En 2024, las organizaciones deben adoptar una buena estrategia de datos, una piedra de toque confiable creada por una organización para los empresarios en sus esfuerzos relacionados con los datos y respaldar su evolución. Los ejecutivos enfrentan una presión cada vez mayor para adaptarse rápidamente a un mercado dinámico y demostrar los impactos tangibles de su planificación de datos. En particular, las partes interesadas de las empresas quieren ver el valor de sus iniciativas de inteligencia artificial (IA).

Mientras tanto, los líderes enfrentan una desconexión fundamental en cuanto a la madurez de los datos, donde 94% Piensan que su corporación está a la par con el estándar de la industria o es la mejor de su clase. Sin embargo, la evidencia empírica cuenta una historia diferente. 

La resolución de cada incidente de datos aumentó a las 15 horas entre 2022 y 2023. Además, el 92 % de los ejecutivos técnicos enfatizan que se necesitan más que nunca datos confiables, lo que subraya el llamado urgente a mejorar Calidad de los Datos.

Lograr una calidad de datos adecuada requiere una nueva reflexión sobre las estrategias de datos. JPMorgan Chase ha adoptado de manera proactiva este enfoque para la adquisición de tierras. 1.5 millones de dólares en valor comercial de los programas de IA y aprendizaje automático (ML). Además, otras empresas también están avanzando con resultados exitosos, gracias, en parte, a una buena estrategia de datos.

Las empresas deben cambiar significativamente su gestión de datos para seguir siendo competitivas, lo que requiere estrategias actualizadas como orientación. Afortunadamente, las tendencias de la estrategia de datos para 2024 prometen que la adquisición de datos cuidadosamente planificada, MGestión de datos etatados, la orientación sobre las funciones y responsabilidades de los datos, la alineación táctica y una mentalidad adaptativa ofrecerán a las empresas los beneficios de la IA y el análisis.

Estrategias de adquisición de datos

Almacenar y administrar una gran cantidad de datos comerciales como una operación de una sola empresa conlleva mayores costos y riesgos, incluido el uso adicional de la nube, vulnerabilidades de seguridad y el cumplimiento de normas en constante expansión. datos y AI regulaciones. Por lo tanto, los altos directivos decidirán estratégicamente cuántos datos desean gestionar, qué subcontratar y por qué. 

Los líderes elegirán cuánto priorizar optimización empresarial para mejorar la eficiencia y aumentar los ingresos en comparación con la transformación empresarial, desarrollando datos como un producto vendible. Una mayor prioridad en la optimización empresarial significa explorar los datos como servicio (DaaS) para acceder a los beneficios del big data sin los costosos gastos generales de crear una extensa colección de datos para respaldar proyectos de IA. 

Ya casi 40% de los profesionales de TI utilizan una plataforma como servicio para almacenar y realizar copias de seguridad de sus datos. Se espera que esta tendencia de la computación en la nube continúe con la implementación de la estrategia de datos, ya que plataformas verticales en la nube ofrecer soluciones específicas para la industria. Es probable que estas capacidades comerciales se expandan para incluir DaaS, lo que potencialmente mejorará y reforzará los conjuntos de datos existentes.

Aclarar qué datos recopilar y gestionar resultará crucial para que los altos directivos asignen mejor los recursos en torno a la calidad de los datos en lugar de la cantidad de datos. Este enfoque garantiza que cuando las organizaciones recopilan datos a través de encuestas u otras fuentes, hayan optimizado sus procesos comerciales o tengan un mejor producto de datos para vender a través de su transformación comercial.

Prestando atención a la gestión de metadatos 

Cuando los empresarios piensen en una estrategia de datos en 2024, deberán considerar cómo gestionar los metadatos, el etiquetado que proporciona contexto en torno a sus conjuntos de datos e información adicional. Los metadatos ya no pueden pasarse por alto al ejecutar cualquier estrategia de datos.

A partir de 2022, casi 50% de los minoristas y mayoristas utilizaron datos de ubicación, que proporcionan un contexto valioso sobre los clientes y su proximidad a las tiendas físicas. LLCBuddy demuestra que al menos 83% de los especialistas en marketing afirman que conocer la proximidad les permite realizar campañas más efectivas y que se espera que el marketing basado en la ubicación se expanda en un 14%.

En su investigación, Gartner descubrió que 65% de decisiones implementadas tuvieron más complejidad que hace dos años. Entonces, preciso y continuo. contexto a través de metadatos será esencial en 2024 para que las organizaciones replanteen lo que es esencial para el negocio. 

AI puede ayudar a cumplir estos requisitos detectando patrones y haciendo recomendaciones más rápidas. Sin embargo, incluso la IA necesita calidad de datos, que incluye metadatos precisos y relevantes para ofrecer recomendaciones. Por lo tanto, se espera que las estrategias de datos incorporen orientación sobre la gestión de metadatos.

Funciones y responsabilidades de los datos rectores

Los altos directivos deben aclarar la funciones y responsabilidades necesario para respaldar la estrategia de datos en 2024, incluidas sus directivas de adquisición de datos y gestión de metadatos. A medida que las organizaciones enfrentan limitaciones de recursos, Los líderes deben realizar inversiones inteligentes en eficiencia operativa, priorizando los procesos de datos automatizados y la subcontratación de capacidades de datos. Esperar discusiones sobre logística empresarial entrelazada con conversaciones estratégicas, enfatizando el progreso medido hacia las metas.

