Por Paloma Rojo Crespo en Slider

 

Descubrí cómo las empresas exitosas implementan estrategias de datos y analítica para impulsar la diferenciación y el crecimiento en un mercado cada vez más competitivo.

 

Por qué es necesaria una estrategia basada en datos y analítica

Hoy en día, el éxito empresarial y las iniciativas digitales están impulsados por estrategias de análisis y datos que se adaptan a las ambiciones comerciales de cada empresa.

De acuerdo a los expertos de Gartner, “La necesidad de contar con más conciencia contextual habilitada por las capacidades para planificar el escenario, optimizar, priorizar y enfocar las inversiones se han convertido en prioridades“.

La agilidad en el análisis de datos es esencial para construir capacidades de detección y respuesta ante las nuevas demandas o crisis que pudieran surgir en el mercado o la empresa. Quienes logran este cometido se transforman en organizaciones líderes con una innovación sin precedentes que se adapta a los cambios y cumple con los nuevos requisitos.

Gartner ha realizado un nuevo informe que, a través de la investigación e interacción con miles de empresas de diversas industrias, identificó 5 pasos para implementar una estrategia de data y analítica exitosa.

Se trata de una hoja de ruta para IT que permite comprender etapas claves, recursos y personal necesario para planificar y ejecutar una iniciativa eficaz de análisis y datos.

 

Pasos claves para una estrategia de data y analítica exitosa

Basadas en las mejores prácticas de empresas que han implementado con éxito iniciativas de datos y análisis en sus organizaciones, Gartner propone este IT Roadmap: 

1. Visión y estrategia

En esta etapa se incorporan las partes interesadas para el programa de análisis y datos.

Las acciones a desarrollar incluyen:

  • Comprender las prioridades comerciales clave y cómo se alinean los datos y el análisis con la entrega de valor comercial.
  • Establecer una línea base del estado actual de la empresa que sea disparadora de una búsqueda de mejora continua.
  • Identificar oportunidades para monetizar y explotar los activos de datos 
  • Diseñar una estrategia ágil de análisis y data que responda a un panorama cambiante de oportunidades comerciales y tecnológicas.

2. Establecer marco operativo

En esta etapa se torna fundamental el desarrollo de un modelo operativo equilibrado con eficiencias operativas mejoradas.

Las acciones a desarrollar incluyen:

  • Identificar los roles y competencias, apuntando al modelo operativo necesario para crear una organización basada en datos.
  • Crear un modelo organizativo de dos niveles: trabajo en equipo centralizado con equipos descentralizados.
  • Diseñar el marco arquitectónico para la plataforma de datos y análisis.
  • Crear distintos órganos de administración para supervisar las estrategias.

3. Establecer gobernanza

En esta etapa entra en juego la implementación de estándares y procedimientos de gobernanza para establecer una estructura de mitigación de riesgos. 

Las acciones a desarrollar incluyen:

  • Establecer estándares de definiciones de datos consistentes y definir políticas de gobernanza.
  • Desarrollar un marco de gestión e integración de datos para cumplir con desafíos emergentes.
  • Medir la competitividad, relevancia y puntualidad de los datos.
  • Desarrollar un marco para resistir el acaparamiento de datos, previniendo los secuestros de datos y potenciando la privacidad.

4. Inteligencia continua

En esta etapa se busca la obtención de ganancias rápidas derivadas de los conocimientos basados en datos.

Las acciones a desarrollar incluyen:

  • Integrar las capacidades de análisis y datos de las plataformas comerciales digitales y ecosistemas para respaldar el crecimiento, la velocidad y la agilidad de la empresa.
  • Equipar a los usuarios comerciales con modelos analíticos para comprender las realidades presentes y predecir estados futuros.
  • Automatizar el proceso de visualización y análisis de datos utilizando analítica aumentada.

5. Mejora y progreso

En esta etapa se debe contemplar la mejora continua de la madurez de datos y del análisis para resultados exitosos.

Las acciones desarrolladas incluyen:

  • Seguimiento de métricas: buscar comentarios para evaluar y mejorar las acciones y estrategias.
  • Reevaluar la estrategia de análisis y datos a la luz de las tecnologías como Internet de las cosas, inteligencia artificial, aprendizaje automático, etc.
  • Diseñar nuevos roles y habilidades de procesos empresariales.

 

La centralidad en los datos y el poder de transformación de la analítica.

Para emprender una gran transformación estratégica es necesario centrar los esfuerzos en la fuerza laboral y los clientes; generar cambios en la tecnología, los procesos y los datos para así poder anticiparse y responder a las necesidades del público.

 

 En Data IQ ofrecemos soluciones Qlik para que puedas planificar una hoja de ruta de análisis y datos capaces de llevar a tu negocio a otro nivel. ¡Contactanos!

Hablemos

¿Interesado en
potenciar tu negocio?

Aprovechá el máximo potencial de tus datos para mejorar los procesos de negocio.

¡Trabajemos juntos!