El principio rector de hoy en día es la empresa digital autónoma, caracterizada por tres rasgos clave: agilidad empresarial, centrado en el cliente y capacidad para tomar decisiones basadas en datos. Estos atributos dependen en gran medida de la calidad de los datos, elevando su valor como nunca antes. Sin embargo, extraer valor de un paisaje de datos cada vez más complejo y en expansión es cada vez más desafiante.
Ram Chakravarti, CTO de BMC Software, afirma: "Aunque muchas organizaciones reconocen el valor de los datos, aún enfrentan dificultades con la gestión de datos. Esto crea una ventaja competitiva significativa para quienes sobresalen en este aspecto y una amenaza existencial para quienes no lo hacen. Este problema —lo que yo llamo el desafío de la última milla— es crucial para lograr la madurez de los datos."
Una encuesta de BMC sobre prácticas globales de TI y negocios refuerza esto: las organizaciones con mayor madurez de datos reportan mejores resultados en la toma de decisiones estratégicas, satisfacción del cliente, ahorro de costos y desarrollo de productos.
Desafíos para Lograr la Madurez de los Datos
En la era de la IA, los desafíos tradicionales relacionados con los datos se han intensificado. Los costos asociados con la minería, almacenamiento y análisis de datos, junto con la necesidad de profesionales capacitados, requieren una inversión sustancial. Además, la rápida generación de nuevas fuentes de datos a través de dispositivos, aplicaciones y personas complica el panorama. Los silos de datos a menudo persisten sin la supervisión estratégica adecuada, obstaculizando cambios culturales necesarios para operaciones de datos más ágiles. La operacionalización de los datos a la escala y sofisticación esperada por las partes interesadas sigue siendo una barrera considerable. Aunque la automatización y la IA pueden mejorar las capacidades, su efectividad disminuye sin prácticas de datos alineadas.
"Muchas organizaciones encuentran difícil operacionalizar su gestión y análisis de datos más allá de algunos casos de uso," señala Chakravarti. "Es esencial repensar su modelo operativo y procesos. Los enfoques tradicionales de gestión de datos son insuficientes en la era de la IA: necesita DataOps."
Entendiendo DataOps
DataOps, u operaciones de datos, es una práctica integral que aplica principios de DevOps, automatización e inteligencia para democratizar los datos y descubrir valor empresarial. Conecta diversos roles dentro de una organización, desde analistas y propietarios de datos hasta ingenieros y equipos de gestión de riesgos, facilitando la colaboración para acelerar descubrimientos impulsados por datos de manera segura.
Chakravarti explica: "La colaboración entre partes interesadas es vital; sin ella, el progreso se ve obstaculizado. Es un proceso ágil donde los datos se tratan como un activo compartido, lo que requiere un diseño integral en los equipos para apoyar casos de uso de alto valor."
Esto incluye identificar oportunidades de ingresos, como comprender comportamientos de clientes que los competidores pueden no reconocer, mejorando así la lealtad y el gasto. Además, DataOps promueve la productividad y eficiencia a través del autoservicio de los empleados, la gestión del conocimiento y la mitigación efectiva de riesgos. Utilizar datos para adaptar estrategias existentes puede ser un desafío, pero se convierte en una ventaja competitiva a medida que evoluciona la inteligencia de datos.
Construyendo una Base de DataOps
La automatización es clave para habilitar DataOps, simplificando complejos canales de datos que gestionan información de fuentes tradicionales y emergentes. Esto implica etapas como ingestión, integración, control de calidad, pruebas, implementación y gobernanza, todas orientadas a obtener insights accionables. Las características de observabilidad permiten el monitoreo en tiempo real de la salud y el rendimiento de los datos a lo largo de estos canales, subrayando la importancia de la supervisión.
Mantener una alta calidad de los datos es esencial para el éxito de iniciativas de IA y análisis, abordando preocupaciones como precisión, consistencia y completitud. Las organizaciones deben implementar robustas herramientas para asegurar la calidad de los datos en las canalizaciones de análisis. Sin embargo, mejorar la calidad de los datos a menudo requiere un enfoque medido, ya que iniciativas repentinas pueden exigir inversiones significativas. Más allá de la tecnología, el éxito de DataOps necesita cambios de proceso y un cambio cultural que puede ser transformador.
Empezando el Viaje de DataOps
Implementar una estrategia de DataOps debe comenzar con objetivos manejables en vez de intentar abordar todos los desafíos de gestión de datos empresariales de una vez. Enfóquese en lograr resultados de alto valor y fácilmente alcanzables, aplicando las mejores prácticas de calidad de datos a los primeros casos de uso. Al escalar esfuerzos, considere lo siguiente:
1. Apoyo Ejecutivo: Obtener el respaldo de la dirección es fundamental para la colaboración interfuncional.
2. Estructura Organizacional: Establecer un sólido marco operativo y de supervisión asegura que los datos sean propiedad y se gestionen de manera adecuada en toda la organización.
3. Objetivos Claros: Comprender los resultados deseados ayuda a identificar e invertir en casos de uso de alto valor. Los proyectos exitosos están estrechamente alineados con beneficios comerciales tangibles, como mejorar la retención de clientes o la productividad de los empleados.
4. Procesos Iterativos: Mantenga altos estándares de calidad de datos mientras implementa pequeñas mejoras sistemáticas, asegurándose de establecer una línea base y evaluar el progreso.
"Comience en pequeño, demuestre valor rápidamente y pregunte continuamente: '¿Y qué?' " aconseja Chakravarti. "Aprenda, construya, escale y refine las prácticas. Introduzca nuevas estrategias de manera metódica, y alcanzará resultados significativos."
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