6 pasos
"democratizando el acceso al dato"
01
Establecer una estrategiA de datos
En las Orgnaizaciones se dispone de gran cantidad de información sobre tus clientes, consumidores, opreaciones, finanzas, y negocios. Para realizar una transformación de la misma, desde el punto de vista de los datos es necesario tratar los Datos como un valor estratégico (Data-Driven Strategy) a la hora de llevar a cabo las decisiones empresariales.Data Strategy es una nueva forma de gestionar estratégicamente los datos para alcanzar ventajas analíticas y conseguir nuestros objetivos de crecimiento y mejora. No se trata de empezar por los datos sino que debemos empezar haciendonos nuestras preguntas de negocio, que aspectos del mismo queremos mejorar, y es a partir de las respuestas las que nos van a dar las directrices sobre que datos vamos a necesitar. Es ahora cuando tendríamos que Formularla, ver que Datos necesitamos , que Procesos Analiticos serán necesarios, Comunicar los resultados a la organización y por ultimo realizar ese proceso de Tranformación.
02
Democratizacion de los datos
Debemos favorecer el acceso al dato y al conocimiento generado por el dato, a las organizaciones no les sirve de nada almacenar los datos y no llegan al departamento y a la persona que toma la decisión, es un probema que ocurre en muchas de las empresas que los datos no llegan a las persons que tienen que tomar decisiones. Nos encontramos ante el reto de democratizar los datos para poder monetizarlos darles valor, transformar el dato en valor, se trata de un reto tecnólogico y cultural , siendo estos dos pilares sobre los cuales se sostiene esa democratización del dato, primero con una transformaicón culturar dentro de la empresa y luego apoyarse en el tecnología para conseguirlo. Debieramos caminar a un autoservicio del dato y fomentar esa exploración del mismo por parte de toda la organización, el dato no es propiedad de unos departamentos o personas sino que deberá estar a disposición de toda la organización.
03
los empleadoS reciben formacion en data Literacy
El realizar la trasformación a una Data Driven Company no sólo es un proceso de trasnformación Digital, sino que va acompañado de un proceso de trasnformacion cultural, Data Literacy los podríamos traducir como alfabetización en los datos. Es ahí donde en una empresa Data Driven deber formar y capacitar a su equipo en a capacidad para leer, escribir y comunicar en un contexto de datos. El mejorar sus conocimientos técnicos y habilidades digitales es fundamental para que luego pueda trasformar los datos en valor. Como indicabamos anteriormente no sólo es una capacitación técnica si no que es necesario el realizar una transformación cultural y para ello es necesario realizar una sensibilización en la importancia del dato y en que las decisiones deben dejar de ser intuitivas y estar soportadas por datos.
04
comunica y Acelera la velocidad de compresion
La idea detrás de este principio es democratizar la información y su compresión dentro de la organización. Hay que conseguir trasladar el conocimiento adquirido a través de los datos al resto de intervenientes implicados, aunque en uno de las etapas anteriores hemos indicado la importancia de implementar Data Literacy, no toda la organizacion tendrá el conocimiento adecuado para comprender lo que se ha hecho y el porque en un proyecto analítco. Cobra una especial relevancia esta etapa de comunicación que debe favorecer la compresión de los resultados,para ello debemos apoyar esa comunicación con la utilización de elementos gráficos que sea capaz de desencadenar una compresión dentro de la empresa, para ello nos debemos apoyar en informes, visualizaciones, infografías y cuadros de mando, que deben abordar tres retos principales como són , adecuar la presentación al nivel de los intervinientes, transmitir el mensaje adecuado y mostrar lo importante y no lo interesante. En este proceso de comunicacion es cuando se tranfiere el conocimiento y es necesario que esa compresión sea dinámica y rápida para favorecer su uso en las tomas de decisiones, para que estas se conviertan en decisiones fiables.
05
medir el impacto de lOs proyectos realizados a partir de los datos
El quinto paso en la transformación de Data Driven tiene que ver con el seguimiento, debemos realizar mediciones periódicas para controlar la evolución de impacto de los proyectos que hayamos llevado a cabo, como puedan ser por ejemplo la implantacion de modelos análiticos en el negocio. para ello es necesario el implementar ciertas medidas com indicadores. Se debe medir el valor y el impacto de la Analitica y el desarrollo del machine learning en la empresa. Esta medida sería uno de los indicadores clave de desempeño (KPIs). Haciendo esto, se le da mayor prioridad a las inversiones de Datos con mayor potencial de rentabilidad. Relacionado con estos indicadores se establecerán la prioridad de los proyectos a acomenter y para ellos se valorará la posibilidad e impacto de las inversiones. La posibilidad se refiere a si tenemos datos o no. ¿Están los datos limpios y etiquetados? ¿Tenemos los recursos necesarios para empezar el proyecto? Y el impacto se refiere a la impacto financiero en el negocio. Hay que determinar todo esto antes de transformar tu compañía completamente. Comienza por un proyecto experimental. Y si observas que las transformaciones van en buena dirección, comienza a ponerlo en práctica.
06
aplicar una politica y estructura de gobernanza deL dato
Esta última etapa se centra en la importación del dato, lo importante no es tener muchos datos sino asegurar la calidad y fiablidad de esos datos, ya que si estos nos son fiables no podemos tomar decisiones apoyadas en ellos, esta etapa y se centra en el gestión global e integral de tus datos. Los datos son el activo más importante de la organización y por ello tus activos de datos deben ser fiables , estar seguros y privatizados. Esto es una prioridad, y por ello una empresa Data Driven debería establecer una política de gobernabilidad de datos estricta. Podemos definir la Gobernanza del Dato como un conjunto de procedimientos, funciones y responsabilidades encaminadas a garantizar un comportamiento adecuado en la valoración, creación, almacenamiento, consumo y control de los datos y analisis.Las organizaciones deberían comenzar por crear una visibilidad clara de todos los flujos de datos, estableciendo ¿Quién genera el dato? ¿Quién es el responsable de ese dato ? ¿Donse se almacena ese dato? ¿Con que frecuencia? ¿Quien tiene acceso a ese dato? para ello se debe visualizar y calcular las distintas rutas de datos, los departamentos y pesonas implicadas y sus permisos y responsablidades, por supuesto prestando una especial importancia a la seguridad y privacidad de los mismos, estableciendo si esos datos se trabajan anomizado o no ect. También es necesario comprender los diferentes tipos de datos y las herramientas que interactúan con ellos. Solo entonces es cuando las empresas pueden asegurar la aplicación de las medidas necesarias y asegurar la gestión desde el origen.
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