{"id":16449,"date":"2024-04-15T10:38:25","date_gmt":"2024-04-15T09:38:25","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=16449"},"modified":"2024-04-15T10:38:25","modified_gmt":"2024-04-15T09:38:25","slug":"tratar-los-datos-como-producto-estos-son-los-4-consejos-para-llevar-los-datos-al-core-de-tu-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=16449","title":{"rendered":"\u00bfTratar los datos como producto? Estos son los 4 consejos para llevar los datos al core de tu negocio"},"content":{"rendered":"

La anal\u00edtica de datos se ha conformado como uno de los pilares de la transformaci\u00f3n digital en las empresas actuales<\/strong><\/p>\n

Que la cantidad de datos y el volumen de consumo de informaci\u00f3n a nivel mundial no para de crecer es algo que leemos a diario, y estos datos cada vez est\u00e1n m\u00e1s fragmentados porque proceden de fuentes muy diversas. Pero \u00bfhasta qu\u00e9 punto somos realmente conscientes de lo que significan estas cifras? Se espera que para el a\u00f1o 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 tecnolog\u00eda han avanzado mucho en este aspecto y soluciones como la nube, la integraci\u00f3n o la anal\u00edtica de datos permiten hacer factible la gesti\u00f3n de estos vol\u00famenes. Sin embargo, el auge de la Inteligencia Artificial ha propiciado que el foco de actuaci\u00f3n de las empresas \u2018data driven\u2019 se tenga que centrar en garantizar la calidad y veracidad de los datos que poseen.
\nAs\u00ed 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 hist\u00f3rico de la compa\u00f1\u00eda 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 m\u00e1s. Esto ayuda a las organizaciones a crear un entorno m\u00e1s adecuado para garantizar su precisi\u00f3n, calidad y accesibilidad a las personas que necesitan sacar partido de ellos.<\/p>\n

Qlik, l\u00edder en el sector de la integraci\u00f3n, la calidad y la anal\u00edtica de datos, ha definido 4 ventajas competitivas que se obtiene al utilizar los datos como un producto:<\/p>\n

1. Los data fabric son tu nuevo mejor amigo<\/strong>. El primer paso en la construcci\u00f3n de una estrategia de datos es crear un data fabric, es decir, una arquitectura de integraci\u00f3n 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 \u00e1rea que la actividad empresarial pueda generar, independientemente de donde se ubiquen: arquitecturas cloud, h\u00edbridas, on premise o Edge.Al implementar esta arquitectura, las organizaciones podr\u00e1n reunir y procesar datos de manera eficiente, utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico para descubrir patrones y obtener una visi\u00f3n completa de la empresa. Este enfoque evita la creaci\u00f3n de silos de datos y promueve la agilidad y escalabilidad en la organizaci\u00f3n, ofreciendo perspectivas valiosas que todos los equipos pueden utilizar.<\/p>\n

2. La accesibilidad aligerar\u00e1 la carga TI<\/strong>. Hacer los datos accesibles ha de ser una de las prioridades de cualquier compa\u00f1\u00eda. 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 combinaci\u00f3n 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 m\u00e1s sencillo y eficiente para los usuarios explorar y analizar los datos sin depender tanto del departamento de TI.<\/p>\n

3. Conoce c\u00f3mo se interact\u00faa con los datos.<\/strong> Una vez los datos se encuentran localizados y accesibles para los trabajadores es importante analizar la manera en la que los empleados interact\u00faan con ellos. Es fundamental analizarlo con exhaustividad para definir qu\u00e9 problemas pueden solucionar los datos dentro de la organizaci\u00f3n.
\nEsto permitir\u00e1 tomar decisiones informadas, conocer a los empleados y crear valor dentro de la compa\u00f1\u00eda mediante el empleo de la anal\u00edtica, ya que, si se identifican las principales necesidades de los empleados, en consecuencia, beneficiar\u00e1 a usuarios y clientes.<\/p>\n

4. La gobernanza garantiza el buen uso<\/strong>. Una buena gobernanza es sin\u00f3nimo de seguridad y calidad, lo que se traduce en una garant\u00eda de que los datos de la organizaci\u00f3n son fiables y coherentes. La gobernanza ser\u00e1 especialmente importante a medida que las organizaciones busquen desplegar la IA Generativa en toda la organizaci\u00f3n como una forma de garantizar que sus usuarios est\u00e9 utilizando los datos correctos para las preguntas correctas. Adem\u00e1s, con las nuevas normativas que se ponen en marcha cada a\u00f1o, las infraestructuras de gobernanza actualizadas tambi\u00e9n ayudan a proteger los datos sensibles. Esto evitar\u00e1 multas por incumplimiento o, incluso llegar a da\u00f1ar la reputaci\u00f3n.<\/p>\n

En este sentido, hay que ir m\u00e1s all\u00e1 de considerar los datos un medio para monetizar los resultados. Hay que enfocarlos desde el punto de vista de la gesti\u00f3n de producto: estableciendo requisitos para acceder a la informaci\u00f3n, estructur\u00e1ndola y organiz\u00e1ndola 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 \u00fanica.<\/p>\n

Arriba, foto de Lukas en pexels<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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