Si le pides a una organización que te muestre su estrategia de datos, es muy probable que veas una hoja de ruta tecnológica.
Migración a la nube.
Una nueva plataforma de datos.
Consolidación de datos en el lago.
Gestión de datos maestros.
Lanzamiento de un catálogo.
Tuberías en tiempo real.
Infraestructura de IA.
Esas inversiones pueden ser importantes.
Pero no son la estrategia.
Una estrategia de datos debe definir cómo una organización utilizará, gestionará, protegerá y mejorará los datos para modificar las decisiones empresariales, los flujos de trabajo, los riesgos y los resultados económicos.
La hoja de ruta tecnológica debe explicar cómo la tecnología respaldará esa estrategia.
Confundir ambos invierte la secuencia.
En lugar de preguntarse qué necesita la empresa de sus datos, los equipos empiezan a preguntarse qué plataformas deberían crear, migrar, consolidar o comprar.
Para los CDO, esta distinción se ha vuelto aún más importante a medida que la IA cambia tanto el valor como las consecuencias de los datos empresariales.
Una secuencia más fuerte es:
Resultado empresarial → Decisión o flujo de trabajo → Datos críticos → Requisitos y controles → Capacidades → Tecnología → Valor medible
La tecnología sigue siendo importante. Simplemente tiene que servir para algo.
Estrategia de datos: Conclusiones clave
- Una estrategia de datos y una hoja de ruta tecnológica no son lo mismo. La estrategia define los resultados empresariales, las decisiones, los datos, la gobernanza y las capacidades necesarias. La hoja de ruta secuencia la tecnología y la implementación necesarias para respaldarlos.
- Empieza por las decisiones, no por las plataformas. Antes de decidir qué arquitectura, herramientas o trabajo de modernización necesita implementar, identifique qué aspectos debe mejorar la organización.
- Priorice los datos críticos por encima de todos los demás datos. Los diferentes resultados empresariales dependen de distintos datos, calidad, actualidad, contexto, acceso y controles.
- La gobernanza forma parte de la estrategia de datos. La propiedad, la calidad, el linaje, el acceso, la privacidad, la seguridad, el ciclo de vida y las políticas determinan si los equipos pueden utilizar los datos de forma segura para el propósito previsto.
- La IA eleva el nivel. Los sistemas de IA pueden recuperar, combinar, generar información a partir de los datos empresariales y actuar sobre ellos, lo que convierte el contexto, el acceso, el origen, la calidad y la responsabilidad de los datos en requisitos estratégicos.
- BigID conecta la estrategia con los datos en sí. BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, gestionar, proteger y tomar medidas sobre los datos empresariales que sustentan el análisis, la IA, el cumplimiento normativo, la seguridad y las decisiones empresariales.
¿Qué es una estrategia de datos?
Una estrategia de datos define cómo una organización utilizará, gestionará, gobernará, protegerá y mejorará los datos para respaldar objetivos comerciales específicos.
Una estrategia de datos empresariales útil debería responder a preguntas como:
- ¿Qué resultados empresariales dependen de un mejor uso de los datos?
- ¿Qué decisiones o flujos de trabajo necesitan mejorar?
- ¿Qué datos son fundamentales para esas decisiones?
- ¿Dónde se encuentran esos datos?
- ¿Qué significa?
- ¿Quién es su propietario?
- ¿Qué grado de precisión, exhaustividad y actualidad debe tener?
- ¿Quién o qué debería tener acceso?
- ¿Qué requisitos de seguridad, privacidad, cumplimiento y ciclo de vida se aplican?
- ¿Cómo utilizará la IA los datos?
- ¿Qué capacidades necesita la organización?
- ¿Qué cambios en el modelo operativo deben acompañar a esas capacidades?
- ¿Cómo medirá la organización el valor empresarial?
Es posible que, con el tiempo, las respuestas requieran una nueva arquitectura y tecnología.
