Que la cantidad de datos y el volumen de consumo de información a nivel mundial no para de crecer es algo que leemos a diario, y estos datos cada vez están más fragmentados porque proceden de fuentes muy diversas. Pero ¿hasta qué punto somos realmente conscientes de lo que significan estas cifras? Se espera que para el año 2025, los equipos de TI de las empresas a nivel global tengan que procesar 181 zettabytes, lo que equivale a mil millones de Terabytes. Es cierto que la sociedad y la tecnología han avanzado mucho en este aspecto y soluciones como la nube, la integración o la analítica de datos permiten hacer factible la gestión de estos volúmenes. Sin embargo, el auge de la Inteligencia Artificial ha propiciado que el foco de actuación de las empresas ‘data driven' se tenga que centrar en garantizar la calidad y veracidad de los datos que poseen.
Así pues, la calidad, veracidad y gobierno de los datos debe ocupar un espacio central en el negocio de las empresas que basan su funcionamiento en datos, ya que garantizar una buena calidad e integridad del histórico de la compañía permite ser capaz de implementar soluciones como la IA de una manera sencilla y ayuda a reducir el riesgo de que los datos se queden almacenados en silos estancos donde se pierda su valor. Y esto empieza por tratarlos como un producto más. Esto ayuda a las organizaciones a crear un entorno más adecuado para garantizar su precisión, calidad y accesibilidad a las personas que necesitan sacar partido de ellos.
En este contexto, Qlik, líder en el sector de la integración, la calidad y la analítica de datos, ha definido 4 ventajas competitivas que se obtiene al utilizar los datos como un producto:
1. Los data fabric son tu nuevo mejor amigo. El primer paso en la construcción de una estrategia de datos es crear un data fabric, es decir, una arquitectura de integración de datos basada en metadatos que unifique y gobierne datos de diversas fuentes y ubicaciones. Esto incluye datos de CRM, finanzas, marketing o cualquier otra área que la actividad empresarial pueda generar, independientemente de donde se ubiquen: arquitecturas cloud, híbridas, on premise o Edge. Al implementar esta arquitectura, las organizaciones podrán reunir y procesar datos de manera eficiente, utilizando el aprendizaje automático para descubrir patrones y obtener una visión completa de la empresa. Este enfoque evita la creación de silos de datos y promueve la agilidad y escalabilidad en la organización, ofreciendo perspectivas valiosas que todos los equipos pueden utilizar.
2. La accesibilidad aligerará la carga TI. Hacer los datos accesibles ha de ser una de las prioridades de cualquier compañía. Hay que diferenciar accesibilidad de disponibilidad, ya que no todos los datos disponibles han de ser accesibles para todo el mundo. Las organizaciones deben hacer accesible a los empleados cualquier combinación de conocimientos dentro de un marco seguro y gobernado que no limite la agilidad. Una de las mayores ventajas de fomentar la accesibilidad es que hace más sencillo y eficiente para los usuarios explorar y analizar los datos sin depender tanto del departamento de TI.
3. Conoce cómo se interactúa con los datos. Una vez los datos se encuentran localizados y accesibles para los trabajadores es importante analizar la manera en la que los empleados interactúan con ellos. Es fundamental analizarlo con exhaustividad para definir qué problemas pueden solucionar los datos dentro de la organización. Esto permitirá tomar decisiones informadas, conocer a los empleados y crear valor dentro de la compañía mediante el empleo de la analítica, ya que, si se identifican las principales necesidades de los empleados, en consecuencia, beneficiará a usuarios y clientes.
4. La gobernanza garantiza el buen uso. Una buena gobernanza es sinónimo de seguridad y calidad, lo que se traduce en una garantía de que los datos de la organización son fiables y coherentes. La gobernanza será especialmente importante a medida que las organizaciones busquen desplegar la IA Generativa en toda la organización como una forma de garantizar que sus usuarios esté utilizando los datos correctos para las preguntas correctas. Además, con las nuevas normativas que se ponen en marcha cada año, las infraestructuras de gobernanza actualizadas también ayudan a proteger los datos sensibles. Esto evitará multas por incumplimiento o, incluso llegar a dañar la reputación.
En este sentido, hay que ir más allá de considerar los datos un medio para monetizar los resultados. Hay que enfocarlos desde el punto de vista de la gestión de producto: estableciendo requisitos para acceder a la información, estructurándola y organizándola de forma que pueda ser compartida y comprendida por otros equipos. Este es el siguiente paso de las organizaciones data driven, para marcar una ventaja competitiva única.
