Data Journey
IA y ciencia de datos simplificadas. El [at] Data Journey te lleva desde la estrategia de datos hasta el producto final.
Estrategia de datos
El viaje de los datos comienza con el desarrollo de su estrategia de datos. Esta es la base para generar valor añadido real y beneficios para su empresa a partir de los datos. Para ello, primero realizamos una evaluación. Juntos evaluamos su status quo, realizamos una valoración y una evaluación comparativa de sus capacidades actuales de big data y análisis. A partir de ahí, desarrollamos su modelo operativo de datos individual, que se basa en 5 pilares: Estructura organizativa, Procesos, Funciones, Gobierno de datos y Panorama del sistema. A continuación, elaboramos una hoja de ruta para su Casos de uso de la ciencia de datos. Para ello, generamos una lista exhaustiva de casos de uso, los priorizamos y los utilizamos para rellenar su biblioteca de casos de uso por primera vez.
Evaluación
En nuestro taller de evaluación, conocerá los componentes estratégicamente importantes de una estrategia de datos. Explicaremos los aspectos del aprendizaje automático, los big data y la IA que son relevantes para usted. También evaluaremos su statu quo, realizaremos un análisis de ubicación y compararemos sus capacidades actuales de Big Data, IA y Analytics.
Modelo operativo
Una vez definido el punto de partida de su Data Journey, comienza el viaje. El modelo operativo es su "motor de digitalización" para crear valor añadido real a partir de los datos. Juntos definiremos los 5 pilares de su modelo operativo de datos: estructura organizativa, procesos, funciones, gobierno de datos y entorno de sistemas informáticos.
Hoja de ruta
Para el llenado inicial de su biblioteca de casos de uso, generamos una lista exhaustiva de casos de uso y los priorizamos en función de sus objetivos y de nuestra experiencia. En nuestro taller de hoja de ruta, utilizamos métodos de pensamiento de diseño para desarrollar una visión general y una preselección de casos de uso adecuados. Traducimos los procesos empresariales en preguntas basadas en datos.
Laboratorio de datos
El viaje de los datos continúa en el DataLab. El objetivo es probar los casos de uso lo antes posible. Para ello, primero creamos un concepto de caso de uso: generamos hipótesis para el caso de uso y comprobamos los datos necesarios. En la exploración posterior, llevamos a cabo una prueba de concepto y construimos un entorno de prueba con sus datos. Esto nos permite evaluar rápidamente si el caso de uso puede aplicarse en la realidad o no. Tras una exploración satisfactoria, programamos el primer prototipo. Esta es la versión α de su aplicación de análisis o big data, por así decirlo.
Concepto
Generamos hipótesis para el caso de uso y comprobamos los datos necesarios. Para ello, recomendamos nuestro taller de casos de uso con elementos de pensamiento de diseño. En el taller de casos de uso, convertimos la idea técnica del caso de uso en un concepto analítico.
Exploración
Prototipo
Fábrica de datos
Continuamos el viaje de los datos en la fábrica de datos. Aquí, su caso de uso se industrializa en un producto acabado. El objetivo principal es la ampliación y la generación sostenible de valor añadido, por lo que el usuario también es el centro de atención. En primer lugar, creamos un plan de ampliación con priorización de mercados, funciones y marcas. A continuación, basándonos en el concepto de ampliación, pasamos a la siguiente fase de expansión del piloto y convertimos el prototipo en un Producto Mínimo Viable (MVP), la versión ß de su aplicación de análisis o big data, por así decirlo. Mediante pruebas continuas en el proceso de desarrollo, convertimos esta versión ß en un producto de datos comercializable. Mediante DevOps, se fusionan el desarrollo posterior y el funcionamiento del producto de datos.
Plan de escalado
La "tierna plantita" (prototipo) se convertirá poco a poco en un árbol majestuoso. En el duro y no siempre propicio a la innovación entorno exterior del DataLab, planificamos la ampliación e industrialización paso a paso. Para ello, estamos creando una hoja de ruta de escalado en la Data Factory con priorización de mercados, funciones y marcas.
Piloto
En el marco del proyecto piloto, se desarrolla el denominado Producto Mínimo Viable (PMV) como versión ß del producto de datos. Se utilizan más usuarios, más datos, más mercados y más funcionalidades para desarrollar un producto sólido. Además, seleccionamos conjuntamente la plataforma adecuada para el producto de datos.
Producto
Las pruebas continuas y exhaustivas en el proceso de desarrollo convierten la versión beta en un producto de datos comercializable. DevOps fusiona el desarrollo posterior y el funcionamiento del producto de datos. De este modo, el producto o su servicio pueden optimizarse continuamente.
DataOps
¿Tiene un producto de datos acabado y quiere garantizar su mantenimiento y funcionamiento a largo plazo? Entonces entra en juego DataOps. El producto/servicio de datos comercializable, desplegado y utilizado de forma productiva se sigue desarrollando, operando y manteniendo en caso de errores en los siguientes pasos. Durante la operación en curso, el producto/servicio de datos se supervisa de conformidad con los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y se apoya en el marco de la gestión de incidentes dentro de los tiempos de respuesta y resolución. En general, aquí se distingue entre gestión de aplicaciones y explotación de plataformas (gestión de infraestructuras).
Diseño del modelo de servicio
Para desarrollar un servicio empresarial sólido, escalable y, en caso necesario, disponible en todo el mundo a partir de un producto de datos, debe establecerse un concepto operativo o modelo de servicio. Esto incluye la organización operativa, los procesos, las funciones y responsabilidades, la gobernanza, incluidos los informes y los acuerdos de nivel de servicio, así como el conjunto de herramientas necesarias. Ofrecemos talleres de evaluación para determinar el statu quo y definir la hoja de ruta, y le acompañamos con normas y métodos probados en el proyecto de implantación posterior.
filosofía
El producto de datos se desarrolla continuamente junto con la Fábrica de Datos. Para ello se han establecido métodos como la automatización de pruebas, la integración continua y la entrega continua. Esto permite la expansión continua de nuevas funcionalidades con ciclos de lanzamiento siempre cortos y una gran estabilidad del producto. El equipo se amplía con colegas con experiencia operativa y se lleva a cabo la integración en las estructuras de servicio existentes.
Producto como servicio
Las estructuras de servicios crean la base para establecer un servicio de datos crítico para el negocio a partir de un producto de datos puro. Nuestro catálogo de servicios permite el desarrollo específico y oportuno de un servicio. Los tiempos de respuesta y solución acordados, así como la profundidad del servicio definida conjuntamente, conducen a un modelo de servicio transparente tanto en términos de rendimiento como de costes. La integración de capacidades externas y de apuntalamiento genera economías de escala y efectos de reducción de costes.
Taller de evaluación
¿Aún no sabe cómo implantar la estrategia de datos en su empresa? Con la Estrategia de Datos, recibirá una introducción a los 5 elementos más importantes por parte de nuestros expertos y se presentarán las mejores prácticas. A continuación, se evalúa la situación actual y el panorama previsto para las 5 dimensiones. Las dimensiones incluyen: estructura organizativa, procesos y canalización de casos de uso, funciones, Gobernanza de datos y el panorama de los sistemas informáticos. Esto nos permite recomendaciones concretas de actuación para usted y desarrollar una estrategia de datos individual.
Conocimientos de datos e IA
Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA