1. Resumen ejecutivo

En el dinámico panorama digital actual, los datos no son solo un activo, sino que son la base de la ventaja competitiva. La convergencia de grandes modelos de lenguaje (LLM), sofisticadas plataformas en la nube y la necesidad de tomar decisiones basadas en datos han posicionado la estrategia de datos como una prioridad de la alta dirección. Las organizaciones que carecen de una estrategia de datos sólida y adaptable corren el riesgo no solo de sufrir una desventaja competitiva sino también de posibles amenazas existenciales. Esta publicación explora los pilares centrales de una estrategia de datos exitosa, lo que permite a los ejecutivos navegar por este panorama complejo y desbloquear el potencial transformador de sus datos.

Una estrategia de datos moderna debe abarcar varios elementos clave. Un tejido de datos unificado proporciona acceso flexible y en tiempo real a diversas fuentes de datos, yendo más allá de los silos de datos. La gobernanza impulsada por IA automatiza la calidad de los datos, el cumplimiento y la seguridad, garantizando el cumplimiento normativo y fomentando la confianza y las prácticas éticas de IA. La arquitectura de malla de datos descentralizada capacita a los expertos en el dominio y, al mismo tiempo, mantiene los estándares de toda la empresa. Por último, una pila de datos componible ofrece agilidad y flexibilidad en el dinámico entorno empresarial actual. Cada elemento contribuye a una estrategia integral que permite a las empresas prosperar en la era de la IA.

La perspectiva de Thinkia enfatiza ver los datos como un activo central, similar al capital financiero o la propiedad intelectual. Invertir en infraestructura de datos, talento calificado y una gobernanza sólida es fundamental para maximizar su valor. Un enfoque ágil para la gestión de datos es esencial para adaptarse a los rápidos avances tecnológicos y las necesidades empresariales en evolución. Además, priorizar las consideraciones éticas a lo largo del ciclo de vida de los datos, desde la recopilación hasta la implementación, garantiza el desarrollo responsable de la IA y genera confianza en las partes interesadas. Este enfoque holístico permite a las empresas aprovechar el poder transformador de la IA y los datos, impulsando la innovación y logrando un crecimiento sostenible.

Esta publicación proporciona información útil para los ejecutivos de alto nivel, aborda la medición del ROI, los desafíos de implementación y cultiva una cultura basada en datos. Al adoptar estos principios, las organizaciones pueden navegar de manera efectiva en el panorama de los datos, liberando todo el potencial de sus datos para lograr una verdadera ventaja impulsada por la IA.

Según McKinsey, las empresas con una sólida cultura basada en datos experimentan hasta un 20 % más de EBIT y un 30 % más de rentabilidad para los accionistas. Esto resalta los importantes beneficios financieros de tomar decisiones basadas en datos.

2. Construyendo una base de datos sólida

Construir una base de datos sólida requiere un cambio estratégico de las prácticas tradicionales de gestión de datos a un enfoque holístico e integrado. Esto implica implementar cuatro pilares clave: un tejido de datos unificado, una gobernanza de datos impulsada por IA, una arquitectura de malla de datos y una pila de análisis y datos componibles.

Este enfoque integrado no solo garantiza la precisión y accesibilidad de los datos, sino que también permite a las organizaciones aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático para obtener conocimientos mejorados.

Al unificar estos elementos, las organizaciones pueden obtener un mayor valor de los datos e impulsar decisiones basadas en datos en todos los aspectos del negocio.

2.1. Unified Data Fabric: entrelazando datos en un todo perfecto

Un tejido de datos unificado trasciende las limitaciones de los almacenes y lagos de datos tradicionales al crear una capa de acceso transparente a través de diversas fuentes de datos. Este enfoque facilita el acceso a datos en tiempo real y permite a las organizaciones romper los silos de datos, fomentando una visión más holística de su panorama de datos. Al integrar datos de varias fuentes, un tejido de datos unificado proporciona una única fuente de verdad, lo que permite una toma de decisiones más precisa e informada.

Por ejemplo, una empresa minorista global puede aprovechar un tejido de datos unificado para integrar datos de sistemas de punto de venta, plataformas de comercio electrónico y canales de redes sociales. Esto proporciona una comprensión integral del comportamiento del cliente, lo que permite campañas de marketing personalizadas y una gestión de inventario optimizada. Esta integración permite a las empresas ir más allá de los datos fragmentados y aprovechar todo el potencial de sus activos de información.

La implementación de un tejido de datos unificado requiere una cuidadosa consideración de las tecnologías de integración de datos, los procesos de gestión de calidad de datos y los protocolos de seguridad de datos. Al abordar estas consideraciones, las empresas pueden establecer las bases para una organización verdaderamente basada en datos.

El cambio hacia una estructura de datos unificada se alinea con la creciente necesidad de información valiosa sobre datos en tiempo real en el acelerado entorno empresarial actual.

