#228 Abrazando las Operaciones de Datos
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on 2024-10-17 00:38:25 +0000
with Darren W Pulsipher, Collin Graves,
El rápido ascenso de la IA Generativa ha cambiado el enfoque de los Directores de Innovación (CIOs) de la gestión de infraestructuras a la gestión de información y datos. En este episodio, Darren entrevista a Collin Graves, el fundador de NorthLabs.
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Abrazando las Operaciones de Datos: Construyendo una Fundación Sólida
En el mundo en constante evolución de la tecnología, los datos juegan un papel fundamental en el éxito organizacional. El mero volumen y variabilidad de los datos pueden abrumar a las empresas, lo que hace imperativo establecer una sólida base operativa. Comprender las complejidades de la gestión y operaciones de datos puede marcar el rumbo hacia un futuro en el que los datos no son solo un activo sino una ventaja competitiva.
La Importancia de la Fundación de Datos
En esencia, una sólida base de datos gira en torno a la organización y gestión efectiva de los activos de datos. Muchas organizaciones a menudo ven los datos como un subproducto de sus operaciones, sin reconocer su verdadero potencial. Los datos deben ser tratados como un valioso activo que necesita ser cultivado, gestionado y transformado en información accionable.
Construir una sólida base de datos normalmente comienza con la creación de un lago de datos, un repositorio centralizado donde se pueden ingerir datos sin la necesidad de una limpieza previa. Esto permite a las organizaciones agregar fuentes de datos dispares en una plataforma común. Sin embargo, el objetivo no es simplemente recopilar datos sino darles sentido. Implementar un almacén de datos estructurado permite a las empresas curar y gestionar estos datos, asegurando que las perspectivas sean precisas, confiables y oportunas.
Pero, ¿cómo ganan las empresas la confianza de los usuarios finales en estos datos? La respuesta radica en la consistencia y la claridad. Al asegurar que todos los datos hablen el mismo “idioma” a través de una correcta modelización de datos, las organizaciones pueden mejorar la confiabilidad de sus datos. A medida que los usuarios finales se familiarizan con conjuntos de datos confiables en lugar de hojas de cálculo locales dispersas, tendrán más confianza en utilizar estos datos para la toma de decisiones.
Abordando los Desafíos de la Calidad de los Datos
A medida que las organizaciones se disponen a mejorar sus operaciones de datos, se evidencian las posibles trampas de una mala calidad de datos. La variabilidad, la inconsistencia y las inexactitudes pueden socavar significativamente el valor de los datos generados. Las investigaciones han demostrado que una proporción asombrosa de proyectos de datos rinden por debajo de lo esperado o fracasan, a menudo debido a la misma base sobre la que se construyen.
Para combatir los problemas de calidad de los datos, las organizaciones deben adoptar estrategias proactivas. En lugar de intentar gestionar la calidad de todas las fuentes de datos simultáneamente, es aconsejable empezar de a poco. Al identificar unas pocas fuentes de datos críticas que influyen significativamente en las decisiones, se puede implementar una sólida estrategia de gobernanza de datos. Esto incluye el establecimiento de procedimientos operativos estándar para garantizar la precisión y la fiabilidad de los datos.
Además, las organizaciones deberían aprovechar los avances tecnológicos, como la IA generativa, para ayudar en la limpieza y procesamiento de datos ruidosos. Estas herramientas pueden automatizar la normalización de los datos entrantes, minimizando el error humano de las entradas manuales. Sin embargo, identificar la causa raíz de las inexactitudes también debe ser una prioridad. Esto podría implicar volver a capacitar al personal o utilizar validaciones del sistema para detectar errores antes de que se propaguen.
Construyendo Confianza a Través de la Participación del Usuario
Si bien es crucial establecer una infraestructura de datos, fomentar un ambiente de participación del usuario y confianza es igualmente importante. Si los usuarios finales perciben el sistema de datos como engorroso o si encuentran que la información necesaria es difícil de acceder, pueden volver a prácticas obsoletas, como depender de hojas de cálculo individuales de Excel.
Para promover la confianza, las organizaciones deben priorizar la educación del usuario y crear sistemas intuitivos que acojan a los usuarios no técnicos. Esto implica documentar procesos, implementar flujos de trabajo claros y establecer protocolos de acceso a datos sin problemas. Cuando los usuarios se sienten seguros navegando por el sistema, la probabilidad de adopción generalizada aumenta, convirtiendo efectivamente los datos en una herramienta poderosa para obtener información empresarial.
Entrenar al personal para que comprenda el potencial de los datos y cómo se pueden aprovechar en sus roles es esencial para el éxito de cualquier iniciativa impulsada por datos. Enfatizar la importancia de una entrada de datos precisa y proporcionar a los empleados de primera línea las herramienta para validar sus datos puede fomentar una cultura de responsabilidad y orgullo.
Conclusión: El Camino Hacia Adelante
En conclusión, adoptar las operaciones de datos es mucho más que simplemente implementar tecnología; se trata de crear una estrategia cohesiva que integre a las personas, los procesos y la tecnología. Las organizaciones dispuestas a invertir en la construcción de una sólida base de datos pueden obtener beneficios significativos a largo plazo.
Al priorizar la calidad de los datos, establecer marcos de gobernanza sólidos e impulsar la participación del usuario, las empresas pueden pasar de ver los datos como un mero subproducto a reconocerlos como un activo estratégico. A medida que el panorama de los datos continúa evolucionando, aquellos que se adapten prosperarán en la era digital.
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Al considerar fortalecer las operaciones de datos de su propia organización, no dude en buscar orientación. Explorar cómo optimizar su recorrido de datos puede conducir a resultados notables. ¡Comparta sus pensamientos sobre la construcción de una base de datos o sus experiencias navegando por los desafíos de calidad de datos en los comentarios a continuación!