrategia de datos se refiere a una estrategia ordenada para organizar, gobernar, analizar e implementar los activos de información de una organización que se puede aplicar a través de industrias y niveles de madurez de datos. También es la visión de cómo una empresa recopilará, almacenará, administrará, compartirá y usará los datos. Por lo tanto, la estrategia de datos requiere comprender que las necesidades de datos son básicas en la estrategia comercial.
Además, la idea detrás del desarrollo de una estrategia de datos es asegurarse de que todos los recursos de datos estén posicionados de tal manera que puedan usarse, compartirse y moverse de manera fácil y eficiente. Los datos ya no son un subproducto del procesamiento empresarial. es un activo crítico que permite el procesamiento y la toma de decisiones. Una estrategia de datos ayuda a garantizar que los datos se gestionen y utilicen como un activo. Proporciona un conjunto común de metas y objetivos en todos los proyectos para garantizar que los datos se utilicen de manera eficaz y eficiente. Una estrategia de datos establece métodos, prácticas y procesos comunes para administrar, manipular y compartir datos en toda la empresa de manera repetible.
Es la oportunidad de tomar su línea de productos existente y comercializarla mejor, desarrollarla mejor, usarla para mejorar el servicio al cliente u obtener un grado exacto de comprensión de su cliente. La estrategia de datos está impulsada por la estrategia comercial general y el modelo comercial de su organización.
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Por qué las empresas desarrollan una estrategia de datos:
#1. Pensar en las tendencias futuras y cómo gestionarlas mejor.
#2. Apoyar la re-imagen de la toma de decisiones en una organización en todos los niveles.
#3. Para administrar flujos de datos que son críticos para el éxito de una empresa.
#4. Para impulsar el cambio y establecer una cultura de datos.
#5. Desarrollar una ventaja competitiva sostenible dado el volumen, la profundidad y la accesibilidad de los datos digitales.
Ejemplo de estrategia de datos
Consideremos el ejemplo de estrategia de datos de un equipo de consultoría que ayuda a una gran empresa a desarrollar una estrategia de datos. Al gerente del proyecto le resultó difícil lograr que su superior entendiera la necesidad y la importancia de una estrategia de datos desde el principio. ¿Por qué? La empresa ya tenía éxito. Sus ingresos y costos estaban bien administrados, y las unidades de negocios individuales y los grupos de tecnología cumplieron bien con sus compromisos. Para crédito de la compañía, no fue autosatisfactorio. Sin embargo, la gerencia siempre buscaba formas de aumentar la productividad de los miembros del personal y reducir los costos continuos. Mediante el cual, se crearon todo tipo de métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el rendimiento de TI, los beneficios comerciales y el costo total de propiedad. La idea de construir otra hoja de ruta para abordar un problema que no se entendía bien encontró rechazo.
Con la empresa haciendo tantas cosas bien, el MD necesitaba comprender por qué y cómo una estrategia de datos marcaría la diferencia.
Lo que el MD no sabía. Los resultados de los informes y análisis han convertido a los datos en la salsa secreta de muchas iniciativas comerciales nuevas. Por lo tanto, es fácil compartir datos de aplicaciones con hasta otros 10 sistemas. Mientras tanto, compartir y acceder a los datos de la aplicación es uno de los desafíos que enfrenta su empleado.
Sin embargo, las organizaciones necesitan crear estrategias de datos que coincidan con las realidades actuales para mejorar la eficiencia del trabajo. Para construir una estrategia de datos tan completa, deben tener en cuenta los compromisos comerciales y tecnológicos actuales. A la vez que aborda nuevas metas y objetivos.
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Marco de estrategia de datos
Veamos el marco de la estrategia de datos de REI: cómo podrían reducir el tiempo para obtener información con la colaboración y mejorar su experiencia minorista.
REI, la cooperativa de consumidores y minorista especializado en actividades al aire libre más grande de Estados Unidos, tiene una presencia física y digital con 150 tiendas en 36 estados y 16 millones de miembros. Con el crecimiento y la popularidad, REI ha acumulado rápidamente una gran cantidad de datos de clientes. Además, con estos datos disponibles de transacciones en línea y en la tienda, información de operaciones y datos demográficos del comprador. Un objetivo principal del marco de la estrategia de datos de REI es brindar una experiencia de cliente más personalizada.
