6 pasos para convertirte en una empresa Data Driven

Con las herramientas tecnológicas avanzando a un ritmo cada vez más vertiginoso para responder a los nuevos paradigmas sociales y empresariales, tomar decisiones basadas en los datos no es más que el punto de partida para las organizaciones. Hoy en día, convertirse en Data Driven tiene una serie de implicaciones a nivel estratégico, tecnológico y cultural directamente vinculadas con la productividad y el rendimiento de los negocios, así como con su capacidad para seguir siendo competitivos en el mercado. Por ello, Cloudera, la compañía de la Enterprise Data Cloud, explica seis pasos básicos que ayudarán a cualquier compañía a emprender su viaje hacia esta filosofía Data Driven:

  1. Empezar por el principio, el cambio de cultural
    Las diferentes unidades de negocio de las compañías demandan proyectos de datos, cada vez más complejos y en tiempos más cortos. Esto imposibilita que las organizaciones dependan de un enfoque tradicional en el que los equipos pidan al departamento de Tecnología e Información (TI) que les proporcione los datos que necesitan. Ahora más que nunca, ambos necesitan coordinarse estrechamente para establecer lo que la organización debe hacer con los datos y quién es el responsable de cada parte del proceso.
    El departamento de TI debe conocer las mejores herramientas y soluciones del mercado que permitan distribuir la gestión y el gobierno de datos a los equipos, manteniendo al mismo tiempo un control centralizado sobre la infraestructura de la organización. También es importante abandonar la concepción tan arraigada de que los datos son propiedad de uno u otro departamento. Todos los datos de la organización son un bien común. La colaboración es la única forma en la que una organización gana.
  1. Involucrar a los equipos de gobierno y cumplimiento desde el principio
    Si bien todos los datos de la organización pertenecen al colectivo, deben estar sujetos a requisitos de cumplimiento internos y externos, así como a la evolución de las regulaciones de privacidad. Esto significa que el gobierno y el cumplimiento de los datos deben ser parte crucial del viaje hacia el modelo Data Driven desde el principio. Las plataformas de datos empresariales deben ayudar a los equipos de datos a comprender e identificar la información personal, la de propiedad intelectual y cualquier tipo de información confidencial sensible.
    Llegados a este punto, las compañías deben ser capaces de responder a preguntas clave: ¿Dónde se almacena esta información confidencial? ¿Quién tiene acceso a ella? ¿Cómo se gestiona el acceso para garantizar que solo las personas adecuadas puedan disponer de ella en el momento adecuado desde la ubicación correcta? Es responsabilidad de la plataforma de datos proporcionar información sobre el linaje y la transformación de los datos en todo el ciclo de vida, y a través de toda su infraestructura.
  1. Abrazar la nube pública y las arquitecturas de datos nativas
    Para avanzar hacia una cultura Data Driven es necesario que las compañías aprovechen las capacidades de la nube pública y crear así una arquitectura de datos ágil para el negocio. Las capacidades, los precios y la disponibilidad geográfica difieren de una nube pública a otra, por lo que un enfoque de nube múltiple permite a los desarrolladores utilizar la mejor nube para cada carga de trabajo y conjunto de datos, y así equilibrar el rendimiento y el coste para impulsar la innovación. De esta manera, se reduce la tentación de los desarrolladores de recurrir a la TI en la sombra para resolver los desafíos de sus aplicaciones.
  2. Convertir el servidor en una auténtica arquitectura de nube privada
    Es importante que, a pesar del atractivo de la nube pública, las empresas sigan confiando en las aplicaciones locales y mantengan sus datos en sus instalaciones, según sus necesidades. Sin embargo, para convertirse en Data Driven, un requisito indispensable es que las empresas mejoren la forma en la que administran y obtienen información de sus datos locales. La solución pasa por convertir la infraestructura física en una verdadera nube privada con toda la flexibilidad y agilidad que proporciona la nube pública, pero con todos los controles que la empresa necesita.
  3. Conectar nubes públicas y privadas para lograr un verdadero modelo híbrido
    Otro aspecto a tener en cuenta es la conexión de la nube privada con múltiples nubes públicas para crear un verdadero modelo de datos híbrido. Este modelo híbrido permite a las empresas gestionar los datos de forma coherente y obtener información de todas las partes en tiempo real. También proporciona total flexibilidad para automatizar la forma en que las cargas de trabajo y los datos se mueven a cualquier entorno y en cualquier parte del mundo para optimizar el rendimiento, la seguridad y el coste.
  4. Implementar las herramientas adecuadas para lograr la automatización
    Los equipos de datos deben tener a su disposición las herramientas de analítica y gobierno necesarias para aprovechar el acceso a los datos. Estas soluciones deben servir para gestionar todos los tipos de datos y todos los tipos de análisis, así como permitir a los equipos aprovechar fácilmente los servicios integrados y especialmente diseñados para satisfacer las necesidades de cada caso de uso específico. Finalmente, las herramientas deben permitir la automatización, que es, en última instancia, la única forma en que los equipos pueden realmente aprovechar la cantidad masiva de datos que tienen a su disposición.

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