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El camino hacia el análisis y la modernización de los datos

La mayoría de las organizaciones aspiran a estar un paso por delante de la competencia, capaces de tomar decisiones más informadas sobre su negocio y sus clientes para que no sólo tengan éxito, sino que prosperen en un panorama empresarial en constante cambio. Sin embargo, aunque muchas organizaciones tienen los datos para hacerlo, a menudo carecen de la tecnología, los procesos y las personas para optimizar por completo su valor. 

¿Qué es la modernización de datos?  

La modernización no es sólo la palabra de moda más reciente, aunque parece que todos tienen su propia forma de definirla. La modernización de datos tampoco se trata de una sola acción o de implementar un conjunto de herramientas. Es repensar cómo usas los datos y el análisis como empresa. ​ 

Embracing the Future - The Push for Data Modernization Today

A menudo, las personas caracterizan la modernización de datos como simplemente trasladarse a la nube; pero el enfoque que adopta y las ventajas que obtiene van más allá de la simple adopción de la nube. Las soluciones modernas exponen capacidades analíticas avanzadas que ayudan a los usuarios de su negocio a tomar decisiones más inteligentes.  

La modernización de datos requiere principios de gestión de datos modernos. Implica pasar de bases de datos y arquitecturas heredadas a plataformas modernas basadas en la nube y arquitecturas escalables, y migrar a herramientas de análisis modernas.  

¿Cuáles son los beneficios de seguir el camino de la modernización de datos? 

A medida que hay más datos disponibles y los usuarios comerciales requieren análisis mejores y más avanzados, la organización debe poder actuar rápidamente para satisfacer esas demandas.  

La modernización de datos permite escalar y ser flexible, integrar nuevas fuentes de datos, obtener información más rápidamente, democratizar los datos y planificar de manera efectiva el futuro del negocio. 

Los cinco pilares para migrar y modernizar los datos. 

1.) Estrategia de datos 

Es la base de todo lo que haces en el futuro. Va a actuar como una guía para la organización en términos de cómo abordar los #datos y el análisis, no sólo desde una perspectiva técnica, sino también desde una perspectiva de personas y procesos.  

2.) Arquitectura de datos 

Se necesita un pipeline de datos ágil, basado en la nube y preparado para el futuro que permita un acceso más fácil, rápido y flexible a grandes volúmenes de datos y diferentes fuentes de datos.  

3.) Gestión y gobierno de datos  

La gestión moderna de datos requiere que los datos sean precisos y estén disponibles para las personas adecuadas en el momento adecuado.  

4.) Herramientas de análisis 

La migración a herramientas de análisis más nuevas proporcionará mejores capacidades de análisis, incluido análisis en tiempo real, análisis integrado, colaboración mejorada y más.  

5.) Las personas y procesos adecuados 

Es fundamental entender que un esfuerzo de modernización no es sólo un cambio en la tecnología, sino que también un cambio en las habilidades y la formación constante en el “cómo lo uso”. Se necesitan desarrollar las fortalezas y capacidades de la nueva herramienta, y no simplemente tratar de recrear conceptos que funcionaban en la herramienta anterior.  

Conclusión

Las organizaciones deben continuar evolucionando y hacer de la modernización de los datos una prioridad ya que las nuevas tendencias fuerzan cambios significativos en la estrategia de gestión de datos. La modernización requiere que las organizaciones adopten una visión integral de su entorno de aplicaciones e infraestructura.  

Darse cuenta de los beneficios de la modernización de datos requiere pensar más allá de las aplicaciones y la infraestructura y expandirse para considerar cómo impactan y son impactadas por los procesos comerciales, las personas, los datos nuevos, el desarrollo de una cultura #DevOps, el crecimiento de la compañía y sus futuras ventas. 

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La liquidez de los datos como activo estratégico

Cuando administra sus datos como un activo, evalúa el valor que tiene para su negocio, establece metas para utilizarlos, hace planes de inversión y mide el #ROI de sus proyectos. En otras palabras, administra sus datos como lo haría con activos tangibles como productos, equipos o bienes raíces.

Para monetizar los datos, las empresas primero deben crear activos de datos estratégicos, es decir, transformarlos para que puedan tener “liquidez” (reutilización y recombinación) y permitir la creación de nuevo valor.