Sin embargo, con la adopción del marco de estrategia de datos en toda la organización, respaldada por una relación de colaboración entre las unidades de negocio y TI. REI ha simplificado los esfuerzos de análisis de datos. Como resultado, los equipos son más efectivos a la hora de recopilar y evaluar información clave de los clientes para elevar el impacto de REI en el mercado. Por lo tanto, impulsar una mejor experiencia del cliente e influir en la estrategia comercial. Históricamente, los analistas de REI dedicaron el 80 por ciento de su tiempo y esfuerzo a realizar tareas de preparación de datos y el resto de su tiempo lo dedicaron a encontrar la forma correcta de transmitir información a las partes interesadas. Sin embargo, su decisión de implementar un marco de estrategia de datos y planificar una relación más colaborativa entre el negocio y los equipos de TI fue una de sus mejores decisiones.
Mirando hacia el futuro, REI utiliza análisis para establecer elementos estratégicos esenciales y descubrir oportunidades que crearán el mayor impacto en los clientes.
Estrategia de datos analíticos
Las estrategias de análisis de datos están cambiando la forma en que las empresas hacen negocios. Sin embargo, las organizaciones que saben cómo acceder a la información y utilizarla de manera eficaz tienen una ventaja competitiva sobre las que no lo saben. Mientras tanto, analicemos algunas de las estrategias de análisis de datos:
#1. Plataforma de estrategia de datos analíticos
Una plataforma de análisis es una solución completa y unificada para administrar datos y generar análisis de negocios, usando métodos tradicionales y avanzados, para empoderar a los tomadores de decisiones para que hagan su trabajo. También permite analizar datos relevantes de cualquier fuente, en cualquier formato y desde cualquier ubicación con velocidad, seguridad y escala. Por lo tanto, le brinda a la empresa la flexibilidad de aprovechar la nube o las implementaciones locales para cumplir con los requisitos comerciales dinámicos.
#2. Descubrimiento analítico
Analytic Discovery abarca la capacidad de absorber todos los datos disponibles en una plataforma analítica. Donde los métodos, las tecnologías y los procesos actuales se aprovechan para respaldar el descubrimiento rápido más allá de los procesos tradicionales de creación de informes y análisis que son comunes en la actualidad. Sin embargo, el objetivo es permitir la exploración, el modelado, el intercambio y el aprendizaje rápidos de datos en un entorno de descubrimiento compatible. Al tiempo que se enfoca en desarrollar planes para operacionalizar descubrimientos en sistemas comerciales, aplicaciones y procesos comerciales para impulsar los resultados deseados.
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#3. Flujo de trabajo de estrategia de datos analíticos
El flujo de trabajo analítico es un patrón ordenado y repetible de la actividad comercial habilitado por la organización sistemática de recursos y tecnologías en procesos comerciales y flujos de trabajo. Por lo tanto, a medida que maduran los procesos comerciales, estos flujos de trabajo se codifican. Los flujos de trabajo ordenados (automatizados) garantizan la repetibilidad y el control de calidad, especialmente para situaciones con un gran volumen de transacciones o procesos comerciales con uso intensivo de datos, como la planificación de operaciones y ventas impulsadas por la demanda.
#4. Entrega de información
La entrega de información es la capacidad de entregar análisis oportunos y oportunos en el momento adecuado y en el formato correcto para impulsar las decisiones comerciales. También toma muchas formas en la entrega de información a la empresa, incluidos informes, tableros, cuadros de mando, visualización, visualización espacial y geográfica a través de autoservicio, acceso programado, móvil y de escritorio. A medida que se enfoca en operacionalizar el análisis en aplicaciones y procesos de negocios generalizados, planee entregar a sus partes interesadas clave cuándo, dónde y cómo lo necesiten.
#5. Estrategia de gestión de datos híbridos
Una estrategia de gestión de datos híbridos es fundamental para la eficiencia y la flexibilidad, idealmente analizando todos los datos relevantes para el negocio, extrayendo información de esos datos y poniendo esa información en acción. Además, esta área de proceso se ocupa de la gestión y el aprovisionamiento de todos los datos a través de una plataforma analítica moderna que optimiza las tecnologías de inteligencia comercial (BI) existentes e integra análisis avanzados en los procesos comerciales, que abarcan todo tipo de fuentes de datos, incluidos estructurados/no estructurados, generados por máquinas/humanos. y transmisión por lotes.
#6. Gobierno de la información
El enfoque de Information Governance (IG) está en mantener la calidad de la información vital para la organización. Un conjunto de estructuras, políticas, procedimientos, procesos y controles para administrar información y datos con el fin de respaldar los requisitos regulatorios, legales, de riesgo, ambientales y operativos. Una IG eficaz implica que los datos estratégicos y los activos de información se gestionen como todos los demás activos estratégicos.
