Romper los silos de datos

Análisis predictivo, ciencia de datos, inteligencia artificial, bots. Las oleadas de avances en la aplicación de los datos siguen llegando. No puede leer las páginas de los principales medios de comunicación o empresariales sin que le impresione la oportunidad. Sin embargo, aunque el poder de la analítica es moneda corriente, es se habla de ello mucho más a menudo de lo que se practica. El mayor obstáculo para utilizar el análisis de datos avanzado no es la base de habilidades o la tecnología; es simplemente el acceso antiguo a los datos.

Todos los CIO que conozco me dicen que están entusiasmados con el potencial de la analítica para su negocio. Con una salvedad: en primer lugar, no pueden tener en sus manos los datos. Aprovechar los datos como una ventaja competitiva es una necesidad para las empresas actuales, entonces, ¿por qué es tan difícil acceder a los datos que necesitamos?

El uso de los datos tiene un coste. Detrás del glamour de una visión analítica poderosa hay una acumulación de tediosas preparaciones de datos. Desde el popular surgimiento de la ciencia de datos como campo, sus profesionales han afirmado que el 80% del trabajo implicado es adquirir y preparar datos. A pesar de los esfuerzos de los vendedores de software por crear herramientas de autoservicio para la preparación de datos, es probable que esta proporción del trabajo siga siendo la misma en un futuro próximo, por un par de razones.

Centro Insight

• La próxima era de la analítica

  Patrocinado por SAS

  Aprovechar el poder del aprendizaje automático y otras tecnologías.

En primer lugar, no puede separar claramente los datos de su uso previsto. Según la aplicación que desee, tendrá que formatear, filtrar y manipular los datos en consecuencia. Cada problema nuevo tiene sus aspectos únicos que, por lo general, se remontan a la adquisición y preparación de los datos. En segundo lugar, los datos proporcionan información y ventajas. Una vez que haya cosechado los frutos más fáciles (los datos fáciles de preparar), se queda atrás si no busca el siguiente nivel de información. Por lo tanto, debe buscar los datos, que son más difíciles de encontrar y usar, lo que aumenta la cantidad de tiempo que se dedica a la preparación.

Pero hay un demonio más grande y caro que acecha en las empresas. Un demonio que puede aumentar ese 80% y, a menudo, hace que las iniciativas sean imposibles: silos de datos. Estos silos son islas de datos aisladas y hacen que sea prohibitivamente caro extraer datos y destinarlos a otros usos. Pueden surgir por varias razones.

Estructural. Las aplicaciones de software se escriben en un momento dado, para un grupo concreto de la empresa. En un mundo de recursos limitados, las aplicaciones están optimizadas para su función principal. Es poco probable que los incentivos de los equipos individuales fomenten el intercambio de datos como requisito principal. Este enfoque en la función, por ejemplo, puede provocar que las ventas recientes se almacenen en sistemas diferentes a las ventas históricas, lo que representa un obstáculo inmediato para impulsar las ventas mediante la recomendación personal de productos.

Político. El conocimiento es poder y los grupos de una organización comienzan a sospechar de que otras personas quieren utilizar sus datos. Y a menudo con alguna justificación, ya que las posibilidades de uso indebido, incluso accidental, son amplias. Los datos no son una entidad neutral, debe interpretarlos con conocimiento de su historia y contexto. Este sentido de propiedad puede ir en contra de los intereses de la organización en su conjunto.

Crecimiento. Cualquier empresa longeva ha crecido a lo largo de varias generaciones de líderes, filosofías y adquisiciones, lo que ha dado como resultado varios sistemas incompatibles. Incluso si la integración de datos no implica problemas políticos, es caro conciliar e integrar conjuntos de datos que incorporan diferentes enfoques de conceptos empresariales importantes.

Bloqueo de proveedor. Los vendedores de software son de los primeros en saber que el acceso a los datos es poder y sus estrategias pueden frustrar el deseo de los usuarios de exportar los datos que contienen las aplicaciones. Esto es particularmente peligroso con las aplicaciones de software como servicio, en las que el proveedor quiere mantenerlo dentro de su plataforma en la nube. Los vendedores también se han esforzado por crear funciones laborales completas y trayectorias profesionales centradas en su software. Cualquier indicio de mudanza de ese mundo podría amenazar el sustento de un profesional del software formado y certificado.

El uso de los datos cuesta dinero. Para pasar a usos con mayor valor y mantener una ventaja competitiva, necesitamos reducir el impacto de los silos de datos en nuestras empresas. Para eliminar las barreras de los silos, lo más eficaz es un enfoque progresista y pragmático. El objetivo final de adoptar el análisis de datos avanzado es hacer que una empresa se base en los datos, es decir, que se beneficie de los datos de una manera coherente en toda la organización. Lamentablemente, pocos pueden darse el lujo de construir una infraestructura adecuada desde cero, por lo que las empresas deben encontrar la manera de llegar allí de forma gradual.

No se deje deslumbrar por el sorteo de otra palabra de moda favorita de la industria, la» lago de datos.» Las cosas no son tan sencillas como podría evocar la imagen de aguas cristalinas y manantiales de montaña. No podemos simplemente meter todos nuestros datos en un solo sistema y esperar que el resultado sea bueno. Su negocio es único y no puede comprar una ventaja única lista para usar. Se requieren cuidados, planificación e inversión. De lo contrario, seguro que acabará en un pantano de datos, repleto de responsabilidad, confusión y partes podridas.

En su lugar, intente identificar las oportunidades de gran valor. Analice las necesidades de su empresa y elija un problema en el que los datos puedan ofrecer un beneficio tangible, tal vez para mejorar las ventas o la respuesta preventiva a los incidentes. Aproveche los datos de la organización e invierta primero en estos casos de uso. No se trata de una prueba de concepto (debería hacerlo antes para identificar oportunidades), sino de un proyecto emblemático que puede impulsar las inversiones posteriores. Vincula la integración a su aplicación para obtener valor desde el principio.

Entonces, avance con el objetivo de la integración en mente. Cada paso progresivo debería convertirse también en una plataforma integrada para los datos de su empresa. No querrá recrear un conjunto de silos completamente nuevo, aunque sea con capacidades avanzadas.

Para ello, necesitará el apoyo del más alto nivel. La naturaleza interorganizacional de la integración de datos significa que, a menos que trabaje con el apoyo de los líderes ejecutivos y de los líderes de la empresa y la TI, se sentirá frustrado. A medida que avance en el uso de los datos en las aplicaciones operativas y estratégicas, los cambios organizativos serán inevitables.

En la economía digitalizada actual, la capacidad de utilizar los datos representa una ventaja competitiva real y esencial. Para llegar a un estado futuro de competencia analítica madura, queda mucho trabajo por hacer para integrar los datos que ya tiene. Este es un objetivo estratégico para toda la empresa y, si se aborda adecuadamente, lo llevará a desarrollar experiencia y una infraestructura de datos que le permitirá dar cada paso siguiente.

Por supuesto, si fuera fácil, no sería importante. Así como el 80% del trabajo de cualquier análisis de datos consiste en preparar los datos, espere que el 80% del trabajo para centrarse en los datos consista en integrar sus datos y ponerlos a disposición para satisfacer las necesidades de su empresa en su conjunto.