Pero la arquitectura debe responder a los requisitos establecidos por la estrategia.
Ponga en práctica la estrategia de datos.
Conectar el contexto empresarial con los datos que respaldan las decisiones críticas.
Descubra, clasifique, catalogue, gestione y comprenda los datos empresariales en todas las iniciativas de negocio, seguridad, cumplimiento normativo, análisis e inteligencia artificial.
Estrategia de datos frente a hoja de ruta tecnológica: ¿Cuál es la diferencia?
Una estrategia de datos define Por qué la organización necesita capacidades de datos y qué deben lograr esas capacidades.
Una hoja de ruta tecnológica define cómo y cuándo la organización implementará la tecnología necesaria para respaldarlos.
Ambos deberían estar estrechamente relacionados.
No deberían fusionarse en uno solo.
La trampa de la estrategia de datos centrada en la tecnología
Consideremos una organización que dice:
“Nuestra estrategia de datos consiste en migrar los datos de nuestra empresa a la nube.”
Ese es un objetivo tecnológico.
No explica qué mejoras espera la organización tras la migración.
La necesidad subyacente podría implicar:
- Reducción de los costos de infraestructura
- Mejorar el rendimiento analítico
- Soporte para cargas de trabajo de IA
- Retirada de sistemas heredados
- Mayor disponibilidad de datos
- Mejorar la resiliencia
- Acelerar el desarrollo de productos
- Reducción de la complejidad del cumplimiento normativo
Esos resultados requieren prioridades diferentes.
Si el objetivo es la IA, la organización puede necesitar sistemas de confianza. datos no estructurados, clasificación de datos sensibles, procedencia, calidad y acceso controlado a la IA.
Si el objetivo es la reducción del riesgo regulatorio, la retención, la residencia, la visibilidad de los datos confidenciales, el acceso y las pruebas pueden ser más importantes.
Si el objetivo es agilizar el análisis de datos, la actualidad de los datos, las definiciones, la calidad y los cuellos de botella en la entrega pueden ser factores determinantes.
Una misma iniciativa tecnológica puede servir para diversas estrategias. Los requisitos del negocio determinan cuál es la más importante.
Inicie su estrategia de datos con las decisiones empresariales.
En lugar de preguntarse cómo debería ser la plataforma de datos dentro de tres años, empiece por lo que la empresa necesita hacer de forma diferente.
Preguntar:
¿Qué decisiones, acciones o flujos de trabajo mejorarían sustancialmente si la organización contara con mejores datos?
Algunos ejemplos podrían ser:
- Identificar antes el riesgo de renovación de clientes
- Detecta el fraude antes de completar una transacción.
- Reducir la conciliación financiera manual
- Mejorar la asignación de inventario
- Responder más rápido a las solicitudes de privacidad
- Reducir el acceso excesivo a información sensible
- Ofrezca a sus empleados respuestas fiables mediante la IA empresarial.
- Permitir que los agentes de IA ejecuten flujos de trabajo aprobados de forma segura.
Estas declaraciones constituyen la base para identificar los datos y las capacidades necesarias.
Marco de estrategia de datos centrado en el negocio
Marco de estrategia de datos centrado en el negocio
Defina qué deben lograr los datos antes de decidir qué tecnología debe cambiar.
¿Qué resultado empresarial o de riesgo cuantificable debe cambiar?
¿Qué decisión, acción o flujo de trabajo debe mejorarse?
¿Qué datos respaldan realmente este resultado?
¿Qué requisitos de calidad, propiedad, acceso, privacidad, seguridad e inteligencia artificial se aplican?
¿Qué capacidades organizativas y técnicas faltan?
¿Qué inversiones en tecnología tienen ahora un propósito justificado?
Los datos críticos deben dar forma a la estrategia.
Un error común es tratar todos los datos empresariales como igualmente estratégicos.
No lo es.
