Aproveche los datos para reinventar su organización

Es difícil para cualquier empresa mantener el éxito a largo plazo. Las organizaciones deben reinventarse periódicamente para seguir siendo relevantes. La llegada de la nube desencadenó una ola de innovación. Los datos serán ahora el motor de la próxima ronda de innovación. Los líderes deben basarse en hechos para tomar decisiones acertadas, ver más allá y actuar. Desarrollar una estrategia de datos es fundamental para las empresas que desean seguir siendo relevantes en el presente y en el futuro.

Los líderes abiertos a nuevas ideas deben ser tenaces en su búsqueda de la verdad. Esto incluye contar con las herramientas necesarias para adaptarse a las oportunidades y amenazas. Para lograrlo, deben orientarse a los datos.

Los datos impulsan el camino hacia la reinvención.

Las organizaciones que se basan en datos consideran que los datos son un activo, no la propiedad de departamentos específicos. Desarrollan sistemas que recopilan, almacenan, organizan y analizan datos importantes y los ponen a disposición de las personas y las aplicaciones que los necesitan de manera segura.

Estas empresas integran sus datos en lagos de datos centralizados para facilitar el descubrimiento, la gestión y el acceso a la información, para recopilarla, almacenarla, organizarla y actuar en función de ella. También emplean tecnología de aprendizaje automático (ML) para extraer valor de sus datos, como mejorar la eficiencia operativa, optimizar procesos, inventar nuevos productos y flujos de ingresos y crear mejores experiencias para los clientes.

Moderna y otras empresas farmacéuticas, por ejemplo, están utilizando datos y análisis para llevar medicamentos y vacunas al mercado más rápido que nunca. BMW y muchas otras empresas utilizan datos para optimizar las redes de suministro y aumentar la capacidad de producción. Y, al igual que otras empresas del sector energético, ENGIE utiliza datos para desarrollar métodos innovadores para reducir los costes de los clientes y, al mismo tiempo, alcanzar objetivos medioambientales ambiciosos y ambiciosos.

Preocupaciones y dificultades importantes

El primer problema que suelen encontrar las empresas es reconocer la enorme cantidad y complejidad de los datos que gestionan a diario, y la expansión exponencial que se produce año tras año. De hecho, en los próximos 36 meses se generarán más datos que en los 30 años anteriores juntos.

1. Las antiguas tecnologías locales y los repositorios de datos más antiguos no podrán satisfacer las expectativas actuales. Para gestionar el enorme tamaño y el importante desarrollo de las cantidades de datos que estamos viendo hoy, las empresas quieren nuevos almacenes de datos que puedan expandirse y evolucionar a medida que cambian las demandas comerciales, desde los gigabytes y terabytes que se manejan ahora hasta los petabytes y exabytes que se manejarán en el futuro.
2. En segundo lugar, las empresas deben poder acceder y analizar fácilmente una gama más amplia de datos, como archivos de registro, datos de flujo de clics, voz y video. Estos tipos de datos se originan en varias fuentes y se guardan en silos en numerosos almacenamientos de datos. Las organizaciones deben derribar los silos de datos para que sus equipos puedan acceder y analizar cualquier dato relevante, independientemente de dónde se encuentre, para generar información importante y nueva a partir de todos estos datos.
3. La tercera dificultad principal a la que se enfrentan las empresas es la de adaptarse a las cambiantes preferencias de los clientes y a la dinámica del mercado con mayor urgencia. Las organizaciones deben proporcionar a sus trabajadores un acceso seguro a los datos y la capacidad de realizar análisis y aprendizaje automático sobre sus datos de una manera ágil y rentable para tomar decisiones mejores y más rápidas. Las organizaciones que dependen de infraestructuras de datos locales antiguas dedican mucho tiempo a instalar hardware y software, configurar la infraestructura para el rendimiento y la disponibilidad y perder tiempo en la planificación de la capacidad para hacer crecer sus sistemas. Todo este trabajo adicional reduce la agilidad y ralentiza la toma de decisiones.
4. El cuarto desafío es lograr que el aprendizaje automático funcione. Si bien el aprendizaje automático es una tecnología disruptiva que impulsa la innovación, las empresas tienen dificultades para lograr avances sustanciales en la expansión del aprendizaje automático en sus operaciones. Según un análisis de Gartner, durante los últimos dos años, las empresas con experiencia en IA lograron poner en producción solo el 53 % de sus pilotos de prueba de concepto de IA. La falta de habilidades de aprendizaje automático, la inercia organizacional y la escasez de datos para capacitar son solo algunos de los obstáculos que frenan el desarrollo en este sector crítico.
5. Por último, en un mundo en el que la seguridad de los datos, la privacidad y las normas de cumplimiento normativo cobran cada vez más importancia, las empresas deben poder identificar, supervisar y regular adecuadamente el acceso a determinados datos mediante políticas de seguridad y gobernanza de datos probadas y comprobadas. Esto debe hacerse no solo para los datos de sus silos de datos particulares, sino también de manera integral y coherente en todos sus repositorios de datos.