Preparación de activos de datos estratégicos para su reutilización y recombinación

La liquidez de los datos es algo constante, no una condición binaria, por lo que un activo de datos en particular puede ser más o menos líquido que otro. Los datos de muchas empresas tienen baja liquidez (ej: pueden estar atrapados en procesos comerciales burocráticos, bloqueados en herramientas poco flexibles, etc.) o pueden ser inaccesibles simplemente porque están incompletos, son inexactos o están mal clasificados o definidos.

Es fundamental reconocer que los datos no tienen que tratarse como activos tradicionales de una empresa. Los elementos físicos (edificio, oficina, mobiliario, etc.), la tierra e incluso el efectivo se van a deteriorar o agotar con el tiempo. En cambio, los datos son diferentes y se pueden reutilizar y recombinar libremente sin degradación.

Los activos de datos nacen para ser líquidos, pero si bien los datos son reutilizables y pueden recombinarse de forma inherente, la organización debe activar deliberadamente estas características. Y un buen lugar para comenzar es con los activos de datos estratégicos que tienen potencial para la creación y apropiación de valor en el futuro.

Estos activos estratégicos tienen innumerables usos posibles en toda la empresa; algunos se conocen y otros surgirán con el tiempo. Los activos de datos estratégicos generalmente incluyen datos de clientes, datos de comportamiento de canales digitales, datos de productos y otros datos que informan el desempeño comercial y las necesidades del cliente y son relevantes para las áreas de toda la empresa.

El propósito de los activos de datos estratégicos

Pasar del simple uso de datos a la creación de activos de datos estratégicos líquidos, las empresas deben descontextualizar los datos con un propósito designado y preparar cada activo para que sea preciso, completo, actual, estandarizado y comprensible en toda la organización.

Este proceso puede suponer la implementación de procesos como la gestión de datos maestros, la gestión de metadatos, la integración de datos, la gestión de la calidad de los datos, entre otros. También las capacidades de monetización de datos como, por ejemplo, la ciencia de datos, la comprensión del cliente, análisis de comportamiento y las capacidades de uso de datos, pueden impulsar un aumento en la liquidez.

A medida que más activos de datos estratégicos de una empresa se vuelven más líquidos, los datos están cada vez más disponibles para su conversión en valor, lo que acelera la monetización de datos de la empresa.

Por lo tanto, las estrategias de monetización deben abarcar todos los elementos de la gestión del dato, incluida la gestión de datos maestros (administración, seguridad, validación, etc.), la #gobernanza de #datos (gestión de procesos comerciales, cumplimiento normativo, gestión de riesgos, políticas, procedimientos, etc.) y calidad de los datos (arquitectura, integración, pruebas, etc.).

Cabe recordar que los datos nunca se agotan, nunca se desgastan y además se pueden usar en forma ilimitada. Grandes ventajas al momento de reutilizar y recombinar datos para generar valor.

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¿Tus datos te informan, te guían o te inspiran?

Contexto general

Me da la sensación que muchas organizaciones tienen como objetivo convertirse en ‘Data Driven’, o en español, impulsada por datos. Pero considero que para aspirar a ser #DataDriven debemos primero dominar la etapa de ser una empresa Informada, y a futuro podemos aspirar a ser una empresa Inspirada por los #datos, donde la conjunción de datos y personas sean un catalizador de nuevas ideas.

Si planteamos un escenario donde su compañía busca ser impulsada por los datosrequiere tener los datos exactos que se necesitan para tomar una decisión, ya que será la Información la que le de certeza de la decisión a tomar. A diferencia de estar informado por los datos donde es necesario conocer el rendimiento actual de sus análisis y poder responder ciertas preguntas desde la experiencia, por ejemplo: por qué el producto se está desempeñando de la manera en que lo hace, y con esa respuesta plantear un accionable para optimizar sus estrategias de marketing y/o comerciales.

¿Data Driven es el mejor destino?

Considero que un mejor destino es buscar ser una organización Inspirada por sus Datos, con la capacidad de detectar y generar tendencias, nuevas ideas, nuevos productos, desde una vista de intuición sostenida por información.

¿Como avanzar?

