democratización de datos: el acelerador de la transformación digital

La transformación digital es un término genérico que se utiliza en todo el mundo de TI para describir casi cualquier cosa, pero ¿qué significa realmente? y que importante ¿El acceso a los datos permite la transformación digital? Muy importante. Y El acceso a los datos puede ser uno de los diferenciadores estratégicos más críticos en La era de la IA.

McKinsey & Company define la transformación digital como el recableado de una organización con el objetivo de crear valor mediante el despliegue continuo de tecnología a escala. Al adoptar y aplicar eficazmente tecnología moderna para El cambio efectivo está en el centro de la transformación digital, no es solo sobre la tecnología. Construir una cultura que adopte enfoques innovadores Impulsar la eficiencia y un mejor rendimiento también es una parte importante de la tecnología digital. transformación. La renuencia de los empleados a dejar de lado lo existente y lo cómodo. Los procesos pueden paralizar las iniciativas de transformación digital.

La investigación realizada por Trianz identificó diez reglas paracruzando la línea de falla digitale implementar con éxito una estrategia de transformación digital. Mientras es esencial seguir las diez reglas para transformar su organización con éxito, la democratización de los datos, un enfoque que permite tomadores de decisiones para acceder a datos a través de silos y reemplazar suposiciones con el análisis de datos, puede ayudarle a seguir tres reglas clave, que son:

• Romper los silos funcionales para ser una organización impulsada por la experiencia.
• Reemplace las suposiciones con análisis de datos.
• La tecnología no logra transformaciones exitosas; la gente lo hace.

democratización de datos

La democratización de los datos es el proceso de hacer que los datos sean más accesibles para más personas, sin importar sus habilidades técnicas. Esta estrategia también implica hacer datos más accesibles para los trabajadores y los tomadores de decisiones en todas las empresas o silos funcionales. La capacidad de descubrimiento de datos es otro aspecto crítico de los datos. democratización. Si los usuarios no saben si existen datos, no es muy accesible.

Rompiendo silos funcionales con el intercambio de datos

A medida que las organizaciones evolucionan, diferentes equipos adoptan las herramientas y procesos que trabajar para ellos y permitirles ser más eficaces en sus trabajos, ser que un sistema CRM para equipos de ventas y marketing o sistemas ERP para operaciones de fabricación. En consecuencia, estos diferentes negocios y sus Los sistemas funcionan como silos separados.

Si bien la optimización de las funciones comerciales verticales ha funcionado bien, las empresas que se mueven más rápido Las prácticas ágiles requieren que las organizaciones estén más alineadas y se muevan más rápido. Las estrategias exitosas de transformación digital requieren desglosar estos diferentes silos y compartir datos.

Las decisiones basadas en los datos de un departamento pueden parecer óptimas en el grupo o nivel departamental, pero estas decisiones se vuelven menos óptimas sin comprender las tendencias en diferentes partes de la organización. Cuando los datos son compartidos entre silos empresariales, los tomadores de decisiones pueden considerar las implicaciones de sus elecciones y acciones sobre otros grupos. Los gerentes también pueden analizar cómo Las tendencias y decisiones en toda la organización influyen en los acontecimientos en su operación. Por ejemplo, las inversiones en contenido de liderazgo intelectual pueden impulsar nuevos clientes potenciales y ventas, al mismo tiempo que potencialmente alienta a mejores candidatos a aplicar a las ofertas de trabajo. Si los líderes de ventas solo hicieran un seguimiento de las inversiones en contenido contra clientes potenciales en su sistema CRM, el beneficio adicional experimentado por RRHH sería pasar desapercibido.

Si bien este puede ser un ejemplo relativamente sencillo y obvio, hay Existen innumerables sinergias y correlaciones entre organizaciones que, si identificados, pueden impulsar un mejor desempeño organizacional. El truco es ser capaz de explorar datos en varios sistemas y descubrir ese valor oculto. Este La verdad es cada vez más evidente a medida que las poderosas herramientas de inteligencia artificial pueden ayudarnos. encontrar datos que iluminen nuestra comprensión de cómo las empresas y los mercados funcionar. Por ejemplo, según los datos de servicio al cliente y las ventas pasadas, Los modelos predictivos pueden predecir la propensión a comprar de un cliente. Envejecimiento Las cuentas por cobrar y la desaceleración de las oportunidades de ventas podrían indicar una debilidad en el mercado. Cuantos más datos estén disponibles, más precisos podrán ser estos modelos. ser.

