¿Qué se necesita realmente para liderar una organización moderna basada en datos?

Los datos son el alma de la empresa moderna, con 79 zettabytes de datos creados, capturados, copiados y consumidos solo en 2021. Las empresas deben adoptar un enfoque basado en datos.

Un enfoque basado en datos es un marco de gestión organizativa estratégica en el que los datos y el análisis impulsan las decisiones en lugar de la intuición o las formas tradicionales de hacer las cosas. Este enfoque enfatiza el uso de datos para informar decisiones y medir el impacto de esas decisiones. Un enfoque basado en datos se centra en los datos para impulsar el rendimiento empresarial al tiempo que garantiza una gobernanza, accesibilidad y seguridad claras.

También implica eliminar los silos y crear una plataforma de datos a escala empresarial que ayude a reducir la fricción en el uso de datos, aumente la confianza en los datos y adopte enfoques estandarizados para la administración y el gobierno de datos. Romper estos silos permitirá que los datos se utilicen más rápido y se combinen de formas nuevas e interesantes entre equipos y organizaciones para crear nuevo valor para sus negocios.

Si bien muchas empresas afirman priorizar "los datos primero", ¿qué les falta para asegurarse de que realmente tienen un enfoque modernizado de los datos?

Dar forma a una organización basada en datos

La gestión de datos es importante: de hecho, hay alrededor de 600 centros de datos a gran escala en todo el mundo, cada uno de los cuales aloja al menos 5000 servidores para satisfacer la necesidad cada vez mayor de almacenamiento de datos. Josh Miramant, CEO de Blue Orange Digital, dice que ser una organización exitosa basada en datos no comienza con datos; comienza con las personas.

Los gerentes y los usuarios deben adoptar una cultura basada en datos. Deben ver los resultados como métricas y asegurarse de que se haga el esfuerzo de comunicarse de esa manera, según Miramant. "Muchas empresas tienen buenas intenciones de basarse en métricas, pero se atascan en la implementación", dice Miramant. "Ninguna cantidad de infraestructura de datos, herramientas o diseño superará la necesidad de una organización 'alfabetizada en datos'.

Miramant continúa explicando que al implementar procesos comerciales, las soluciones basadas en métricas deben definirse e implementarse junto con esos procesos. Luego, los gerentes y las partes interesadas pueden usar estas métricas para crear ciclos de retroalimentación iterativos para mejorar los resultados comerciales de manera medible.

"Con consumidores 'alfabetizados en datos', las empresas deben invertir en múltiples disciplinas de datos para garantizar que la eficiencia esté actualizada, dice Miramant. "Adoptar una cultura basada en datos entorno con consumidores de datos y gestión de datos integrados en cada unidad de negocio y equipo de gestión".

Miramant dice que los equipos de datos centralizados son responsables de los principales flujos de trabajo de transformación, las funciones de observación de datos y la seguridad. La capa descentralizada, sin embargo, permite que las unidades de negocio accedan a entornos de datos de alto rendimiento. Esto les permite acceder rápidamente a los datos, traer nuevos datos para combinarlos con los datos existentes para responder preguntas y procesar datos a escala sin habilidades muy técnicas.

“Las unidades de negocios deben poder desarrollar flujos de trabajo lógicos y modelos de datos únicos mientras usan entornos de datos recientes y accesibles”, continúa Miramant. "El acceso seguro y manejable a los datos es clave para acabar con los silos de datos que normalmente atascan a los usuarios sin conocimientos técnicos".

Por último, Miramant cree que la creación de herramientas de datos modernas, como Snowflake y Databricks, así como herramientas de ingestión e integración de datos de autoservicio y software de inteligencia comercial, ha reducido significativamente las fricciones técnicas que impedían que las organizaciones alcanzaran el estado de prioridad de los datos. . Las herramientas de datos actuales reducen el costo y la complejidad para servir a una gama más amplia de usuarios de datos...