Los diferentes procesos empresariales dependen de diferentes datos.
Una iniciativa de retención puede depender de las fechas del contrato, el uso del producto, la actividad de soporte, la identidad de la cuenta y la participación.
Una iniciativa de cierre financiero puede depender de las transacciones, los identificadores de productos, las estructuras de las cuentas y las definiciones financieras aprobadas.
Un asistente de conocimiento basado en IA puede depender de documentos internos actuales, permisos, nivel de confidencialidad, propiedad y contenido autorizado.
La estrategia debe identificar Datos críticos según las decisiones que respaldan.
Esto cambia el alcance de la gobernanza.
En lugar de intentar gestionar todos los conjuntos de datos con la misma intensidad, las organizaciones pueden aplicar controles más estrictos de propiedad, calidad, procedencia, acceso, seguridad y políticas cuando el valor o el riesgo para el negocio así lo requieran.
La gobernanza de datos forma parte de la estrategia de datos.
La gobernanza no debería aparecer al final de una estrategia, como la sección sobre controles.
Determina si la estrategia puede funcionar.
Si un conjunto de datos crítico para el negocio no tiene propietario, la organización puede tener dificultades para resolver los problemas de calidad.
Si los equipos no se ponen de acuerdo en las definiciones, el análisis de datos puede generar respuestas contradictorias.
Si la información confidencial tiene acceso excesivo, Un uso más extendido puede aumentar el riesgo para la seguridad y la privacidad.
Si se desconoce el linaje, los equipos pueden tener dificultades para determinar si la información es apropiada para un caso de uso de IA o análisis.
Si las políticas permanecen desvinculadas de los datos reales, la organización podría tener dificultades para demostrarlas o hacerlas cumplir.
Gobernanza de datos moderna Por lo tanto, se debe vincular el contexto empresarial con la propiedad, la calidad, el linaje, el acceso, la privacidad, la seguridad, el ciclo de vida, las políticas y la corrección de los datos.
La IA hace que la estrategia de datos centrada en la tecnología sea más peligrosa.
La IA ofrece a las organizaciones otra razón para resistirse a empezar con la tecnología.
Una estrategia que dice “Implementar IA generativa en toda la empresa” Todavía no define qué necesita la organización para lograr la IA.
Un asistente de conocimiento interno difiere de un modelo de fraude.
Un copiloto de codificación se diferencia de un agente de IA que puede modificar los registros de los clientes.
Una aplicación RAG que recupera documentación pública difiere de una que recupera información financiera o de empleados.
Cada caso de uso requiere datos y controles diferentes.
Antes de invertir en arquitectura de IA, las organizaciones deben determinar:
- ¿Qué flujo de trabajo cambiará con la IA?
- ¿Qué datos necesita la IA?
- Qué datos no debería utilizar la IA
- Qué tan precisos y actualizados deben ser los datos.
- ¿A qué información confidencial puede acceder la IA?
- ¿Qué identidades y permisos proporcionan acceso?
- Cómo fluyen los datos a través del sistema de IA
- Qué acciones puede realizar la IA
- ¿Qué acciones requieren aprobación humana?
- ¿Quién es el propietario del resultado empresarial resultante?
Una estrategia de IA no puede compensar una estrategia de datos indefinida.
Esto hace que las decisiones omitidas tengan mayores consecuencias.
Conectar la estrategia de datos con la IA
Saber qué datos impulsan la IA y si deben estar ahí
Descubra activos de IA, clasifique datos confidenciales, comprenda su procedencia y acceso, aplique políticas, evalúe riesgos y coordine acciones en toda la IA empresarial.
La arquitectura debe seguir los requisitos.
Esto no resta importancia a la arquitectura.
Esto le da a la arquitectura una función más clara.
