Problemas estrategia de Datos SDG

Hoy en día, casi toda la información sobre una estrategia de datos ya está accesible en Google... 

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Qué es una "estrategia de datos"

35,700,000

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Cómo hacer la "estrategia de datos"

28,000,000

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Cómo diseñar una "estrategia de datos"

28,400,000

0.64 segundos

... Pero lo que es más complicado encontrar es cómo resolver eficientemente los problemas que te vas a encontrar por el camino en cada una de las fases del ciclo vital: datos, analítica, tecnología, personas y cultura; según el punto de madurez de tu compañía

 

Cómo resolver eficientemente los problemas
que te vas a encontrar en tu estrategia de datos.

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A continuación, enumeramos los problemas más comunes a partir de nuestra experiencia con clientes:

El mapa estratégico de datos - SDG Group

(Datos) El acceso a la información: el dato debe ser accesible, trazable y segurizado, es decir, debe estar democratizado. Un error común es que la compañía invierta primero en tecnología sin antes tener en cuenta los datos y las necesidades y objetivos a cubrir. ¿Qué ocurre entonces? Que acaban adaptando el negocio con calzador a la tecnología, en lugar de aplicar la mejor tecnología para la gestión de los datos, según las necesidades y objetivos. Es una premisa clave saber qué necesitas para implementar la tecnología que mejor se adapte.

(Tecnología) No tener un modelo escalable: Cada vez tendrás más datos que gestionar y, por consiguiente, más datos no estructurados. El error común a la hora de implementar la tecnología es desarrollar una solución a medida pensando que es la solución ideal por el hecho de que es a medida. Dicha solución a medida seguramente se quedará limitada a corto o medio plazo porque no es escalable. La recomendación es implantar una solución de mercado, ya que los proveedores tecnológicos ya han estudiado los diferentes casos de uso en el negocio y disponen de un roadmap de producto para tener la visión a largo plazo. Además, evitas la dependencia del proveedor de la solución a medida. 

(Analytics) La miopía analítica: El modelo inform-to-report no es el más adecuado. Es decir, informar después de que los hechos sucedan es un modelo que ha quedado obsoleto si se quiere sacar el máximo provecho de los datos. Es fundamental tener una visión global a largo plazo de la estrategia de datos para poder planificar correctamente los recursos, equipos y presupuesto; y predecir posibles contratiempos. Lo recomendado es un modelo predictivo con una buena estrategia de analytics para ser capaces de influenciar en los procesos que predices que van a ocurrir. Y aquí, el mapa estratégico de datos cobra mayor importancia para poder ver lo que hay más allá y no padecer miopía.

(Personas) Focalizarse en la analítica sin prestar atención al negocio, y viceversa: Es vital tener claras las capacidades de las personas y capacitarlas en aquellos roles claves para llevar a cabo la estrategia de datos. Un error común es pivotar demasiado la estrategia hacia la parte analítica, perdiendo de vista el negocio o viceversa. Lo recomendado es cruzar el pensamiento analítico - Data Scientist -  con la visión de negocio - Business Analyst -. Lo recomendado es encontrar un híbrido entre ambos roles; este perfil es el Citizen Data Scientist.

 

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Incluye la historial real de una farmacéutica, la parábola del elefante y los ciegos, el concepto de La Datísima Trinidad, los siete pecados capitales en el Gobierno del Dato, los problemas que te vas a encontrar en tu estrategia de datos, y más contenido relevante para comprender la estrategia de datos. 

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Este artículo fue escrito por de SDG Group.

09-dic-2019 12:34:48

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