Compartir datos no estructurados

Las crecientes oportunidades para extraer datos no estructurados también crean más formas de mejorar el desempeño en la toma de decisiones. Las crecientes capacidades de las grandes Los modelos de lenguaje (LLM) y el reconocimiento facial para extraer datos no estructurados hacen es mucho más fácil de analizar. Por ejemplo, la IA puede escanear correos electrónicos y etiquetarlos como tener un tono específico o referencia a un problema particular con un producto. La IA podría detectar sentimientos en el correo electrónico de un cliente y etiquetar el producto mencionado en las comunicaciones si un producto no funciona como debería debido a un serie de eventos. Estos metadatos se pueden almacenar y compartir con el Departamento de fabricación, que puede comparar estos datos con otros datos. fuentes para identificar el origen del problema. Supongamos que hay alguna quejas adicionales de otros clientes. En ese caso, el analista puede Mire los datos de envío para identificar cualquier similitud en el entorno donde Los productos defectuosos fueron enviados y utilizados. ¿Existe una conexión con un ¿Marcha de fabricación, envío de materias primas o cambio de herramientas? Identificando problemas complejos rápidamente, encontrar la causa raíz y tomar las medidas adecuadas. El cambio rápido separará a los ganadores de los perdedores en la era venidera. de datos e IA. Esta capacidad solo es posible si se comparten datos. eficazmente en toda la organización.

Comparta datos para crear una experiencia de 360 ​​grados

La democratización de los datos también conduce a una experiencia más holística para su cliente. Cuando los datos no se comparten entre regiones o líneas de negocio, los clientes pueden sentir que tienen relaciones fragmentadas con cada entidad. Ya sea que se comuniquen con la oficina central a través del centro de llamadas o de un sucursal en persona mientras está de vacaciones, las marcas deberían poder proporcionar una experiencia consistente. Sin hacer que los datos estén disponibles en todos sus canales y regiones, los representantes de ventas y servicio no conocen a sus clientes y terminan entregar una experiencia inconexa, degradando la relación.

Impulsar la cultura de los datos: sustituir las suposiciones por datos

Las estrategias de democratización de los datos impulsan un mayor intercambio de datos y permiten una mayor cultura basada en datos. Una pieza clave para sobrevivir en la actualidad en constante cambio. competitivo y digitalizado es la capacidad de tomar decisiones con datos. Comprometerse a compartir datos es vital, pero entender cómo hacerlo Las decisiones basadas en datos habilitadas por el intercambio de datos son fundamentales para impulsar su estrategia de transformación digital hacia adelante y seguir siendo relevante.

Dado que los tomadores de decisiones pueden acceder a más datos, es más probable que utilizarlo para apoyar su toma de decisiones. Si bien la formación adecuada es clave para impulsar la cultura de los datos y garantizar que la transformación digital siga su curso, La formación sin acceso a datos para ejercer estas nuevas habilidades es contraproducente.

La cultura de los datos se extiende a medida que diferentes grupos colaboran y aprenden nuevas habilidades y percepciones. Por lo tanto, es esencial que también cree estándares para asegúrese de que la comunicación sea consistente a medida que los datos estén más disponibles. La terminología, los cálculos y las métricas que difieren entre dominios pueden generar a faltas de comunicación y errores. Catálogos de datos y glosarios empresariales que definir conjuntos de datos y términos comerciales puede ayudar a respaldar mejor colaboración.

Empoderar a las personas para impulsar la transformación digital

Empoderar a las personas con acceso a los datos y las habilidades para utilizarlos impulsa más innovación y acelera la migración hacia una empresa totalmente digital.

Con capacitación y acceso a datos generalizados, el crecimiento de la cultura de datos comienza a compuesto. Un mayor acceso a datos y capacitación alimenta la curiosidad, la experimentación, e innovación. Los profesionales aprenden a encontrar datos y utilizarlos para responder a sus preguntas y profundizar en las tendencias. También aprenden a utilizar datos para contar una historia. y presentar un caso para capitalizar una oportunidad de negocio. Cuanto más personas de su organización que siguen su curiosidad y buscan datos para apoyen una tendencia u oportunidad que observen, más ágil será su Cuanto mayor sea la organización, más rápido se lanzarán nuevos productos al mercado.

Si bien está surgiendo tecnología para permitir la democratización de los datos, todavía hay desafíos políticos a superar. Los datos son poder, y controlarlos tiene Implicaciones políticas. Por ejemplo, un grupo empresarial que puede mejorar Las decisiones basadas en datos de calidad pueden obtener más recursos que otras. departamentos sin el mismo acceso. Una estrategia de democratización de datos combinada con un marco de gobernanza federado puede ser extremadamente útil para unir la brecha entre las personas y sus inseguridades para apoyar una mayor colaboración.

