Nuestro director de consultoría para Benelux, Ties Carbo, se dio cuenta recientemente de que las ideas de Funnel sobre data necesitaban un poco más de pulido y aclaración. En una entrevista con Funnel, profundiza en las estrategias clave de data que hay que tener en cuenta.
En Funnel no tienen miedo de admitir que a veces se equivocan. Bueno, quizá no sea tanto que «se equivoquen» como que no estén del todo informados. Al fin y al cabo, solo somos humanos, a pesar de todos los data con data trabajamos a diario.
Así ocurrió recientemente, cuando un observador perspicaz leyó el último artículo de Funnel sobre data . Aunque el artículo abordaba numerosos temas relacionados con data , quizá le faltaba algo de contexto y una perspectiva con visión de futuro sobre el tema.
Por suerte, no se trataba de un lector cualquiera. Era Ties Carbo, director de consultoría de Artefact socio de Funnel Solution. Da la casualidad de que Ties es experto en data moderna y trabaja a diario con clientes para crear estructuras data de primera categoría. Así que decidieron sentarse juntos y recopilar sus opiniones más relevantes sobre lo que faltaba en el artículo.
Tres conceptos erróneos que existen sobre data
Al inicio de la conversación, Ties señaló que, en su opinión, hay tres aspectos principales que sus clientes suelen malinterpretar sobre este tema.
En primer lugar, mucha gente considera que se trata únicamente de un problema informático. No es difícil entender por qué. Data implica numerosos componentes técnicos que pueden resultar complejos, como modelos, procesos y plataformas. Sin embargo, desde el punto de vista de Ties, las implicaciones de una gobernanza adecuada van mucho más allá del ámbito de la informática.
«Claro, data de data tiene muchos aspectos técnicos», afirmó Ties, «pero es un tema que afecta a toda la organización».
Esto nos lleva al segundo error: la gente cree que solo se trata de cumplir con la normativa.
La verdad es que este tema abarca mucho más. El cumplimiento normativo en materia de cuestiones como el RGPD es solo uno de los aspectos que influyen en cómo una buena data puede afectar a toda la organización. De hecho, Ties suele aconsejar a sus clientes que aborden las cuestiones de cumplimiento normativo como el último elemento de las nuevas estructuras data .
Lo cual nos lleva a nuestro tercer error común.
Según Ties, muchos equipos trabajan en cuestiones data de forma aislada entre sí. Una parte de la organización se ocupa de data , pero se centra exclusivamente en el cumplimiento normativo, mientras que otro grupo se asegura de que data los almacenes de datos sean de la calidad adecuada, entre otras cosas.
El enfoque adecuado consiste en considerar todo esto de forma integral, como un gigantesco data . Cuando se empieza a ver data desde una perspectiva más amplia, se comprende rápidamente que se trata de una cuestión que afecta a toda la empresa.
data con calidad Michelin
A Ties le gusta comparar data con una cocina. Hay que mantener la cocina lo más limpia posible. Esa limpieza (y el acto de limpiar) puede compararse con las funciones y responsabilidades, las políticas y los procesos relacionados con data . Sin embargo, también hay que cocinar en esa cocina, ¿no? Si no, ¿para qué tendría una cocina?
Asegurarse de que todos los utensilios de cocina estén en su sitio, que las ollas y sartenes estén listas, que los ayudantes de cocina estén debidamente formados, que se sigan las recetas y que la comida llegue a los comensales es parte del buen data .
¿Lo ves? Tener la cocina limpia te ayudará a ofrecer una experiencia gastronómica excelente, del mismo modo que data puede ayudarte a sacar partido a data.
Entonces, ¿qué es exactamente data ?
De acuerdo. Sabemos que el cumplimiento normativo es solo una parte del concepto global data . ¿Y el resto? Según Ties, hay cuatro componentes principales: data , data , modelos data y data .
El modelo ideal de data
Durante nuestra conversación, Ties mencionó que data suele ser un tema que se pasa por alto en muchas de las organizaciones con las que trabaja. Sin embargo, parece que las cosas están cambiando poco a poco.
A medida que los líderes empresariales se dan cuenta de la importancia de data activo estratégico, empiezan a comprender el valor de una buena gestión.
Incluso en distintos departamentos se está aceptando la idea de que data ya no es solo una cuestión de TI. Por ejemplo, en marketing, somos conscientes del gran valor que data tener data de alta calidad. Pero solo los profesionales del marketing pueden evaluar la calidad de los data un contexto de marketing.
«El equipo de TI no puede confirmarte si los data correctos», afirmó Ties. «Solo pueden confirmarte que los data donde deben estar. Son los equipos específicos los que deben asegurarse de que los data los estándares de su caso de uso».
Según Ties, el enfoque ideal para data es el enfoque data .
«En una Compañia verdaderamente data, todo el mundo trabaja con data », afirmó Ties. «Al seguir una estructura de gobernanza federada, todos tienen un interés directo en los data la capacidad de ampliar la estructura».
Data en la AI
Este enfoque moderno de data , en el que cada miembro de la organización es «responsable» de una parte de los data, está cobrando cada vez más importancia. Basta con fijarse en AI nuevas AI generativa.
Aunque mucha gente conoce ChatGPT, su tecnología subyacente puede utilizarse (gracias a su carácter de código abierto) para crear AI propias. Por ejemplo, una empresa podría tomar GPT-3 o GPT-4, instalarlo en un servidor aislado de su propiedad y alimentarlo con gran cantidad de data propios data crear una AI personalizada y específica para su negocio.
Una Compañia de SaaS Compañia querer implementar un sistema similar para crear un chatbot muy bien informado que responda a las preguntas de los clientes actuales y potenciales. Podría aconsejar a los usuarios sobre la mejor forma de utilizar un producto o convencer a los clientes potenciales de por qué un software es mejor que otro.
Sin embargo, esta AI solo será tan buena como los data le introduzcas.
«Los data y la calidad de esos data) que se pueden introducir en estas herramientas son lo que marca la diferencia competitiva», afirmó Ties. data buena data es un componente clave para ello. Sin una gestión adecuada, los data se convierten data en un caos, lo que da lugar a una AI menos eficaz».
Aprovecha las ventajas de data buena data
Cada empresa requiere un enfoque específico en materia de data . Sin embargo, si adoptas un enfoque data como guía, te encaminarás hacia una mayor competitividad y mejores data .
Tanto si deseas mejorar la calidad de tus data, cumplir con los requisitos normativos de un nuevo mercado, implementar nuevas herramientas o cualquier otra cosa, un enfoque estratégico y global de data tus data te ayudará a llegar más lejos.
¡No dudes en ponerte en contacto con nosotros para comentarnos cualquier duda que tengas data !