En mi opinión, se debe seguir un journey determinado de esta manera:

Paso 1) Estar informado por datos. Basado en datos significa lograr utilizar la informacion de sus sistemas para generar reportes que le ayuden a comprender el rendimiento de indicadores claves y poder determinar las razones de los resultados, saber qué y por qué. Este tipo de estrategias analizan el pasado, de manera que estar Informado por los Datos debería ayudar a explicar los fracasos y los éxitos del pasado para impulsar estrategias futuras.

Paso 2) Adoptar el Data Driven. Estar orientado por medio de datos significa que tiene los datos que determinarán una decisión futura. Una empresa Data Driven requiere de una rigurosidad en el manejo de la información para garantizar los resultados de las tomas de decisiones y es por tal motivo que se aparece la figura del análisis basado en modelos matemáticos (#DataScience). Nuevamente voy a aportar un punto de vista personal: ser Data Driven, requiere tener buenos modelos de BI previos, creo que primero se está “Informado por los datos” y luego se es “Data Driven”; principalmente porque las hipótesis para las que usamos los datos están destinados a responder preguntas muy específicas.

Paso 3) Inspirado por los Datos. Estar inspirado por los datos, corresponde a toda una mecánica analítica puesto a disposición de la compañía, donde se combinan datos de diferentes fuentes para inspirar nuevas ideas.

La suma del Paso 1 y el Paso 2, generan un modelo Data-Inspired, donde se conjugan las intuiciones de las personas con la rigurosidad de los resultados de algoritmos para dar rienda sueltas a la creatividad.

En que paso se encuentra tu compañía? Te animas a descubrilo juntos?


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MFT – Que es la Transferencia Segura de Archivos?

Moviendo datos

En la actualidad, las empresas necesitan soluciones de transferencia de archivos que les permita cumplir con sus necesidades de transferencia y encriptación de #datos, frecuentemente ante la necesidad de mover datos semi estructurados a entornos de análisis como un Lago de Datos en plataformas de #BigData o #Datalakes.
Dentro de todas las fuentes de datos, la recolección de informacion de socios de negocios, partners, empleados, proveedores, es vital para recabar mayores datos, pero también poder hacerlo con seguridad es de extrema importancia para mantener la integridad y seguridad de nuestros datos.

Ante el desafío planteado, aparece MFT, la Transferencia Segura de Archivos. Que es MFT?

 MFT, la Transferencia Segura de Archivos

Existen muchos softwares de #MFT como Connect Direct, #Oracle MFT CS, Control M y muchas mas. MFT es un proceso de gestión de la transferencia de archivos entre sistemas de forma gestionada y auditable, que abarca todos los aspectos de transferencias entrantes y salientes de archivos, usando niveles de seguridad y encriptación que aseguren la protección de los datos.

A diferencia soluciones tipicas FTP o SFTP, MFT incluye las siguientes funcionalidades:

  • Transferencia de Archivo de Servidor a Servidor
  • Transferencia de Archivo de Servidor a Persona o viceversa
  • Transferencia de Archivo de Persona a Persona
  • Controles de Seguridad
  • Transferencias automatizadas
  • Transferencias Batch
  • Soporte para protocolos seguros mediante certificados (SFTP, SCP, FTPS)
  • Auditoria y Reporteria
  • Reintentos de conexión y auto-resume (para evitar cortes en la trasmisión)

Las soluciones de MFT poseen registros de auditoria de importancia para el cumplimiento de certificaciones como PCI DSS y GDPR.

¿Por qué es importante?

 MFT, la Transferencia Segura de Archivos

Como mencionamos al principio de la nota, MFT permite proteger la información a través de método seguro y auditables lo que evita riesgos de seguridad asociados a la perdida de informacion por filtraciones, accesos no autorizados, fallas en la trasmisión, entre otros, pero también la Transferencia Segura de Archivos proporciona a las empresas grandes beneficios al mejorar la calidad de la transmisión de datos, reducir el tiempo y los errores asociados a las tareas manuales, cumplir con requerimientos de compliance y simplificar los procesos de ingesta de datos fundamentales para requerimientos DataOps.


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Que es DataOps?

En muchas organizaciones el análisis de datos demora mucho producto de la rigidez de los procesos y de la tecnología. #DataOps sirve para identificar y eliminar los cuellos de botella que ralentizan el desarrollo de los análisis de #datos.

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