Los laboratorios de datos son centros de innovación empresarial basados en datos y preparados para el futuro. Apoyan el desarrollo de casos de uso analizando y examinando los datos existentes e identificando soluciones. Llegaremos al fondo de lo que realmente significa un laboratorio de datos y cómo se crean. Además, mostraremos los retos comunes y las mejores prácticas, y hablaremos del DataLab en el contexto del [at] Data Journey. 

Laboratorio de datos: puente entre la inteligencia empresarial y el departamento especializado

Los departamentos informáticos de las empresas de todos los sectores se enfrentan ahora al reto de encontrar soluciones clásicas de inteligencia empresarial o Herramientas de inteligencia empresarial con los requisitos de los departamentos especializados. Cada vez es más necesario tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez. Además, es necesario transferirlos a modelos y rutinas que puedan monetizarse. Para ello, muchos departamentos utilizan herramientas de autoservicio adecuadas y Servicios en la nube - a menudo por su cuenta Inteligencia empresarial (BI) pasado. Esto conlleva casi inevitablemente el peligro de una pérdida de transparencia: la gente trabaja con propósitos opuestos. 

El uso de un laboratorio de datos puede contrarrestar la aparición de una "TI de dos clases". Por un lado, porque los laboratorios de datos crean una ubicación central para todos los datos. Por otro, la introducción de procesos adecuados permite sentar las bases para un trabajo inteligente con los datos recopilados. 

El Data Lab combina enfoques tradicionales y modernos en forma de BI bimodal. De este modo, ofrece un lugar para la innovación, pero al mismo tiempo también sirve de enlace en la comunicación. El objetivo global es analizar los datos de la empresa de forma rápida y orientada a la aplicación junto con los departamentos especializados. Los circuitos acelerados de retroalimentación hacen operativos los resultados en el desarrollo de prototipos.  

Los procesos creados en un laboratorio de datos fomentan la generación de hipótesis y permiten comprobar su viabilidad en el momento oportuno. De este modo, los modelos basados en datos relevantes para la empresa encuentran más rápidamente su aplicación sin sobrecargar las capacidades de un BI clásico.   

Estrategia y expertos como factores de éxito para crear un laboratorio de datos 

La implantación de un laboratorio de datos en una empresa parece complicada a primera vista y puede asustar a algunas empresas. Sin embargo, las ventajas superan claramente a los inconvenientes y, con una planificación exhaustiva, el proyecto es fácil de poner en marcha. Los siguientes factores de éxito desempeñan un papel importante: 

1. Definir objetivos y KPI 

2. Definir el alcance y el presupuesto del Laboratorio de Datos. 

3. Proporcionar los recursos adecuados 

A partir de la definición del objetivo, las empresas pueden determinar el alcance individual del Laboratorio de Datos. Para una implantación con éxito, los recursos disponibles son especialmente decisivos. Entre ellos figuran, sobre todo, empleados cualificados y formados. En un laboratorio de datos deben cubrirse los siguientes puestos clave: 

Analista de datos o analista empresarial 

Un analista de datos comprende las necesidades de los usuarios de los distintos departamentos y aporta estos conocimientos al laboratorio de datos. Este empleado constituye así el vínculo directo entre el laboratorio de datos y la empresa, y no como un observador silencioso, sino como un actor proactivo. El analista de datos es responsable de comprender activamente los procesos empresariales e identificar las necesidades. 

Científico de datos 

En Científico de datos traduce las conclusiones sobre las necesidades y requisitos de las áreas especializadas en preguntas concretas sobre datos. Para ello, elabora respuestas adecuadas y desarrolla los modelos correspondientes.  

Ingeniero de datos 

La recopilación de los datos para el Científico de Datos corre a cargo del Ingeniero de datos. Al mismo tiempo, tiende puentes con los desarrolladores y arquitectos de datos de Corporate BI. Su tarea consiste en iniciar y supervisar la transferencia al BI Corporativo y la adaptación de los modelos desarrollados en el Laboratorio de Datos. De este modo, también previene la aparición de silos de datos autosuficientes en los departamentos.  

Arquitecto o desarrollador de datos 

En realidad, el arquitecto de datos pertenece más al BI corporativo que al laboratorio de datos. Sin embargo, desempeña un papel importante debido a su proximidad directa con el usuario en los departamentos de negocio. El Arquitecto de Datos implementa los modelos, es decir, los resultados del trabajo del Laboratorio de Datos, en las operaciones de negocio. 

¿Cuáles son los retos que hay que superar? 

Aunque las empresas cuenten con una estrategia integral y personal experto, un laboratorio de datos puede plantear dificultades. Los obstáculos más comunes son: 

Compatibilidad de todos los sistemas utilizados 

Resulta ventajoso disponer de una infraestructura tecnológica que se adapte por igual a las necesidades del BI corporativo y del Data Lab. A la hora de seleccionar los sistemas adecuados, puede ser útil el apoyo de consultores experimentados. Evalúan la configuración existente y ofrecen sugerencias de mejoras y mejores prácticas.  

Escalabilidad del laboratorio de datos 

Mediante el uso de Soluciones de computación en nube La escalabilidad puede aumentar considerablemente. Los requisitos de almacenamiento y potencia de cálculo pueden adaptarse con flexibilidad a las necesidades y cargas de trabajo diarias. Además, se incluye la creación y el uso simultáneo de distintos entornos de prueba. 

Seguridad de los datos 

En el Data Lab se almacenan datos sensibles. Por lo tanto, es indispensable una supervisión y protección constantes contra el acceso de terceros. Internamente, esto a menudo no puede cubrirse debido a la limitación de recursos. Esto puede remediarse con sistemas de seguridad de datos basados en la nube. 

El [at] DataLab: del concepto al prototipo 

Los proyectos de datos e IA se llevan a cabo en [en] de acuerdo con el Método Data Journey se está llevando a cabo. El objetivo de la fase DataLab es probar lo antes posible casos de uso basados en la estrategia de datos y convertirlos en prototipos iniciales. Se recorren las siguientes fases: 

1. Concepto 

Junto con los distintos departamentos, se crean hipótesis, se comprueban los datos existentes y se desarrollan conceptos analíticos en talleres sobre casos de uso.  

2. exploración 

La posterior exploración del caso de uso, es decir, el examen de la viabilidad empresarial, se realiza construyendo un entorno de prueba durante un hackathon de varios días de duración. Al cabo de una semana, queda claro si el caso de uso puede llevarse a la práctica. 

3. prototipo 

En función del resultado, se puede desarrollar un prototipo de aplicación que se utilizará en el siguiente paso. Para ello, se crea una primera versión en un entorno de prueba a partir de la base de datos existente. Esto ofrece resultados realistas y un valor añadido para los usuarios. 

El laboratorio de datos, clave del éxito 

Para que una empresa esté en condiciones, en términos de infraestructura, personal y tecnología, no sólo de crear un laboratorio de datos, sino también de lograr resultados útiles con él, puede ser útil el apoyo de consultores externos. Esto no sólo facilita el desarrollo de estrategias, sino que también permite cubrir puestos clave importantes. Las posibilidades de identificar datos valiosos de la empresa y hacer realidad una innovación empresarial aumentan considerablemente. En definitiva, el Data Lab ofrece a empresas de todos los tamaños la promoción específica y exitosa del impulso innovador de sus departamentos especializados.