Una vez que los equipos comprenden las capacidades empresariales requeridas, los arquitectos pueden tomar mejores decisiones sobre:
- Infraestructura en la nube
- Almacenes de datos y casas de lago
- Integración de datos
- Transmisión
- API
- Datos maestros
- Metadatos
- Capas semánticas
- Bases de datos vectoriales
- Infraestructura de IA
- Arquitectura de seguridad
- Tecnología de gobernanza
La estrategia define los requisitos y las prioridades.
La arquitectura determina cómo brindarles soporte.
La hoja de ruta secuencia el trabajo.
Un ejemplo práctico: “Necesitamos modernizar nuestra plataforma de datos”.”
Supongamos que una organización comienza con:
“Necesitamos modernizar nuestra plataforma de datos.”
Esa es una solución propuesta.
El análisis revela que el problema real es la retención de clientes.
Los equipos de cuentas no pueden identificar el riesgo de renovación con la suficiente antelación porque el uso del producto, los casos de soporte, los contratos y los datos de interacción permanecen fragmentados.
La estrategia ahora puede definir:
Resultado empresarial: Mejorar la retención de clientes de alto valor.
Decisión: ¿Qué cuentas requieren intervención antes de su renovación?
Flujo de trabajo: Proporcione a los gestores de cuentas una lista de riesgos fiable con suficiente antelación para que puedan actuar.
Datos críticos: Fechas del contrato, uso del producto, actividad de soporte, identidad de la cuenta, participación y propiedad.
Requisitos: Coincidencia de cuentas fiable, definiciones consensuadas, uso actual, procedencia, propiedad, controles de calidad y acceso adecuado al rol.
Deficiencias de capacidad: Resolución de la identidad del cliente, contexto de datos entre sistemas, monitoreo de calidad y entrega controlada en el flujo de trabajo de renovación.
Tecnología: Ahora bien, evalúe qué cambios en la plataforma realmente solucionan esas deficiencias.
Valor: Intervención más temprana, mayor retención, menor necesidad de conciliación y adopción por parte de los equipos de cuentas.
Es posible que la organización aún necesite modernizar su plataforma de datos.
Pero ahora lo sabe. Por qué, dónde y cuánta modernización requiere el resultado.
Cómo priorizar una estrategia de datos
Una estrategia eficaz no puede tratar todas las solicitudes como igualmente importantes.
Los CDO pueden priorizar las iniciativas utilizando cinco preguntas.
1. ¿Qué resultados empresariales cambian?
Vincula la iniciativa con los ingresos, el margen, el coste, la experiencia del cliente, el rendimiento operativo, el cumplimiento normativo, la seguridad o el riesgo.
2. ¿Cuál es el costo del estado actual?
Establecer una línea de base que incluya aspectos como el esfuerzo manual, las demoras, los errores, las pérdidas por fraude, el acceso excesivo, la rotación de clientes, el costo de la infraestructura o la exposición regulatoria.
3. ¿Son realmente los datos la restricción?
No utilice una iniciativa de datos para compensar un proceso empresarial sin resolver, una falta de claridad en las responsabilidades o un problema organizativo.
4. ¿Cuál es la intervención viable más pequeña?
Una métrica fiable, un elemento de datos crítico, un producto de datos controlado, un cambio de acceso, una regla de calidad o una fuente de IA seleccionada pueden resolver el problema inmediato antes de que sea necesaria una transformación más amplia.
5. ¿Puede la organización mantener el resultado?
Determinar quién es el propietario de los datos, cómo los supervisan los equipos, qué sucede cuando cambia la calidad o el acceso, y cómo solucionan los problemas.
¿Qué debe incluir una estrategia de datos?
Una estrategia de datos empresariales moderna debe abordar al menos siete áreas interconectadas:
Cómo BigID respalda una estrategia de datos moderna
BigID ayuda a las organizaciones a conectar la estrategia con los datos empresariales que deben respaldarla.
