Aprovechar los datos para el crecimiento: Por qué es importante estar listo.

Tiene mucho sentido, ya que existe una correlación directa entre la capacidad de su empresa para proporcionar datos listos para el análisis y su potencial para hacer crecer su negocio. Pero como todo administrador de datos sabe, la infraestructura de ayer no se construyó para satisfacer las demandas de hoy. Las tuberías de datos tradicionales que utilizan ciclos por lotes y extendidos no están a la altura de la tarea. Tampoco lo están los procesos heredados y la falta de coordinación que surgieron de la forma aislada en que tradicionalmente hemos establecido nuestras organizaciones, donde los científicos y analistas de datos están separados de los equipos de línea de negocio.

Como resultado, las empresas de todo el mundo están sufriendo un cuello de botella de datos. Usted sabe que hay un enorme valor en los datos en bruto, esperando a ser aprovechados. Y entiende que en la era actual, impulsada por los datos, el éxito y el crecimiento dependen de su capacidad para aprovecharlos para obtener resultados. Pero los retos de integración que presenta la arquitectura multi-nube le ponen en una posición difícil. ¿Cómo puede gestionar la enorme afluencia de datos en un estado optimizado, fiable y disponible, con el tiempo suficiente para actuar? ¿Cómo puede pasar de la fase inicial a la fase de preparación para todos los usuarios, en todas las áreas de negocio, para descubrir los puntos de vista cuando tienen mayor impacto? Y quizás lo más importante, ¿cómo puede asegurarse de que sus competidores no lo descubran todo primero?

La cadena de suministro de datos en bruto a listos para usar.

Hay buenas noticias para todos los que luchan con este tema.

En primer lugar, la tecnología está finalmente aquí. Las soluciones de integración de datos de hoy en día tienen el poder de recopilar e interpretar múltiples conjuntos de datos; eliminar los silos de información; democratizar el acceso a los datos; y proporcionar una visión coherente de los datos gobernados y en tiempo real a todos los usuarios de la empresa. Al mismo tiempo, la tendencia de la industria de consolidar la gestión de datos y las funciones analíticas en plataformas racionalizadas e integrales está haciendo posible que las empresas avancen en la velocidad y la precisión de la entrega de datos. Y esto, a su vez, está aumentando la velocidad y la precisión de los conocimientos que pueden conducir a la creación de nuevos ingresos.

Y en segundo lugar, estamos viendo el surgimiento de DataOps, una nueva y poderosa disciplina que reúne a personas, procesos y tecnologías para optimizar los conductos de datos para satisfacer las considerables demandas actuales. A través de una combinación de metodología de desarrollo ágil, respuestas rápidas a la retroalimentación de los usuarios y una integración continua de los datos, DataOps hace que la cadena de suministro de datos sea más rápida, más eficiente, más confiable y más flexible. Como resultado, las iniciativas modernas de datos y análisis se vuelven verdaderamente escalables, y las empresas pueden aprovechar aún más la revolución de los datos para salir adelante.

¿Qué es DataOps para el análisis?

Al igual que los DevOps anteriores, que desencadenaron una revolución más rápida y ágil en el desarrollo de aplicaciones, los DataOps aceleran toda la cadena de valor del análisis de la ingesta al conocimiento. Al igual que DevOps, DataOps no es un producto ni una plataforma; es una metodología que abarca la adopción de tecnologías modernas, los procesos que llevan los datos desde su estado crudo hasta su estado listo y los equipos que trabajan con los datos y los utilizan.

Al utilizar tecnologías de integración en tiempo real, como la captura de datos de cambio y la transmisión de tuberías de datos, DataOps interrumpe la forma en que los datos están disponibles en toda la empresa. En lugar de confiar en el tartamudeo de la orientación de los lotes, mueve los datos en un flujo en tiempo real para ciclos más cortos. Además, DataOps introduce nuevos procesos para agilizar la interacción entre los propietarios de datos, los administradores de bases de datos, los ingenieros de datos y los consumidores de datos. De hecho, DataOps enciende una mentalidad de colaboración (y un gran cambio cultural) entre cada función que toca los datos, que en última instancia impregna toda la organización.

¿Cómo se ve DataOps desde la perspectiva del usuario de datos?

En un post posterior, profundizaré más granularmente en los componentes técnicos y procedimentales de DataOps for Analytics, viéndolo desde una perspectiva operativa. En este post, en el que quiero destacar el impacto en el negocio, empezaré con una rápida visión general del aspecto de DataOps desde la perspectiva del usuario de los datos.

- Todos los datos, confiables, en una vista simplificada: Todos los usuarios de datos de la empresa tienen acceso las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a los datos (y a las combinaciones de datos) que necesitan, en una experiencia de mercado intuitiva y centralizada. Los analistas de todos los niveles de habilidad pueden cargar, acceder, preparar y analizar los datos en minutos sin tener que ponerse en contacto con el departamento de TI.

- Facilidad de colaboración: La conexión y colaboración entre los data scientists y los analistas de negocios se hace más rápida y fácil, y se hace posible el crowd-sourcing de información clave, por ejemplo, la identificación y la aparición de los conjuntos de datos más populares y fiables.

