En el mundo de los negocios digitales, las organizaciones no pueden aprovechar sus activos de datos sin una estrategia de datos adecuada. La estrategia de datos es el plan que permite a una empresa alcanzar sus objetivos comerciales a través de sus datos. Evitar las trampas comunes de la estrategia de datos y crear una estrategia exitosa permite a una organización realizar su misión y visión a través del uso de datos. La ausencia de una Estrategia de Datos puede llevar a lo siguiente retos para una organización: 

• Datos en silos con múltiples versiones de la "verdad" 
• Conciencia de baja tecnología
• Métodos manuales de preparación e integración de datos 
• Baja calidad de los datos
• Métricas y KPI mal definidos y administrados
• La falta de basada en datos decisiones
• Ausencia de analítica predictiva o prescriptiva ​
• Dependencia excesiva del departamento de TI

Estrategia de datos: una definición rápida

A lo largo de los años, los datos han pasado de ser un subproducto del proceso a convertirse en un activo fundamental que guía la toma de decisiones. Una estrategia de datos ofrece una anteproyecto o plano para almacenar, administrar y gobernar datos en toda la organización. La estrategia de datos guía todas las actividades de datos empresariales, como la gestión de la calidad de los datos, la seguridad de los datos, el análisis de datos, la gestión de bases de datos, el gobierno de datos, etc. Este plan establece metas y estándares para el uso consistente y efectivo de los datos en todos los proyectos de datos. 

La estrategia de datos es especialmente útil cuando se utiliza la automatización o la semiautomatización para procesos basados ​​en datos. La idea central detrás de una estrategia de datos es hacer un uso eficiente de todos los recursos de datos en una organización, sin importar dónde se encuentren. 

Una estrategia de datos garantiza que los datos se utilicen y gestionen como un activo corporativo que genera ingresos. La estrategia de datos ideal debe ir acompañada de una hoja de ruta que guía la implementación de la estrategia.

La estrategia de datos también proporciona un marco para que los ingenieros de datos tomen decisiones de arquitectura para lograr los objetivos comerciales. Ofrece orientación sobre cómo se pueden aplicar los análisis para obtener información crítica, con Visualización de datos siendo un elemento crítico. 

Objetivos de la estrategia de datos: objetivos comerciales críticos

En el mundo de los datos, las opciones de herramientas de datos son casi tan abundantes como los propios datos, por lo que se vuelve difícil para una empresa decidirse por una solución que sea adecuada para alcanzar sus objetivos comerciales. 

La estrategia de datos establece un plan maestro para el logro sistemático de los siguientes objetivos:

• Eliminación de todos los datos no deseados y preservación de datos precisos y de alta calidad que una empresa probablemente necesitará 
• Establecer estándares para la calidad de los datos que puedan ser seguidos por todas las unidades de negocio
• Iniciar una comunicación efectiva entre las unidades de negocio para agilizar el intercambio de datos dentro de una organización
• Guardar datos en un formato uniforme y fácil de usar para facilitar el acceso, uso y uso compartido en toda la empresa
• Aplicar estándares a los datos recién recopilados para mantener la integridad de los datos  
• Establecer un única fuente de verdad para datos, eliminando silos de datos y conectando datos entre consumidores, productos y proveedores
• Consolidar todos los datos de la organización en un sistema accesible y utilizable por todos en su empresa 

Trampas de la estrategia de datos (y cómo evitarlas)

Aunque la estableciendo metas relacionados con cada componente de una estrategia de datos empresarial, incluida la captura, el almacenamiento, el intercambio de datos, etc., el equipo de estrategia a menudo puede encontrar muchos escollos o desventajas. A continuación se presentan algunos de los errores comunes de la estrategia de datos y sus posibles soluciones.

• Falta de cultura de datos: Los datos ocultos dentro de silos con poca comunicación entre las unidades de negocio conducen a una falta de cultura de datos. Alfabetización de datos y se requiere capacitación en datos en toda la empresa para permitir que el personal comercial lea, analice y discuta los datos. La cultura de datos es el punto de partida para desarrollar una estrategia de datos eficaz.

• La estrategia de datos está demasiado centrada en los datos y no en el lado comercial de las cosas: Cuando las empresas se enfocan demasiado solo en los datos, la estrategia de datos puede terminar sirviendo al necesidades de analisis sin ningún enfoque en las necesidades del negocio. Una estrategia de datos ideal reúne las capacidades humanas y brinda oportunidades para capacitar al personal para llevar a cabo la estrategia para cumplir con los objetivos comerciales. Este enfoque funcionará mejor si los científicos de datos ciudadanos se incluyen en los equipos de estrategia para cerrar la brecha entre el científico de datos y el analista de negocios.

• Invertir en tecnología de datos antes de democratizar los datos: En muchos casos, las iniciativas de estrategia de datos se centran en una inversión rápida en tecnología sin abordar primero los problemas de acceso a los datos. Si no se considera primero el acceso a los datos, se desperdiciarán costosas inversiones en tecnología. En tal escenario, la tecnología se impone en una empresa sin considerar primero las necesidades comerciales. El mejor enfoque es alinear las necesidades comerciales generales con las necesidades de datos y luego adaptar la tecnología que mejor se adapte a los objetivos comerciales.

• Los modelos de datos para datos no estructurados no son escalables: Muchas veces, los modelos de datos miopes brindan soluciones limitadas. Para hacer grandes cantidades de datos no estructurados trabajo en cualquier circunstancia, es mejor ubicar un socio tecnológico experimentado porque estos proveedores de soluciones tienen una amplia exposición a casos de uso amplios y productos sostenibles.

• Buscando una solución única para el Gobierno de Datos: Las empresas a menudo creen erróneamente que tener un director de datos (CDO) y una función de gestión de datos garantiza un gobierno de datos bien ajustado, pero eso rara vez sucede. Las estadísticas comerciales reales indican que las mejores prácticas de DG surgen de la "descentralización", con un CDO que administra una unidad comercial. 

• La gestión de datos descentralizada puede dar lugar a esfuerzos duplicados: Aunque la descentralización ayuda a evitar los silos de datos, puede dar lugar a la duplicación de sistemas y esfuerzos. Un enfoque descentralizado puede funcionar para una estrategia de ofensiva de datos.

• Se implementa una estrategia de metadatos a toda prisa: La creación apresurada de una estrategia de metadatos dará lugar a brechas de cumplimiento, problemas de gobernanza y uso de datos inconsistente. En cambio, el liderazgo debe planificar e implementar cuidadosamente un estrategia de metadatos para trabajar dentro de un marco de estrategia de datos.

• Falta de capacitación del personal: Este escollo puede dejar el mayor impacto en la fase de implementación de una estrategia de datos. Las organizaciones a menudo tienen prisa por diseñar y diseñar una estrategia de datos sin capacitar primero al personal para llevar a cabo la estrategia de manera adecuada. Este problema puede terminar dejando a la organización con la misma vieja estrategia que tenía años atrás.

Conclusión

Muchas organizaciones son culpables de desarrollar estrategias de datos que simplemente acumulan polvo hasta que aparece el próximo documento de estrategia de datos algunos años después por un nuevo experto. Pero ejecutar una estrategia eficaz en toda la empresa requiere una cuidadosa consideración: pensando a largo plazo, identificando necesidades y creando objetivos comerciales para ahora y en el futuro.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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• Fuente: https://www.dataversity.net/eight-common-data-strategy-pitfalls/