BigID ayuda a los equipos:
- Descubre y clasifica datos: Identificar datos estructurados y no estructurados en entornos compatibles de nube, SaaS, locales e híbridos, y comprender la información sensible, regulada, confidencial, propietaria y crítica para el negocio.
- Catalogar y contextualizar los datos: Vincular los metadatos técnicos con el significado empresarial, la propiedad, la confidencialidad, el origen, la calidad y el contexto normativo.
- Poner en práctica la gobernanza de datos: Vincule los requisitos de gobernanza con los datos empresariales, los propietarios, las políticas y los flujos de trabajo que rigen.
- Gestionar el acceso a los datos: Comprenda quién o qué puede acceder a los datos confidenciales e identifique dónde los permisos generan una exposición innecesaria.
- Extender la estrategia a la IA: Conectar los sistemas de IA con datos confidenciales, identidades, acceso, propiedad, procedencia, políticas, riesgos y evidencias.
- Impulsa la acción: Coordinar las medidas correctivas cuando la calidad de los datos, el acceso, la exposición, el ciclo de vida o las condiciones de las políticas generen riesgos.
Una estrategia de datos no debe limitarse a una simple descripción de la futura infraestructura tecnológica. Debe dejar claro qué resultados empresariales son importantes, qué datos los respaldan, cómo deben gestionarse esos datos y qué cambios necesita implementar la organización para generar valor cuantificable.
Conectar los datos y la IA
Transformar la estrategia de datos en acciones gobernadas
Descubra cómo BigID conecta los datos empresariales con el contexto empresarial, la propiedad, la calidad, el linaje, el acceso, las políticas, la IA, el riesgo y la corrección de problemas.
Preguntas frecuentes sobre estrategia de datos
¿Qué es una estrategia de datos?
Una estrategia de datos define cómo una organización utilizará, gestionará, gobernará, protegerá y mejorará los datos para respaldar objetivos comerciales medibles. Conecta las prioridades comerciales con los requisitos críticos de datos, propiedad, gobernanza, seguridad, IA, arquitectura y modelo operativo.
¿Cuál es la diferencia entre una estrategia de datos y una hoja de ruta de datos?
Una estrategia de datos define los resultados, las prioridades, los principios, los requisitos de datos y las capacidades que necesita una organización. Una hoja de ruta secuencia las iniciativas, las inversiones en tecnología, las dependencias, los responsables y los hitos necesarios para ejecutar dicha estrategia.
¿La arquitectura de datos forma parte de la estrategia de datos?
Sí, pero la arquitectura debe respaldar los requisitos establecidos por la estrategia. Los resultados comerciales y las necesidades de datos críticos ayudan a determinar qué inversiones en arquitectura y tecnología debe priorizar la organización.
¿Qué debe incluir una estrategia de datos?
Una estrategia de datos debe definir los resultados empresariales, los datos críticos, la propiedad, la calidad, la gobernanza, la seguridad, la privacidad, el acceso, los requisitos de IA y análisis, el modelo operativo, las capacidades necesarias, las prioridades tecnológicas y las medidas de valor.
¿Cómo cambia la IA la estrategia de datos?
La IA aumenta la importancia de la calidad, la sensibilidad, el origen, el acceso, la propiedad, las políticas y la rendición de cuentas de los datos. Las organizaciones deben determinar qué datos puede utilizar la IA, cómo accede a ellos y qué pueden hacer los sistemas o agentes de IA con esa información.
¿Debería la estrategia de datos comenzar con la tecnología?
No. Las organizaciones deben definir primero el resultado empresarial, la decisión o el flujo de trabajo afectado, los datos críticos y los controles necesarios. Estos requisitos pueden guiar las decisiones sobre arquitectura y tecnología.
¿Cómo respalda BigID la estrategia de datos?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, contextualizar, gestionar, proteger y corregir los datos empresariales, al tiempo que los conecta con la propiedad, la calidad, el linaje, el acceso, las políticas, la privacidad, la IA y el riesgo.
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