En 2024, las empresas se esforzarán por cumplir Valor de negocio de sus inversiones en datos. Como paso en esta dirección, el 48.1% de las organizaciones han hecho de la estrategia de datos corporativa un mandato principal del director de datos (CDO) o del director de análisis de datos (CDAO). Si bien este cargo es un comienzo positivo, implementar de manera efectiva una estrategia de datos tan valiosa en toda la organización requerirá que un ejecutivo tenga sólidas habilidades sociales y de comunicación.

Los ejecutivos deben revisar su orientación sobre estrategia de datos en torno a Gobierno de datos programación y actividades para obtener respuestas efectivas en toda la organización y mantener la credibilidad en el manejo de los desafíos operativos. Este soporte debe ser flexible, escalable y altamente sensible a la volatilidad del mercado.

Además, las estrategias de datos y su orientación en materia de gobernanza de datos deben alinearse con departamentos de finanzas y sus actividades. Los equipos de datos funcionan como una unidad de negocio con Ganancia y perdida responsabilidades. Por lo tanto, las estrategias de datos, junto con sus hojas de ruta, las guías paso a paso de las estrategias, deberán sincronizarse con las responsabilidades del director financiero.

Alinear tácticas y actividades de datos

Además del valor empresarial y la gobernanza de datos, las estrategias de datos y sus hojas de ruta son cruciales para dirigir las tácticas de datos, como modelado de datos, hacia la unificación entre corporaciones. Con la aplicación de regulaciones de datos y restricciones en torno al uso de la IA, los líderes empresariales deben comprender implicaciones de la estrategia de datos de principio a fin en toda la empresa. Estos factores afectarán la forma en que los ejecutivos desarrollen sus estrategias de datos.  

La alineación organizacional exitosa a través de estrategias de datos dependerá de los altos directivos que definan claramente las estructuras organizacionales y muestren integración entre roles, responsabilidades, procesos y tecnologías. Las estrategias de datos servirán como una visión holística de estos resultados con una comprensión compartida entre las diferentes unidades de negocio.

Sin embargo, lograr esta sincronización sin interrumpir o interferir con los procesos de las unidades de negocio seguirá siendo una tarea difícil. desafío significativo. Por lo tanto, coordinar tácticas y actividades de datos entre equipos internos requerirá que los líderes garanticen que las estrategias de datos y sus hojas de ruta coincidan con cualquier estrategia comercial y plan de gestión de cambios implementados.

Afortunadamente, los resultados demostrados de implementaciones amplias de políticas de datos, a través de métricas y comentarios subjetivos, alentarán a los empresarios a notar los beneficios de la alineación organizacional en torno a los datos. El uso cada vez mayor de la observabilidad de datos, un método para monitorear y analizar la salud de los datos y los sistemas de datos de una empresa, informará qué tan bien las estrategias de datos y sus hojas de ruta sincronizan los datos para servir a todo el negocio.

Estrategias en evolución para dar servicio a los clientes de máquinas y otros desarrollos

Además de sincronizar tácticas, las estrategias de datos y sus hojas de ruta deberán adaptarse para seguir el ritmo de las innovaciones técnicas que avanzan rápidamente. Por ejemplo, Gartner ha identificado una nueva tendencia en la que máquinas, como la Internet de las Cosas (IoT), actuarán como clientes o custobots, convirtiéndose en participantes activos de las transacciones. 

Para 2030, los directores ejecutivos creen que los custobots representarán el 20 % o más de los ingresos de su organización. Mirando aún más hacia el futuro, se espera que en 2036 los custobots paguen por los bienes los seres humanos. hacer hoy. Si ese pronóstico se hace realidad, las estrategias de datos deberán evolucionar en consecuencia.

Las estrategias deberán reconocer que los clientes de máquinas tienen patrones de interacción de datos distintos en comparación con los humanos. Los Custobots interactúan principalmente a través de interfaces de programación de aplicaciones. API, lo que podría requerir que las tiendas digitales sean renovado. Además, el uso cada vez mayor de la IA crea exponencialmente más algoritmos que exigen escalabilidad.

Si bien el impacto a largo plazo de los clientes de máquinas impulsadas por IA y otras tendencias más recientes en estrategias de datos específicas y sus hojas de ruta puede no ser evidente, los estrategas y ejecutivos deberían monitorear de cerca los futuros desarrollos tecnológicos en 2024 y más allá. Los líderes escucharán los comentarios técnicos y comerciales para identificar cuándo son necesarias actualizaciones de las estrategias de datos para adaptarse a los clientes de máquinas y los cambios relacionados. Además, los gerentes considerarán evolucionar sus estrategias de datos para adaptarse a estas transformaciones de manera efectiva.

Conclusión

Las estrategias de datos y sus hojas de ruta sufrirán adaptaciones significativas para satisfacer las demandas de las partes interesadas del negocio y seguir el ritmo de las innovaciones en datos. Para hacerlo, los ejecutivos y líderes tendrán que crear e implementar estrategias bien pensadas en torno a la adquisición de datos, la gestión de metadatos, las funciones y responsabilidades de los datos y la alineación de tácticas y actividades de datos. Las organizaciones deberán anticipar las interrupciones en su estrategia en la próxima década debido a tecnologías emergentes, como los clientes de máquinas, y planificar la evolución de su estrategia en consecuencia.

Las decisiones sobre optimización y transformación empresarial informarán cómo actualizar las estrategias de datos. El vínculo más estrecho entre los datos y los ingresos y el puesto de director financiero afectará más la forma en que se implementen las estrategias de datos. Al adoptar estas consideraciones estratégicas, las organizaciones pueden aprovechar mejor los datos para lograr el éxito empresarial en 2024 y más allá.

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