Por: shirley Fecha: julio 15, 2020 En: Sin categoría Comentarios: 0

Gestión de datos: la ciencia del conocimiento y la escalabilidad para las medianas empresas

 

 

 

Enfrentados a una interrupción significativa recientemente, la mayoría de los dueños de negocios están comenzando a reevaluar cómo pueden prepararse mejor, así como a su fuerza de trabajo, cadena de suministro y operaciones relacionadas con el cliente. Ya sea que quieran información predictiva, procesos automatizados o mayor visibilidad, todas las señales apuntan hacia una nueva estrategia de análisis de datos.

De hecho, según IDC, se espera que el 40% de las empresas medianas adopten análisis avanzados para 2023 . Estas tecnologías incluyen la automatización de procesos robóticos y la inteligencia artificial (IA). Pero quizás más interesante es el hallazgo que Shari Lava, directora de investigación de pequeñas y medianas empresas de IDC, compartió durante “ Ganar en la década de 2020: seis tendencias que toda empresa mediana necesita saber ”: estas inversiones aumentan en un 10% anual, lo que es el doble La tasa de crecimiento del gasto total en TI.

Las medianas empresas están haciendo grandes apuestas en análisis avanzados. La investigación de IDC identifica iniciativas para compensar la creciente brecha de habilidades y responder a las demandas de la fuerza laboral para un trabajo más estratégico como las principales razones.

Mirando más allá de los números para un borde diferenciador

Las empresas medianas que utilizan sus datos e inteligencia para ejecutar análisis avanzados están creando un valor sin precedentes para ellas y sus clientes. Al aprovechar la información en tiempo real, entienden su impacto potencial en el mercado y pueden escalar su modelo de negocio y operaciones según sea necesario.

Estos beneficios trascienden toda la cadena de valor, desde el diseño, desarrollo y entrega de productos hasta servicios posventa, comunicaciones de marketing y promociones, y compromisos de ventas. Sin embargo, no pueden suceder sin una base sólida para la gestión de datos y la gobernanza que aborde cuatro necesidades críticas.

1. Poner orden en una realidad de datos tradicionalmente caótica

Como primer paso, las empresas deben conectar todas las fuentes de datos. Hacerlo ayuda a organizar y correlacionar la expansión de datos en una estrategia de información coherente. Luego, la recopilación y correlación de metadatos se puede automatizar con la asistencia de autodescubrimiento y aprendizaje automático validado estadísticamente.

Con este enfoque automatizado, las organizaciones pueden escalar la futura recopilación y conexión de información de varias fuentes de datos. 

2. Administre la dispersión de datos en todas las funciones comerciales

Cuando se maneja una amplia variedad de fuentes de datos dispersas en todo el negocio, la consolidación suele ser el primer instinto. Pero es igualmente importante considerar implementar una plataforma y priorizar las tecnologías en la nube.

Los recientes avances en plataformas y tecnologías en la nube han simplificado la implementación y mejorado el tiempo de comercialización. Las soluciones en la nube ahora pueden admitir múltiples servicios tecnológicos y agruparlos en una única solución. Mientras tanto, varias plataformas se pueden conectar y operar juntas como un ecosistema sincronizado.

3. Asegure el valor del cliente con privacidad y seguridad de datos

La información de identificación personal (PII) se ha convertido en una necesidad cuando se utilizan análisis avanzados. Sin embargo, la recopilación, el procesamiento, el uso y el almacenamiento de esta información siempre deben ser seguros y apropiados.

Por esta razón, la identificación de PII, el enmascaramiento y la auditabilidad deben establecerse, ya sea que los datos se encuentren en las instalaciones, en la nube o en ambos entornos. Además, todos los puntos de acceso a datos deben ser evaluados y monitoreados para mitigar los riesgos y ataques emergentes y fortalecer aún más la protección de datos, que son fundamentales para la automatización de procesos y la toma de decisiones con IA.

4. Mueva la mentalidad de datos del valor comercial táctico al real

La visibilidad a nivel de gestión del valor y el riesgo de los datos permite a las medianas empresas pasar de un enfoque tradicionalmente técnico para el gobierno de datos a una estrategia centrada en la entrega de resultados. Luego, la gerencia puede priorizar proyectos de gobierno de datos basados ​​en la creación de valor potencial, tomar decisiones sobre los activos de datos como parte de una cartera de inversiones más extensa y mejorar las capacidades digitales a medida que cambian los requisitos comerciales.

Una estrategia de gobernanza de datos se puede extender a toda la organización tan ampliamente como se utiliza la información. Todos los gerentes y empleados, desde el servicio al cliente y los almacenes de cumplimiento hasta los directores de marketing y analistas financieros, pueden adquirir y aportar conocimientos y experiencia. Una vez que los datos se vuelven más confiables, el negocio está listo para tecnologías automatizadas, en tiempo real y habilitadas para IA.

Preparando el escenario para un futuro empresarial inteligentemente avanzado

El uso de análisis avanzados es, sin duda, un cambio de juego para todas las empresas. Pero con demasiada frecuencia, el aumento de los volúmenes de información de fuentes dispares  se interponen en el camino, devorando recursos muy necesarios y socavando la precisión y la fiabilidad de las ideas.

La clave para optimizar el valor de la analítica avanzada es una base para una gestión de datos coherentes, eliminando cualquier indicio de complejidad del proceso y confusión de información. Y las empresas medianas que toman este manto son las que toman acciones rápidas, audaces y seguras que hacen que cada competidor adivine qué sigue.

Este artículo apareció en digitalistmag.com

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