Gestión de productos de datos: sobrecarga de datos a datos habilitados en 3 pasos

Las empresas de hoy se tambalean al borde de la sobrecarga de datos.

Históricamente, hemos tenido una mente unidireccional en lo que respecta a los datos: recopilar tantos como sea posible, de tantas fuentes como sea posible. Sin embargo, este almacenamiento implacable ha convertido los datos de un recurso valioso en una vergüenza de riquezas.

Los esfuerzos por gestionar este inmanejable cantidad de datos han dado lugar a múltiples fuentes de la verdad, erosionando la confianza en los propios datos. Como resultado, la calidad de los datos, la gobernanza y la confianza se han visto afectadas, lo que ha afectado a la toma de decisiones en varios niveles. La reciente investigación de Gartner®, de hecho, reveló que el "44 % de las funciones de D&A son eficaces para proporcionar valor a la organización".¹ Este dato por sí solo pone de relieve una importante oportunidad de mejora.

Para muchos de nuestros clientes, crear una nueva estrategia de datos implica algo más que encontrar nuevos socios o soluciones. En su lugar, requiere una reevaluación de cómo se administran los datos a nivel de organización mediante...

• Auditar los puntos débiles y objetivos de los datos de su equipo
• Desarrollo de un enfoque de gestión de productos para los datos
• Entrar en el mercado de datos para generar nuevas fuentes de ingresos

Auditar los puntos débiles y objetivos de los datos de su equipo

Para auditar eficazmente el ecosistema de datos de su equipo, la colaboración es clave. Las partes interesadas de las distintas líneas de negocio deben unirse para definir claramente sus puntos débiles y necesidades en materia de datos. Esta colaboración establece la base para abordar los desafíos de los datos de su empresa, así como para establecer objetivos a corto y largo plazo para sus resultados y conocimientos basados en datos.

Tomemos, por ejemplo, a uno de nuestros clientes del sector de los servicios financieros. Como muchas empresas modernas, este cliente se ha convertido, a lo largo de los años, en el guardián de un extenso repositorio de datos, plagado de duplicados, redundancias y barreras de acceso.

Sabían que había llegado el momento de adoptar una nueva estrategia de datos, pero aún no habían definido cómo sería para ellos y sus operaciones. Sin embargo, una cosa estaba clara: sus métodos de gestión de datos actuales socavaban sus objetivos empresariales más grandes.

Por ejemplo, muchos de sus equipos pensaban que faltaba una fuente única de información sobre los clientes, lo que no solo les impedía optimizar las experiencias de los clientes, sino que también reducía la productividad y la obtención de ingresos.

Históricamente, los datos de la empresa se almacenaban en varios sistemas antiguos, incluidos mainframes y varios almacenes de datos antiguos. Esta complejidad dificultó cada vez más el catalogar fuentes de datos de manera eficiente. Entonces, cuando llegó el momento de compilar una visión integral de los clientes de la empresa, los equipos no tuvieron más remedio que extraer múltiples fuentes de datos, lo que aumentó la posibilidad de errores y descuidos.

Desarrollo de un enfoque de gestión de productos para los datos

Abordar desafíos de gestión de datos como este podría comenzar con la formación de un equipo multifuncional de PYME, científicos de datos y analistas de datos (en este caso, principalmente de los departamentos de marketing y ventas). Después, este equipo se uniría para idear y diseñar soluciones de datos adaptadas a las necesidades de su organización.

Y aquí es donde entra en juego el enfoque de gestión de productos.

Cuando los equipos comienzan a tratar los datos como un producto, establecen naturalmente un flujo de trabajo de gestión de productos, lo que aumenta la transparencia y maximiza el valor. El objetivo de un enfoque de producto de datos es crear herramientas o soluciones de datos que se puedan utilizar y reutilizar en todos los equipos para diversos casos de uso. En otras palabras: una única fuente de verdad.

Por ejemplo, una organización -como el proveedor de servicios financieros mencionado anteriormente- que tiene problemas con los datos de los clientes podría empezar por aprovechar los datos existentes para crear una visión unificada de 360 grados de los datos de los clientes. En el pasado, esta organización podría haber descartado los datos después de un solo uso, limitando su utilidad y eficiencia general. Por el contrario, un producto de datos como el panel de control del cliente de 360 grados proporcionaría una fuente confiable y unificada de datos del cliente a la que recurrir una y otra vez.

Sin embargo, crear productos de datos, como este panel de clientes de 360 grados, es solo una parte del proceso. Es igualmente importante cultivar una mentalidad de gestión de productos en toda la cartera de datos.

Adoptar un enfoque de gestión de productos para los datos de la empresa, por ejemplo, a menudo requiere asignar un gestor de productos dedicado a cada producto de datos. Significa integrar canalizaciones automatizadas de productos de datos con agilidad e inteligencia. Y requiere el control de cada producto a través de un sistema federado para la observabilidad.

Este enfoque estratégico garantiza que los datos sigan siendo un activo empresarial valioso, impulsando constantemente el valor tanto en el presente como en el futuro.

Ingresar al mercado de datos

Adoptar una mentalidad de gestión de productos para sus datos es una potente herramienta para mejorar la accesibilidad y la usabilidad de sus datos. Pero las implicaciones de una estrategia de datos como producto se extienden aún más, más allá de las fronteras de su empresa, allanando el camino para la distribución y monetización de esos mismos datos.

Al empaquetar sus datos en productos, puede entregar los datos limpios, completos y controlados a los mercados de datos. Allí, los proveedores, así como otros socios B2B posteriores, pueden obtener esos datos para, por ejemplo, ejecutar modelos de IA de manera más completa o crear experiencias de usuario más personalizadas.

A medida que los sectores como los servicios financieros comienzan a expandirse a nuevos paradigmas, como la banca abierta, ajustar su estrategia de datos para aprovechar estas oportunidades no es cuestión de si, sino de cuándo y de qué recursos requerirá.

Ahora es el momento de comenzar a responder esas preguntas.

Naveen Kamat es vicepresidente de datos y servicios de IA de CTO en Kyndryl

¹ Gartner, CDAO Agenda 2023: Presencia, Persistencia y Desempeño, marzo de 2023

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