Datos en Cloud: activar datos latentes

En resumen

• Como parte de un fuerte núcleo digital, los datos impulsan la Reinvención Empresarial.
• Las empresas pueden liberar datos de los silos y están listas para activar una IA /machine learning (ML) más avanzada.
  
• Comienza con la creación de una base de datos moderna para extraer su valor intrínseco, un precursor del valor acelerado a través de la IA.
  
• Nuestra encuesta a 700 organizaciones muestra que, hoy, menos de una de cada cinco empresas puede liberar el valor intrínseco de sus datos.
  
• Identificamos seis prácticas de datos básicas para ayudar a utilizar los datos como elemento diferenciador y generar valor de negocio medible.
  

Una nueva vida para los datos

Todas las empresas saben lo importantes que son, y siempre han sido, los datos para dirigir un negocio. Pero los datos empresariales actuales operan a una escala completamente distinta.

En la última década, la importancia de los datos ha crecido y su valor se ha acelerado. La IA no podrá alcanzar su potencial hasta que las empresas entiendan los datos. Y las empresas nativas y expertas en datos han demostrado el valor de usar datos e IA para liberar productos, experiencias y eficiencias operacionales a gran escala.

Los avances en los servicios Cloud llevan estas capacidades al alcance de todas las empresas. En 2021, p. ej., casi la mitad de los CEO de las principales 2000 empresas mundiales mencionó la IA en sus conferencias financieras.^[i]

El enigma de la complejidad

Pero hay una trampa. El panorama de los datos y cómo las empresas desean usarlos es cada vez más complejo. Hay muchos más datos para manejar, a mayor velocidad. La complejidad de los datos es evidente en muchos aspectos y aparece en muchos otros lugares, sin mencionar la mayor necesidad de acceder a ellos desde todos los puntos de la continuidad de la nube.

Más aún, muchas organizaciones no son eficientes para usarlos en tiempo real o asegurar conectividad e interoperabilidad en diferentes componentes de la infraestructura. Otras luchan para rastrearlos o encontrar la información necesaria para responder preguntas básicas sobre clientes, activos, personas o socios.

¿Por qué es tan difícil? Porque parte del problema es saber dónde se ubican los datos. Otro desafío es acceder a ellos, extraerlos, procesarlos, analizarlos y distribuir los conocimientos a las personas o sistemas adecuados con buen ritmo. Y ello depende de las plataformas de datos, los procesos, las habilidades y la cultura que posee la organización.

Sin importar si la complejidad de los datos proviene de viejos desafíos o empeora con los nuevos, muchas empresas creen que hay una brecha entre dónde desean estar y dónde se ubican realmente.

Extraer el valor intrínseco

¿La buena noticia? La gran evolución de Cloud y de las capacidades de edge ofrece soluciones que no existían. Estas capacidades permiten a las empresas lograr un profundo impacto mediante tres objetivos estratégicos: extraer el valor intrínseco de los datos, acelerar su valor con soluciones Cloud prediseñadas y crear valor exponencial con IA.

El viaje de valor de los datos comienza con el primero de estos objetivos: el valor intrínseco de los datos, es decir, su valor real, que refleja su importancia fundamental. Los líderes empresariales deben sin dudas buscar el diamante dentro de los datos en bruto, los cuales, por diversos motivos, actualmente no se tratan considerando su verdadero o intrínseco valor.

Se enfoca en descomponer silos, eliminar duplicaciones, crear productos de datos confiables, reducir costes, generar conocimientos oportunos, impulsar casos de uso interdisciplinarios y mejorar la adopción del usuario.

El objetivo es aprovechar todos los datos disponibles para mejorar la inteligencia y el desempeño empresarial de manera radical y rápida

6 prácticas clave para extraer valor

Nuestra encuesta a ejecutivos senior de las 700 principales empresas mundiales identifica un grupo que sobresale en la captura de valor de los datos.

Estas empresas hacen muchas cosas bien. Comprenden las fuentes de datos actuales y futuras. Unifican datos de toda la organización y de fuentes externas. Lo más importante es que no solo los usan con fines operacionales o transaccionales sino que toman mejores decisiones desde una perspectiva analítica. Y cuentan con una infraestructura de herramientas de datos que sirve para el presente y como base para el futuro.

Hemos identificado las 6 prácticas clave de estas empresas de las que puede aprender el resto:

1. Extraer: liberar datos de silos

Liberar datos de sistemas heredados y silos, con gráficos de nivel empresarial, análisis centralizado y activación de IA/ML avanzada a gran escala

2. Extender: ampliar mentalidad de datos en la continuidad de la nube

Capturar, gestionar y procesar datos en múltiples Clouds y en el extremo de la red para optimizar su ubicación y activación en tiempo real.

3. Producir: Tratar los datos como un producto

Establecer atributos y aplicar prácticas y herramientas probadas para mejor calidad, su configuración y usabilidad en el desarrollo de productos.

4. Automatizar: datos como código

Evolucionar de DevOps a DataOps, aplicando enfoques rigurosos del desarrollo de software, como la gestión autónoma de datos.

5. Democratizar: productos de datos de alta calidad

Proporcionar productos de datos de alta calidad a quienes los necesitan, cuando los necesitan y como los necesitan.

6. Publicar: compartir datos

Aprovechar el valor de los datos al consumir y compartirlos de forma fluida y segura en un amplio ecosistema de confianza

Despierta los datos latentes

Estas 6 prácticas son claves para aprovechar el complejo panorama actual de datos. Pero no representan el fin del viaje a la madurez de datos.

Habiendo dominado estas prácticas, las empresas deben pasar a capacidades más avanzadas y estratégicas, como elaborar redes de datos decentralizadas en el Continuo de Cloud y crear valor de negocios exponencial al incorporar la IA a toda la organización.

Primero, la organización deberá asegurar que saca todo el potencial del valor intrínseco de los datos.

Para ello, hay que sacar los datos de su estado inactivo y liberar el gran volumen de valor latente que espera ser aprovechado.