Con el ritmo de los negocios modernos y la carencia competitiva de más y más datos, las organizaciones ahora se preguntan correctamente si sus prácticas de mandato de datos aún respaldan sus estrategias comerciales, especialmente aquellas que ahora intentan distribuir datos en múltiples plataformas para obtener exploración sofisticados en tiempo existente y concepción. Resultados de la IA.
- ¿Este activo tan valioso permite una maduro agilidad para utilizar las nuevas tendencias y oportunidades?
- ¿Están obteniendo la información que necesitan para solucionar las decisiones basadas en datos?
- ¿Pueden colaborar en la creciente cantidad de datos o están segmentados en silos departamentales con distintos grados de gobernanza, calidad y control de costos?
Si se desconocen las respuestas a estas preguntas, es hora de crear o revisar una táctica de datos.
¿Qué es una táctica de datos?
Una táctica de datos es un plan integral que describe cómo una ordenamiento pretende resumir, encargar, presidir, utilizar y obtener valía de sus datos. Se convierte en la hoja de ruta para alinear las actividades de datos con objetivos comerciales más amplios y establece los objetivos para la democratización de los datos y las prioridades para la táctica de mandato de datos.
¿Cuál es el propósito de una táctica de datos?
La táctica de datos requiere flexibilidad para adaptarse a medida que cambia la táctica empresarial. Si el objetivo comercial en torno a sus actividades de datos es aumentar la eficiencia/rendimiento y aumentar los ingresos, su táctica será diferente con un objetivo más transformador para convertirse en un producto basado en datos y monetizarlos como producto. Pero uno y otro exigen un enfoque unificado para resumir, ayudar, proteger y analizar datos.
La diferencia entre mandato de datos y una táctica de datos
No confunda la táctica de datos con la mandato de datos. La mandato de datos incluye los procesos y sistemas utilizados para resumir, acumular, organizar y compartir datos en toda la ordenamiento. Se centra en los aspectos operativos, como la infraestructura de datos y la mandato del ciclo de vida de los datos.
¿Por qué es importante tener una táctica de datos?
La táctica de datos impacta todos los aspectos de un negocio. El valía empresarial sólo se desbloquea cuando se eliminan los silos de datos y los empleados, las partes interesadas y los clientes están capacitados para extraer conocimientos.
democratización de datos Ocurre cuando todos en una ordenamiento tienen la capacitación y las herramientas necesarias para ceder y comprender los datos. Para ingresar confianza y una asimilación amplia, cada componente del proceso de datos requiere una gran cantidad de investigación y bienvenida en toda la ordenamiento para determinar los sistemas y prácticas que los equipos utilizarán al resumir, acumular o interactuar con los datos.
Cuando los datos y la IA están disponibles para todos, se reduce la dependencia del personal técnico y se crean marcos para la privacidad de los datos y el control organizacional. Pero tomar decisiones comerciales basadas en datos igualmente implica un cambio cultural con mayores niveles de transparencia, colaboración y control de calidad.
Gobernanza de datos e IA ir de la mano. La creación de modelos de verbo grandes (LLM) eficaces no sería posible sin datos seguros y de ingreso calidad. Las empresas obligadas a cumplir no sólo tienen que rastrear con precisión cómo se mueven los datos a través de la ordenamiento, sino que si están entrenando modelos de IA, tendrán que explicar a los reguladores cómo funcionan esos modelos y de dónde provienen los datos para certificar calidad de los datos. Las plataformas de datos e inteligencia químico separadas crean silos de gobernanza que resultan en una visibilidad y explicabilidad limitadas de los modelos de inteligencia químico.
Una táctica de datos sólida facilita la asimilación y ayuda a planificar cambios en los flujos de trabajo y nuevas formas en que las personas pueden interactuar con los datos. Cuando los datos se democratizan en una ordenamiento, conllevan riesgos. La táctica debe establecer prioridades de gobernanza en torno a la propiedad y el camino y ayudar a identificar brechas para tomar acciones correctivas para mejorar las operaciones, mejorar la experiencia del cliente e impulsar el crecimiento.
La táctica de datos define las métricas a seguir para obtener resultados exitosos, pero igualmente ayuda a planificar la experimentación y nuevas inversiones en IA.