2.2. Gobernanza de datos basada en IA: garantizar la confianza y el cumplimiento

Aprovechar la IA y el aprendizaje automático para la gobernanza de datos es crucial para garantizar la calidad de los datos, el cumplimiento y la seguridad. La gobernanza impulsada por IA automatiza procesos como descubrimiento de datos, clasificación y seguimiento de linaje, lo que reduce el esfuerzo manual y mejora la precisión. Esta automatización no solo agiliza las operaciones, sino que también mejora la confiabilidad y la confiabilidad de los conocimientos de los datos, lo que facilita el desarrollo de una IA ética y responsable.

Considere una institución financiera que implementa una gobernanza basada en IA para detectar y mitigar el fraude. Al analizar los datos de las transacciones en tiempo real, los algoritmos de IA pueden identificar patrones anómalos y señalar actividades potencialmente fraudulentas, lo que permite una intervención proactiva. Esto no sólo protege a la institución de pérdidas financieras sino que también garantiza el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

La gobernanza impulsada por la IA no es simplemente una implementación técnica; requiere un cambio cultural hacia el enfoque centrado en los datos. Las organizaciones deben fomentar una cultura basada en datos que valore la calidad, la precisión y el uso ético de los datos. Esta transformación cultural es esencial para maximizar el valor de la IA y la información basada en datos.

Implementar una gobernanza impulsada por la IA es clave para generar confianza y garantizar el éxito a largo plazo de las iniciativas de datos.

3. Arquitectura de malla de datos: descentralización de la propiedad de los datos

arquitectura de malla de datos descentraliza la propiedad de los datos y la administración de datos al tiempo que garantiza la interoperabilidad y la consistencia en toda la organización. Este enfoque permite a los expertos en dominios gestionar y aprovechar los datos dentro de sus respectivos dominios, fomentando la agilidad y la capacidad de respuesta a las necesidades empresariales.

La descentralización proporciona a los equipos de dominio mayor autonomía y control, promoviendo la democratización de los datos y la toma de decisiones informada.

La malla de datos puede resultar especialmente beneficiosa para grandes organizaciones con entornos de datos complejos donde la gestión centralizada de datos puede convertirse en un cuello de botella.

3.1. Empoderar a los expertos en dominios

Al distribuir la propiedad de los datos a expertos en el dominio, las organizaciones pueden romper los silos de datos y fomentar un entorno de datos más ágil. Este empoderamiento permite una toma de decisiones más rápida e informada a nivel de dominio, mejorando la eficiencia operativa y la capacidad de respuesta a los cambios del mercado. La malla de datos también promueve la capacidad de descubrimiento y reutilización de datos en toda la organización, maximizando el valor de los activos de datos existentes.

Por ejemplo, una empresa de fabricación que implementa una malla de datos puede permitir que su equipo de cadena de suministro administre y analice los datos de la cadena de suministro directamente. Esto permite al equipo identificar cuellos de botella, optimizar los niveles de inventario y responder a las interrupciones de manera más efectiva. El enfoque descentralizado fomenta la propiedad y la responsabilidad, impulsando una mejor calidad y utilización de los datos.

Si bien la malla de datos ofrece ventajas significativas, la implementación de esta arquitectura presenta ciertos desafíos. Establecer modelos claros de propiedad de datos, garantizar la interoperabilidad entre dominios y gestionar la complejidad de un panorama de datos distribuidos requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Abordar estos desafíos es crucial para aprovechar con éxito el poder de la malla de datos.

Gartner predice que para 2025, la malla de datos se convertirá en la arquitectura de gestión de datos dominante para las organizaciones que buscan una mayor agilidad y democratización de los datos. (Investigación de Gartner)

4. Pila de datos componible: creación de agilidad y flexibilidad

La transición de plataformas monolíticas a una pila de análisis y datos componibles ofrece a las organizaciones la agilidad y flexibilidad para adaptarse a las necesidades empresariales en evolución y los avances tecnológicos. Este enfoque modular nativo de la nube permite a las empresas seleccionar e integrar las mejores herramientas y tecnologías, optimizando su infraestructura de datos para lograr rendimiento, escalabilidad y rentabilidad.

Al adoptar una pila componible, las organizaciones pueden aprovechar herramientas especializadas para tareas de datos específicas, como integración de datos, transformación de datos y visualización de datos. Esta modularidad permite una mayor flexibilidad y control sobre la canalización de datos, lo que permite a las organizaciones adaptar su infraestructura a sus requisitos únicos. Además, la naturaleza nativa de la nube de estos componentes simplifica la implementación, el mantenimiento y la ampliación, lo que reduce la sobrecarga operativa y acelera la obtención de valor.

Una empresa de medios, por ejemplo, puede aprovechar una pila de datos componible para analizar datos de transmisión en tiempo real, lo que permite recomendaciones de contenido personalizadas y orientación dinámica de anuncios. La capacidad de escalar recursos bajo demanda garantiza el máximo rendimiento durante los períodos de mucho tráfico, mientras que la arquitectura modular permite a la empresa incorporar nuevas tecnologías y capacidades de análisis a medida que surgen.

Este enfoque también reduce la dependencia del proveedor y promueve la innovación a través de una fácil integración de nuevas herramientas y tecnologías.