- Fiabilidad y precisión: Debido a que los datos se rigen y actualizan continuamente - con todos los usuarios que extraen del mismo catálogo de datos - la confianza es alta, los equipos están alineados y los conocimientos son fiables.

- Automatización: Los usuarios tienen la libertad de hacer preguntas más profundas más pronto, gracias a la automatización de las solicitudes clave repetibles. Y con las tecnologías habilitadas para la IA que sugieren las mejores opciones de visualización para un conjunto de datos determinado, la creación de gráficos también es más rápida y fácil. Otras tecnologías de IA apuntan a los usuarios hacia nuevos conocimientos potenciales para explorar, impulsándolos a alcanzar conocimientos relevantes y no descubiertos anteriormente.

- Facilidad de reutilización: Los conjuntos de datos no tienen que ser generados una y otra vez, para cada aplicación, sino que pueden ser reutilizados a medida que surjan las necesidades y se amplíe la relevancia - desde la planificación y la estrategia hasta la previsión e identificación de futuras oportunidades en una base de clientes existente.

- Mayor conocimiento de los datos: DataOps fomenta el tipo más fácil de impulso de la alfabetización de datos mediante la automatización, la racionalización y la simplificación de la entrega de datos. Independientemente de los niveles de habilidad existentes, cada miembro de su equipo encontrará mucho más intuitivo trabajar con datos que están disponibles y son confiables.

Al mismo tiempo, DataOps refuerza los esfuerzos más activos de la formación de habilidades mediante la entrega de datos fiables en tiempo real. La entrega de los datos correctos a las personas adecuadas en el momento adecuado hace que incluso los analistas más avanzados avancen en nuevas direcciones.

¿Cuáles son los resultados de negocio?

En todas las épocas, la velocidad ha dado a las empresas una ventaja competitiva. En la era de los datos, en la que los consumidores esperan experiencias en tiempo real y en la que la ventaja empresarial puede medirse en fracciones de segundo, la velocidad se ha convertido en algo más valioso que nunca. Una de las ventajas fundamentales de DataOps for Analytics es la velocidad de entrega de datos de calidad. Cuanto más rápido pueda obtener los datos desde los datos sin procesar hasta los datos listos para el análisis, la monetización y la producción, más rápido podrá cosechar todos los beneficios que los datos prometen ofrecer.

Pero la velocidad es sólo el principio. Al entregar datos gobernados, fiables y listos para el análisis de una amplia gama de fuentes a todos los usuarios de la empresa, la cadena de suministro de datos sin procesar a punto se convierte en una elegante palanca para la transformación y el crecimiento del negocio. A continuación, se presentan cuatro áreas clave en las que DataOps impulsa la transformación:

1- Inteligencia del cliente: Con una cadena de suministro de datos ágil, puede utilizar los análisis de manera mucho más eficaz para mejorar las experiencias de los clientes y aumentar el valor de su vida útil. Descubra más rápidamente una mayor comprensión de los clientes y utilícela para personalizar las interacciones, aumentar la conversión y crear relaciones personalizadas a largo plazo con los clientes, ofreciendo experiencias personalizadas a escala.

2- Procesos re-imaginados: Acelerar, agilizar y automatizar sus canales de datos permite a los equipos de toda la organización optimizar de forma más rápida y eficaz todos los aspectos del negocio para lograr eficiencia y productividad. Esto incluye la automatización de procesos, la reducción de costes, la optimización de la cadena de suministro general, la liberación de recursos escasos, la mejora de las operaciones de campo y el aumento del rendimiento.

3- Riesgo y recompensa equilibrados: La agilidad en la entrega de datos permite a los usuarios analíticos obtener una visión oportuna de los factores internos y externos para tomar decisiones más rápidas e inteligentes sobre el riesgo. Los líderes pueden gestionar la producción, mantener los datos actualizados, coherentes y en las manos adecuadas, y mantener la conformidad mientras se preparan para el futuro.

4- Nuevas oportunidades de negocio: Y, por último, una cadena de suministro de datos listos para usar le ofrece la posibilidad de desarrollar nuevos productos, servicios y flujos de ingresos con la información obtenida de los datos, y/o de monetizar los datos en sí. Esta puede ser la oportunidad más emocionante que vemos hoy en día con DataOps for Analytics; es ciertamente la más transformadora. Por ejemplo, considere cómo el histórico conglomerado estadounidense GE ha transformado un modelo de negocio centenario (venta de hardware) para crear una plataforma digital para la comercialización de sus datos. Y piense en cómo los gigantes de la tecnología como Amazon y Google han utilizado sus enormes almacenes de datos y sus ágiles capacidades analíticas para atacar y perturbar los mercados tradicionales como los seguros, la banca y el comercio minorista.

El corazón de la transformación digital. Si usted está lanzando o está en marcha con programas estratégicos de Transformación Digital para la viabilidad competitiva - y si usted es un CIO o CDO, es casi seguro que lo sea - los datos son la clave. Para prosperar, sus iniciativas necesitan un ecosistema de datos y análisis ágil e integrado que proporcione una cadena de suministro de datos sin procesar y lista para usar, que acelere el tiempo de comprensión y que permita un rápido ciclo de prueba y aprendizaje. Eso es DataOps for Analytics, y es el amanecer de una nueva era en la evolución de la organización basada en datos.