La democratización de los datos y los marcos federados también permiten que las personas trabajen juntos de manera más eficiente. Cuando dos grupos intentan trabajar juntos o conseguir mejor alineados, necesitan trabajar con los mismos conjuntos de datos. Si se comparten datos ya está integrado en la cultura de una organización, esto se convierte en una segunda naturaleza. Con el intercambio de datos como opción predeterminada, comprender los datos de otros grupos se vuelve más fácil. La terminología, las métricas y los cálculos pueden diferir, lo que lleva a confusión, desalineación e ineficiencias. Narración de datos y justificar una hipótesis basada en conjuntos de datos uniformes hace que el consenso sea mucho más más fácil. Con mayor innovación y colaboración, las organizaciones pueden agilizar sus proyectos de transformación digital.

Utilice la democratización de los datos para acabar con los silos empresariales e impulsar la cultura de los datos. y empoderar a los empleados.

Implementando la democratización de datos

Data democratization can be a crucial strategy to help you reach your digital transformation goals. Still, as people are empowered to share and use data more freely, certain guardrails must also be incorporated into your strategy. Governance and data quality are core to any successful data democratization strategy.

Governance

Al descentralizar el acceso y el control, tener el equilibrio adecuado de la gobernanza y la autonomía son un desafío. La explosión de la “TI en la sombra” ha demostrado que si la TI central dicta qué herramientas pueden utilizar los trabajadores tecnológicos, Buscarán soluciones fuera del ámbito de TI con productividad. prevalecer sobre el cumplimiento.

Un marco de gobernanza flexible que incorpora las necesidades y requisitos de los usuarios y los requisitos de TI para garantizar que los datos se manejen de manera responsable ayuda las organizaciones caminan por esta cuerda floja.

La gobernanza es más que seguridad; garantiza que los datos sean precisos, accesibles, privado y utilizable. El control de calidad es fundamental para garantizar que los datos sean precisos. y digno de confianza. Sin datos confiables, las estrategias colapsarán a medida que avanzan. Los tomadores de decisiones pierden la confianza en sus datos y vuelven a tomar decisiones. basándose únicamente en su instinto y experiencia.

Las políticas y estrategias de gobernanza de datos bien definidas son fundamentales para éxito a largo plazo de la implementación de la democratización de los datos. Si lo entiendes mal, podría retrasar su viaje de transformación digital. Bien hecho, tienes toda una organización de personas que tratan los datos con el respeto que se merecen y asumir la responsabilidad de garantizar una gobernanza adecuada.

IA en la gobernanza

La explosión de la IA y su rápido avance hacia las aplicaciones convencionales es notable. La tecnología también está impactando la gobernanza de datos y apoyando Estrategias de democratización de datos.

Accesibilidad

La IA ayuda con el acceso a los datos al permitir que los analistas accedan a los datos necesitan más rápidamente. Las funciones de copiloto permiten a los analistas simplemente pídale a un chatbot que obtenga los datos que necesita y el robot de IA podrá encuentre y recupere rápidamente los datos.

Calidad de datos

La IA ayuda a garantizar la calidad de los datos. Los modelos de validación verifican los datos como se captura para garantizar que sea válido y esté libre de errores. La IA también es detectar datos atípicos que podrían ser errores o indicar problemas.

Seguridad y privacidad

La IA contribuye a la seguridad y la privacidad al ayudar a garantizar que solo las personas autorizadas tienen acceso a datos sensibles. Los modelos de IA pueden ser construido que puede identificar rápidamente qué datos son confidenciales y restringir acceso a él. También se pueden crear modelos que puedan identificar a los usuarios que quiénes deben estar autorizados a acceder a datos confidenciales y quiénes no.

La IA puede ayudar a automatizar aspectos de la gobernanza de datos, haciendo que los datos la democratización sea mucho más fácil de escalar en toda la organización. departamentos de TI no siempre están dispuestos a ceder el control de los datos, especialmente a escala, pero con una gobernanza respaldada por la implementación de IA, más controles y equilibrios existen para garantizar el cumplimiento.

La democratización de los datos como motor del crecimiento

IDC predice que el gasto en transformación digital alcanzará los 3,9 billones de dólares en 2027. En los próximos años, la hiperautomatización y la toma de decisiones mediante IA serán puntos focales para estas inversiones. Cuando los científicos de datos tienen acceso a más datos, pueden construir mejores modelos para impulsar una mejor toma de decisiones basada en IA. Una mayor alfabetización en datos respaldada por un mayor acceso a los datos crea una mayor cultura de datos, lo que conduce a una mayor calidad de los datos a medida que toda la organización está invertido en garantizar que cada conjunto de datos sea de la más alta calidad.

En la próxima etapa de crecimiento empresarial, la toma de decisiones se acelerará exponencialmente a medida que la IA toma muchas de las decisiones simples y experimentadas Los profesionales interrogan diversos conjuntos de datos para abordar dilemas complejos. Las organizaciones que tengan los datos correctos disponibles para las personas adecuadas estar un paso por delante de los competidores que no lo hacen.