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Estrategia de datos empresariales
Una estrategia de datos empresariales es una visión y un plan completos para el futuro de una organización a fin de abordar las capacidades dependientes de los datos. Se erige como la tapadera de todas las estrategias específicas de dominio, como la gestión de datos maestros, inteligencia comercial, big data, etc.
Razones por las que las organizaciones necesitan una estrategia de datos empresariales
#1. Evita la carga de datos innecesarios. Trabajar a través de una estrategia de datos empresariales debería hacer que su empresa sea más consciente de la cantidad total de datos recopilados y almacenados. Además, parte de esta conciencia provendrá de la documentación de los ciclos de vida de los datos clave. Como comprender cuántos datos continúan en diferentes aplicaciones y determinar cuánto tiempo se consideran viables los datos.
#2. Establece la autoridad de toma de decisiones para el gobierno y la gestión de datos. Un análisis exhaustivo de su universo de datos existente debe incluir una evaluación de responsabilidad y propiedad para cada fuente de datos y aplicación. Esta es también una parte crítica de una estrategia de datos empresariales. Sin embargo, al establecer este mecanismo para la rendición de cuentas a través de sus actividades de administración y gobierno de datos, y también apuntalando áreas que necesitan mejoras. Luego considere las demandas de administración de big data.
#3. Ayuda a establecer prioridades con las fuentes de datos existentes.
El primer paso para diseñar una estrategia de datos empresariales es recopilar un inventario de todas las fuentes de datos, aplicaciones y propietarios de datos. Este paso ilustra el rango y los giros de la totalidad de sus datos y proporciona la base para la toma de decisiones. También demuestra, a los ejecutivos y a los responsables de administrar el ciclo de vida de los datos, dónde existen las brechas y las prioridades que compiten por los recursos.
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#4. Requiere que reconsidere los datos que recopila, el valor y los riesgos. Los datos introducen tanto valor como riesgo para todas las organizaciones. Hay problemas de descubrimiento legal que debe tener en cuenta y compartir, informar, almacenar o archivar datos. Además, esto puede introducir exposición a iniciativas regulatorias. Por lo tanto, use esta información para evaluar el riesgo al que lo exponen sus datos antes de comenzar a avanzar hacia nuevas fuentes de big data.
#5. Mejora la eficacia de los procesos de calidad de datos. Una sólida estrategia de datos empresariales mostrará los puntos de contacto de los datos para los procesos de corrección y supervisión de la calidad de los datos. Esto también puede incluir puntos de integración de datos y áreas para la intervención activa de administración de datos. Por lo tanto, puede aplicar esta información para reducir inconsistencias, redundancias o brechas en las actividades de calidad de datos.
En conclusión
Finalmente, armar una estrategia de datos empresariales debe ser una responsabilidad fundamental de cualquier organización que se tome en serio el uso de datos para proporcionar información y dirección de manera efectiva.
Preguntas Frecuentes
¿Quién es un estratega de datos?
Los estrategas de datos están a cargo de todo el proceso de abastecimiento de conjuntos de datos alternativos y, con frecuencia, colaboran con analistas cuantitativos, científicos de datos y administradores de cartera. Ayudan en la selección de conjuntos de datos para elegir aquellos que probablemente sean prometedores y satisfagan las necesidades del negocio.
¿Por qué es importante una estrategia de datos?
Una estrategia de datos ayuda en la gestión y el uso de los datos como un activo. Establece un conjunto consistente de metas y objetivos para todos los proyectos, asegurando que los datos se utilicen de manera efectiva y eficiente.
¿Qué es una estrategia de análisis de datos?
Una estrategia de análisis debe evaluar las dificultades comerciales específicas de una organización, hacer coincidir esos desafíos con los datos y recursos apropiados. Cree mecanismos para aumentar las capacidades e institucionalice el análisis para que los tomadores de decisiones clave tengan acceso a resultados procesables.
¿Cómo se crea una estrategia de datos?
- El primer paso para desarrollar una estrategia de datos es redactar una propuesta y utilizarla para obtener la aceptación de todos los niveles de su empresa.
- Asigne roles de gobierno de datos y forme un equipo de gestión de datos
- Establezca objetivos para la recopilación y distribución de datos identificando los tipos de datos que desea recopilar y de dónde provendrán.
- Establecer una estrategia de datos Plan de hoja de ruta de organización y almacenamiento de datos
- Obtenga la aprobación y comience a poner en práctica su estrategia de datos.
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