¿Desarrollar una estrategia de modernización de datos? Responda primero a estas siete preguntas

Bobby Unser, tres veces ganador del Indianápolis 500, dice: “El éxito es donde la preparación y la oportunidad se unen.” Lo mismo ocurre con la inteligencia artificial (IA). Presenta una oportunidad de negocio increíble, pero para aprovechar su poder, necesitas un plan bien pensado.

Las organizaciones que desarrollan una estrategia de modernización de datos están mejor preparadas para maximizar el potencial de la IA. Anclarán esta estrategia en cuatro áreas clave: gobernanza y cumplimiento de datos, arquitectura de datos, integración y accesibilidad de datos y análisis e informes de datos. Pero hay muchos otros factores que tener en cuenta.

Por ejemplo, migrar sus datos “tal cual” no es el mejor enfoque si eso significa simplemente mover datos de silos heredados a silos en la nube. Después de todo, esos datos contienen las entradas empresariales que la IA necesita para ofrecer información. Romper los silos de datos e integrarlos con sistemas de gestión de datos puede liberar la información que contienen.

Pero, ¿cómo abordar un compromiso como este que puede parecer insuperable? Para desarrollar una estrategia de modernización de datos eficaz, responda a estas siete preguntas fundamentales. Este enfoque sienta las bases para que pueda diseñar su estrategia de datos y preparar sus datos para la IA.

N.o 1: ¿Qué datos debo modernizar y trasladar a la nube?

Céntrese en los datos que impulsan un valor empresarial tangible. Esto puede significar modernizar y migrar datos que se alineen con los objetivos estratégicos del negocio. Por ejemplo, la integración de los datos de demanda de los clientes con información de marketing puede revolucionar las estrategias de fabricación e informar los procesos de RR. HH.

Esto también podría significar elegir datos que contribuyan a iniciativas que aumenten la innovación y la colaboración entre departamentos o unidades de negocio. Después de todo, su migración a la nube debe impulsar la conexión en toda la empresa y una toma de decisiones más informada. Otro buen candidato son los datos que tienen la mayor promesa de desbloquear información procesable cuando se introducen en un modelo de IA.

Con todas estas posibilidades, el objetivo es crear un lago de datos (almacenamiento basado en la nube para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados) y mover los datos ahí. Esto permite un flujo de información para transformar todos los aspectos de su organización, desde las experiencias personalizadas de los clientes hasta el mantenimiento predictivo.

N.o 2 - ¿Cómo puedo gestionar datos cada vez más dispares?

Con proyecciones para el volumen de datos que crecen a un ritmo asombroso cada año, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico para gestionar las “tres V”: volumen, variedad y velocidad. La clave es ir más allá del mero almacenamiento de estos datos para extraer los valiosos conocimientos de alto impacto que contienen. Los almacenes de datos tradicionales, limitados por las limitaciones de almacenamiento físico, se quedan cortos en esta nueva era.

La solución reside en lagos de datos y sistemas de gestión basados en la nube. Estas plataformas ofrecen la elasticidad y la escalabilidad necesarias para gestionar volúmenes masivos de datos diversos, incluidas las transmisiones en tiempo real desde dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Proporcionan un almacenamiento rentable, con opciones para archivar datos menos críticos a niveles de menor coste y purgar información obsoleta para mantener la eficiencia.

Sin embargo, las capacidades de almacenamiento son solo el principio. Céntrate en la selección y utilización inteligentes de los datos. Implemente políticas que prioricen la relevancia y el valor de los datos; no todos los datos garantizan la retención a largo plazo. Utilice análisis avanzados e IA para destilar información procesable a partir de este diluvio de datos. El objetivo es transformar sus datos en un activo estratégico que impulse la innovación y la eficiencia.

#3 - ¿Quién es responsable de las integraciones y el análisis?

Un equipo colaborativo de especialistas en datos formados, expertos en el dominio y planificadores estratégicos con experiencia en la gestión de datos en la nube satisface mejor la necesidad de integraciones eficaces entre unidades de negocio, integraciones y análisis de terceros. Más allá de este equipo, el papel de un Chief Data Officer (CDO) es crucial.

Contar con los profesionales adecuados es imprescindible. De lo contrario, su lago de datos podría convertirse en un montón de datos desordenados con datos obsoletos y de bajo valor. Tomemos como ejemplo la planificación estratégica de RR. HH. en una empresa global: es vital disponer de datos precisos y actualizados sobre las tendencias de la plantilla, como las preferencias laborales remotas frente a las presenciales. El uso de datos anteriores a 2020, por ejemplo, conduciría a estrategias defectuosas, ya que no tendría en cuenta el enorme aumento del trabajo remoto.

Para reforzar aún más su estrategia, adopte las operaciones de datos y las metodologías de operaciones de aprendizaje automático. Estos enfoques ayudan a operacionalizar y optimizar los flujos de trabajo de datos. Asegúrese de que su lago de datos en la nube y sus herramientas analíticas sean escalables y estén respaldadas por el talento adecuado. Tanto si desarrolla esta experiencia internamente como si la externaliza, estos pasos son necesarios para extraer valor real de sus iniciativas de modernización de datos.

N.o 4 - ¿Qué pasos debo tomar para proteger nuestros datos?