Los beneficios de una táctica de datos
Sin una táctica para una gobernanza eficaz y la capacidad de compartir datos, las empresas no podrían adoptar tecnologías interesantes como el formación involuntario y la IA generativa para innovar y encontrar nuevo valía en sus datos. Encima de eliminar cuellos de botella y mejorar la democratización de los datos, una táctica de datos libera a los equipos de datos de solicitudes y tickets constantes para centrarse en trabajos más avanzados como el formación involuntario (ML) y los modelos de IA. Los beneficios potenciales incluyen:
Toma de decisiones informada
Los informes de exploración de datos en tiempo existente permiten a las organizaciones asaltar rápidamente nuevos desafíos u oportunidades con decisiones comerciales precisas basadas en datos.
Maduro eficiencia y parquedad de costes.
Eliminar los procesos ineficientes que obstaculizan la toma de decisiones y conducen a malos resultados.
Ayuda a crear una civilización centrada en los datos
Tener una táctica de datos proporciona una hoja de ruta para toda la empresa con bienvenida desde en lo alto, capacitación y mejor alfabetización en datos en toda la ordenamiento.
Gobernanza de datos/aventura escaso:
Los datos de conocimiento se pueden resumir, organizar y compartir de conformidad con cualquier norma pertinente, como la de la UE. Reglamento Universal de Protección de Datos (GDPR) y el Ley de Responsabilidad y Portabilidad del Seguro Médico (HIPAA) ayudará a certificar una sólida confiabilidad y seguridad y mitigar los riesgos comerciales.
Mejoramiento la experiencia del cliente
La capacidad de resumir y analizar datos de comportamiento de los clientes en tiempo existente permite a las empresas personalizar sus experiencias y ofertas en renglón. Acérquese a los clientes con estrategias de décimo que utilizan IA, ML y automatización para construir una cojín para la personalización.
Cómo una táctica de datos puede ayudar a obtener la reflexión analítica y de IA
Al determinar una táctica de datos para el mañana, puede resultar útil examinar la reflexión analítica presente del negocio. Las organizaciones que simplemente almacenan datos no estructurados prácticamente no tienen exploración distintos a los que pueden deducir de las hojas de cálculo. Probablemente sus datos estén aislados y carecen de las habilidades para analizar los datos sin procesar. En esta etapa, deberían determinar qué tipo de preguntas quieren hacer para obtener más valía de sus datos.
A medida que las organizaciones desarrollan sus capacidades analíticas, obtienen habilidades avanzadas de SQL y modelado predictivo para comenzar a pronosticar tendencias. Utilizan herramientas de modelado de datos para automatizar la orquestación de la información. En el nivel más stop de reflexión analítica, las organizaciones obtienen información útil sobre por qué poco cambió y cómo replicar. Este nivel de exploración prescriptivo implica trabajar con grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos de formación involuntario y modelos de inteligencia químico.
Para lograrlo, el almacenamiento de datos generalmente se centraliza como una “única fuente de verdad”, ya que diferentes funciones y unidades de negocios lo transforman con sus propias etiquetas (metadatos) e informes de acuerdo con sus requisitos en una táctica de datos más combinada.
Comprender el nivel de reflexión analítica puede señalar dónde debe estar una ordenamiento y en qué debe centrarse para eliminar los obstáculos. Para eso sirve una táctica de datos.
Cómo construir una táctica de datos
Una buena táctica de datos comienza con una evaluación honesta de “¿Dónde estoy y por qué estoy allí?” cuando se proxenetismo del valía comercial presente de un patrimonio de datos. Esta evaluación debería ayudar a identificar brechas en medios, procesos, herramientas y personas. Conseguir que las personas adecuadas participen en la sala es el primero de muchos pasos:
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Equipar un equipo
- ¿Quién es una parte interesada esencial en el equipo de táctica de datos? Este equipo multifuncional debe representar a las partes interesadas que tienen camino a datos relevantes, con el objetivo compartido de romper los silos para democratizar los datos para todos en la ordenamiento.
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Elige tus objetivos
- Defina los objetivos y resultados comerciales de la táctica de datos, como aumentar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente, aumentar los ingresos o aminorar los costos, e interpretar los datos para hacerlos más significativos y procesables.
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Evalúa tu situación presente
- ¿Cuáles son las fuentes de datos actuales, dónde están ubicadas, quién las posee y quién tiene camino a ellas? ¿Qué sistemas, herramientas y procesos se implementan y cuál es el nivel de reflexión analítica actualmente vivo? Determine qué otras fuentes de datos están disponibles e identifique cualquier brecha o desafío que deba abordarse.
