Convertirse en una empresa basada en datos no es fácil. Los datos desempeñan un papel en casi todas las áreas de una empresa. El primer paso para sacar más partido de estos datos: A Estrategia de datos como base para futuras innovaciones, experimentos y proyectos. En el éxito de una estrategia de datos influyen muchos y muy diversos factores. A continuación presentamos nuestro TOP10 de componentes básicos de una estrategia de datos que deberían tener en cuenta todos aquellos que intentan que su empresa sea "data-driven".

Clasificación 10 - Análisis limpio

"¿En qué punto nos encontramos?" Esta pregunta es más importante de lo que uno podría pensar cuando se transforma en una empresa basada en datos. Una estrategia de datos siempre es multidimensional, por lo que todas las dimensiones también deben considerarse de antemano. La creación de un modelo de madurez para cada dimensión de la transformación de de la transformación real es esencial para el éxito de una estrategia de datos. Mediante la evaluación de cada área de investigación en una escala de "inexistente" a "valor añadido", se puede evaluar la alineación de una empresa hacia los datos y la IA y planificar nuevos pasos.

Clasificación 9 - Recomendaciones precisas de actuación

"Hacer es como hablar, pero mejor". Para poner en práctica una estrategia se necesitan instrucciones precisas y granulares. Con la ayuda de un Hoja de ruta y un Arquitectura de datos y metadatos debe ser cuantificable y objetivos bien pensados y las medidas para alcanzarlos deben debatirse con los equipos de la empresa. En Evita malentendidos o incluso despiste en la ejecución de las tareas encomendadas.

Clasificación 8 - Visión y estrategia claras

Una estrategia de datos también debe estar anclada a una "altitud de vuelo de 10.000 m": La visión y el objetivo de una estrategia de datos desempeñan un papel importante dentro de la empresa. Con una misión y una visión definidas de una empresa impulsada por los datos, una estrategia de datos puede especificarse más y considerarse particular. Sólo con una empresa impulsada por los datos o, al menos, una Modelo de negocio basado en datosSi existe una estrategia de datos establecida en la empresa, puede generarse el correspondiente retorno de la inversión. Con una Cultura de datos y la comunicación cualitativa entre diferentes áreas, equipos y niveles de gestión, es más fácil lograr una estrategia de datos y acceder a la información y los conocimientos dentro de la empresa.

Clasificación 7 - Desarrollo de casos de uso

Una estrategia de datos puede parecer un concepto vago para gestionar los datos en la empresa, pero no lo es. Los casos de uso lo concretan: con la ayuda de la Aplicación del uso Los casos pueden utilizarse para añadir valor a los datos. Los casos de uso son Ámbitos específicos de aplicación de los datosdonde el ROI real se genera con datos. Por lo tanto, una Gestión de casos de uso importante para Impulsar la innovación y democratizar el conocimiento dentro de la empresa. En los talleres se pueden identificar y desarrollar casos de uso hasta el Producto de datos seguir desarrollándose. Dando prioridad a los distintos casos de uso y utilizando equipos interdisciplinares de casos de uso, así como métodos de trabajo ágiles, los KPI pueden alcanzarse con mayor rapidez y eficacia.

Clasificación 6 - IA y algoritmos

Los datos permiten el uso de la analítica empresarial y el ML para obtener información importante. Ser capaz de utilizar la IA para innovar y aprovechar realmente los datos tiene un impacto significativo en el ROI de la implementación de una estrategia de datos. Con una buena formación Equipos de ciencia de datos se pueden desarrollar e implantar algoritmos individuales e innovadores y, por tanto, aplicaciones de ML. Métodos de desarrollo más ágiles y un cultura de colaboración ayudar a impulsar la innovación dentro de la organización. La innovación y la optimización de los equipos internos de ciencia de datos y la colaboración con expertos en la materia son fundamentales para el éxito de la implantación de Aplicaciones de IA.

Puesto 5 - Equipos y habilidades

Convertirse en una empresa basada en datos requiere algo más que tecnología. Las personas implicadas en la creación, el intercambio y la gestión de datos deben contar con los recursos, las competencias y las habilidades necesarias para afrontar la transformación. Cultura de datos debe promoverse y vivirse en toda la empresa. A Un equipo de expertos en datosLas normas y directrices pueden transferir eficazmente los conocimientos a toda la organización. La formación y las bases de conocimientos son esenciales para compartir conocimientos sobre datos en toda la organización y apoyar nuevas colaboraciones e ideas. El sitio Establecimiento de una "cultura basada en los datos es importante y puede Motivación intrínseca para el uso de datos conducen a responder a hipótesis dentro de la empresa.

Clasificación 4 - Gobernanza y organización

La gobernanza de los datos es lo que, en última instancia, permite que los datos se compartan en toda la empresa. La gobernanza de los datos garantiza que los cálculos en toda la empresa se basen en la información correcta. datos correctos basada. Linaje de datos ofrece la posibilidad de rastrear el origen de los datos y el proceso de conversión. Además, la empresa debe Funciones y responsabilidades para el cuidado, mantenimiento y poder de decisión sobre determinados datos. Esto garantiza que alguien también "cuide" de los datos. Además, la gobernanza de datos garantiza en última instancia que las personas adecuadas tengan acceso a los datos adecuados.

3er puesto - Tecnología y arquitectura

Cuando se trabaja con big data, se necesitan determinadas herramientas e infraestructuras para aplicar eficazmente una estrategia de datos. Habrá suficiente arquitectura de datos con diferentes capas o zonas necesarios para casos de uso específicos, así como una adquisición de datos rápida y eficaz. Mediante la implantación de un alto grado de automatización en el proceso de aprovisionamiento de la infraestructura, puede lograrse una gran escalabilidad de la arquitectura. Además, la Mecanismos de seguridad de los datos La supervisión de la arquitectura y la optimización de los costes son elementos importantes para mantener el sistema en funcionamiento.

2º puesto - Fundamentos de los datos

El componente más fundamental de cualquier estrategia de datos son (lógicamente) los datos subyacentes. El sitio Adquisición y almacenamiento correcto de datos internos y externos es crucial para su uso eficaz. Las tecnologías de almacenamiento de datos, como los lagos de datos o los almacenes de datos, deben integrarse en una Ecosistema de datos operativo de la empresa. Con un concepto común a toda la empresa para el uso de estos datos, así como un modelo de datos uniforme y adaptado a la aplicación, se puede lograr una gestión eficaz y eficiente de los datos. Uso fluido de los datos garantizados. Para promover una comprensión uniforme de los datos existentes en toda la empresa, puede implantarse y establecerse un catálogo de datos con metadatos.

Clasificación 1 - Retorno de la inversión

Tenemos que hablar de dinero: sin un retorno de la inversión suficiente, resulta muy difícil justificar la inversión en una estrategia de datos a nivel ejecutivo. Por lo tanto, tenemos que Casos prácticos de aplicación y examinar el rendimiento global. A Amplio apoyo en la organización es importante aquí, especialmente para este tipo de transformación multidimensional. A principios de Proyectos faro, hitos y éxitos apuntalan la necesidad de una estrategia de datos y siguen impulsando la velocidad y el éxito de la transformación a todos los niveles.