Es crucial mantener la seguridad de los datos y cumplir con los estándares de cumplimiento normativo cuando se actualizan o cambian los sistemas de datos. Proteger los datos confidenciales y personales es primordial para evitar sanciones financieras, daños irreparables a la reputación y la erosión de la confianza de los clientes. Elimine o anonimice la información de identificación personal (PII) y los datos confidenciales para cumplir con una multitud de normativas. Estos varían según la región geográfica y el sector, e incluyen leyes como el RGPD y la HIPAA.

Esa es otra ventaja de migrar datos a lagos de datos. El almacenamiento en la nube ofrece inherentemente una capa sólida de seguridad, incluida la regulación meticulosa de los privilegios de acceso de los usuarios, las definiciones específicas de roles y las ubicaciones estratégicas de almacenamiento de datos. La seguridad integrada de los lagos de datos los hace más seguros y resilientes que las soluciones de datos heredadas y aisladas.

Refuerce la resiliencia de los lagos de datos y protéjase contra las filtraciones aprovechando herramientas tecnológicas avanzadas, entre las que se incluyen:

• Estrategias de cifrado integrales
• Marcos de gestión de acceso Zero Trust
• Monitorización continua y en tiempo real con remediación inmediata
• Espejo de nube geolocalizada
• Soluciones de copia de seguridad de datos

N.o 5 - ¿Cuál es la forma más eficaz de gestionar la gobernanza, la calidad y el uso ético de los datos?

La gobernanza eficaz de los datos, la gestión de la calidad y el uso ético desempeñan un papel central en cualquier organización. Desarrollar un marco de gobernanza sólido, delinear funciones y responsabilidades claras, garantizando una propiedad inequívoca y controles de acceso bien definidos. Convierta la conformidad con los estándares normativos en una piedra angular de este marco, junto con protocolos rigurosos para la gestión de datos y la auditoría para mantener la integridad de los datos. Integre protocolos de abastecimiento y manipulación éticos en todas las prácticas de datos.

El control de calidad requiere un enfoque proactivo. Programe auditorías periódicas y bucles de retroalimentación para corregir las discrepancias en los datos y aumentar la fiabilidad y precisión de los conocimientos derivados de los datos. Mantenga el marco dinámico y receptivo evaluando regularmente la eficacia de la gobernanza y la adaptabilidad a la evolución de las normativas y los estándares. Este enfoque implica a las partes interesadas y fomenta una cultura de colaboración y un manejo ético de los datos.

Sus empleados pueden ser sus mayores defensores de una gobernanza de datos exitosa y un uso ético de los datos. Forme a los miembros de su equipo para valorar las prácticas éticas de datos y mantener la calidad de los datos. Y nunca deje de perfeccionar su enfoque de datos como organización. Al priorizar la gobernanza, la calidad y la ética, genera confianza y mitiga los riesgos asociados con el uso de los datos. Posicione a su organización como administrador de datos responsable y ético.

N.o 6 - ¿Cómo puedo preparar los datos para un uso eficaz de la IA?

La diversidad, calidad y cantidad de sus datos constituyen la base del potencial de la IA. Preparar los datos para un uso eficaz de la IA es un paso crítico para que los modelos de IA puedan detectar patrones, predecir resultados y generar información procesable. La formación en IA se basa en datos nuevos y pertinentes, formando un bucle de aprendizaje automático que perfecciona los algoritmos y mejora su precisión con el tiempo.

Prepare los datos de forma eficaz para el uso de la IA centrándose en lo siguiente:

• Calidad de datos: Introduzca procesos como la eliminación o corrección de imprecisiones e incoherencias, el tratamiento de valores faltantes y la normalización de datos para garantizar la uniformidad.
• Estructura de datos: Tenga en cuenta los requisitos específicos del modelo de IA que planea utilizar a la hora de elegir cómo estructurar y formatear sus datos. Esto podría implicar transformar los datos en un formato adecuado, como CSV o JSON, o organizarlos en tablas o bases de datos.
• Etiqueta de datos: Aplique etiquetas precisas para garantizar que su sistema de IA aprenda correctamente de los datos. Para proporcionar un conjunto de datos más completo, prepárese para ampliar estos datos, especialmente si el conjunto de datos original es limitado o sesgado. Este paso es especialmente importante para los modelos de aprendizaje supervisados.
• División de datos: Divida los datos en conjuntos de formación, validación y pruebas para evaluar el rendimiento de su modelo de IA. Esto le permite entrenar el modelo en un conjunto de datos, ajustarlo con otro y probar su rendimiento en un tercero.

Su atención al detalle a la hora de preparar los datos de IA puede ayudar a garantizar que los datos que introduce en sus sistemas de IA sean lo más precisos y representativos posible.

N.o 7 - ¿Cómo puedo integrar eficazmente nuevas tecnologías con nuestros sistemas existentes?

Muchas organizaciones se enfrentan al reto de integrar tecnologías de datos de vanguardia con sus sistemas existentes, a menudo obsoletos. Tenga en cuenta los factores tecnológicos y humanos a la hora de ponderar el enfoque adecuado para su organización. Un enfoque equilibrado puede minimizar la interrupción de las operaciones actuales. Cuando se trata de objetivos de integración, asegure la compatibilidad de los datos, prepare a su personal, gestione los riesgos y busque una infraestructura escalable y preparada para el futuro.

Aunque es única para su organización, su estrategia debe cubrir:

• Elección entre una integración gradual o una revisión completa
• Garantizar la compatibilidad de los datos con las nuevas tecnologías
• Formar a los empleados para que trabajen con los nuevos sistemas junto con los antiguos.

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