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Crear una hoja de ruta
- ¿Cuál es el plan de acto: las iniciativas y proyectos necesarios para obtener los resultados deseados? Esta hoja de ruta debe incluir cronogramas, requisitos de medios e hitos para realizar un seguimiento del progreso.
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Establecer políticas claras y generales
- ¿Cuáles son los principios y estándares que garantizan el uso de datos de ingreso calidad? Describa las funciones y responsabilidades esencia, los plazos y los medios necesarios.
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Invierta en cualquier nueva tecnología necesaria
- ¿Qué nuevas tecnologías o enfoques desbloquearán nuevas oportunidades, como plataformas de integración de datos y soluciones de mandato de datos? ¿Tiene las capacidades analíticas esenciales para extraer conocimientos de los datos recopilados y visualizar la información de una forma comprensible? ¿Qué medios, sistemas y herramientas existentes se pueden utilizar? Una infraestructura sólida necesitará manejar grandes cantidades de datos.
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Educar y construir una civilización centrada en los datos
- ¿Qué nuevas habilidades se necesitan para mantenerse al tanto de los tipos de datos emergentes, las evacuación comerciales cambiantes y los avances tecnológicos? ¿Existe un espacio dedicado para sufrir y probar nuevos modelos de formación involuntario y funciones de IA?
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Monitorear y reevaluar periódicamente
- ¿Cuáles son las medidas del éxito? Utilice métricas significativas y defina KPI que se alineen con los objetivos comerciales. Establezca puntos de remisión para contar el progreso a lo desprendido del tiempo y utilice información basada en datos para realizar ajustes según sea necesario y permanecer en formación con los objetivos comerciales en desarrollo y las condiciones del mercado.
Desafíos de implementar una táctica de datos
cuando se proxenetismo de táctica de datos y el equipola limitada alfabetización en datos y la descuido de herramientas frustrarán cualquier verdadera democratización de los datos. El personal debe estar capacitado para trabajar con conjuntos de datos complejos y comprender cómo se pueden utilizar para originar valía comercial.
Involucrar a la familia
Ejecución de táctica igualmente se ve obstaculizado sin la bienvenida de en lo alto y debajo de la ordenamiento. Las empresas exitosas basadas en datos crean una civilización de datos e IA con títulos, actitudes y comportamientos compartidos que fomentan decisiones basadas en datos y mejoran el rendimiento empresarial.
Avalar que sea alcanzable y sostenible
Reingeniería de una táctica de datos y cambio de civilización es un proceso. Asegúrese de que las metas y objetivos sean alcanzables y sostenibles. Concéntrese en lo que es viable y valioso en el corto plazo y desarrolle confianza y capacidades organizacionales con cada resultado exitoso.
Designar el tipo adecuado para su negocio
Designar el tipo correcto de táctica de datos igualmente puede ser un desafío. Una indexación excesiva de la confiabilidad, la seguridad y el cumplimiento podría impedir la experimentación y la innovación.
Estudio de caso de táctica de datos: Databricks y Thomas
Un precepto esencia de una táctica de datos moderna es “datos para muchos, no para unos pocos”. Los datos son fundamentales para todo el proveedor mundial de evaluación de talentos tomásque transformó su operación de consultoría a un maniquí de negocio de supermercado basado en SaaS. El cambio requirió producirse del procesamiento por lotes al trabajo con eventos en tiempo existente. Esto aumentó los tipos y la cantidad de datos capturados en un 400 % para impulsar nuevas capacidades de formación involuntario e inteligencia químico, exploración e informes de BI.
Encima, el patrimonio de datos de Thomas no estaba perfectamente integrado, lo que provocó que el equipo de datos dedicara más tiempo y medios a trasladar datos entre sistemas. Suceder a un charcal de datos como única fuente de verdad permitió al equipo de datos identificar y resolver problemas de forma más efectiva y apto e impulsar exploración de supermercado.
Luke Treglown, director sénior de ciencia de datos de Thomas, escribe que los conocimientos de datos “se entregan aproximadamente un 40 % más rápido que nuestra pila de datos antedicho. Podemos implementar correcciones y nuevas soluciones mucho más rápido, liberando aproximadamente el 20 % del tiempo de nuestro equipo de ciencia de datos para centrarse en la innovación y la experimentación”.
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