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1 - La creaci\u00f3n de soluciones data debe estar impulsada por la empresa, para la empresa<\/h2><\/div>En el panorama empresarial actual, en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, la inteligencia data se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que quieren seguir siendo competitivas. Las organizaciones que no adoptan los modelos data-driven corren el riesgo de quedarse rezagadas con respecto a sus rivales al perder valiosas perspectivas y oportunidades de expansi\u00f3n, optimizaci\u00f3n e innovaci\u00f3n. En resumen, aprovechar la inteligencia data para los negocios ya no es un lujo, sino una necesidad para la sostenibilidad y la evoluci\u00f3n, y los l\u00edderes empresariales deben ser quienes encabecen la identificaci\u00f3n, priorizaci\u00f3n y desarrollo de soluciones data e IA. En contra de la creencia com\u00fan de que las partes interesadas de la empresa son meros \u201cconsumidores\u201d de soluciones data, creemos que deber\u00edan liderar todo el proceso, apoyados por expertos en data y tecnolog\u00eda.<\/p>\n<\/div>
2 - Identificar las soluciones data \u201cadecuadas\u201d requiere un an\u00e1lisis en profundidad de la cadena de valor y los procesos empresariales<\/h2><\/div>La mejor forma de realizar un an\u00e1lisis exhaustivo de la cadena de valor empresarial y de los procesos empresariales clave es que lo lleven a cabo las propias partes interesadas del negocio. Este an\u00e1lisis identifica las \u00e1reas en las que las soluciones data pueden impulsar un impacto empresarial significativo en forma de crecimiento de los ingresos, optimizaci\u00f3n de los costes, mejora de la experiencia del cliente o excelencia operativa. Durante este proceso, es esencial identificar las oportunidades de negocio que se alinean con la estrategia empresarial global de la empresa. Por ejemplo, el an\u00e1lisis de la cadena de suministro y sus ratios clave puede ayudar a identificar posibles lagunas e ineficiencias que pueden beneficiarse de la anal\u00edtica y la inteligencia de data.<\/p>\n<\/div>
3 - Dar prioridad a unas pocas soluciones data tendr\u00e1 en \u00faltima instancia el mayor impacto empresarial<\/h2><\/div>El objetivo no debe ser impresionar con una larga lista de soluciones data, sino identificar las \u00e1reas empresariales m\u00e1s cr\u00edticas que pueden beneficiarse de los conocimientos data-driven. Al evitar la tentaci\u00f3n de buscar demasiadas soluciones data, las organizaciones pueden mantenerse centradas y aumentar sus posibilidades de crear soluciones data de \u00e9xito. Tambi\u00e9n es importante identificar las capacidades de valor a\u00f1adido de las soluciones data m\u00e1s all\u00e1 de la simple elaboraci\u00f3n de informes. Aunque los informes son valiosos porque proporcionan un resumen del rendimiento empresarial, s\u00f3lo ofrecen una visi\u00f3n retrospectiva de la data, dejando poco margen para el an\u00e1lisis y la toma de decisiones. Para aprovechar plenamente el poder de la data, las organizaciones deben identificar soluciones de data que proporcionen an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico que identifiquen autom\u00e1ticamente las causas profundas del rendimiento y an\u00e1lisis predictivos que anticipen las tendencias futuras.<\/p>\n<\/div>
4 - Evaluar la viabilidad de las soluciones data requiere una comprensi\u00f3n completa de las fuentes y tecnolog\u00edas data<\/h2><\/div>Antes de embarcarse en el desarrollo de una soluci\u00f3n data, es vital realizar un estudio de viabilidad detallado que examine la disponibilidad y la calidad de las fuentes data necesarias, as\u00ed como el coste de las tecnolog\u00edas y los conocimientos necesarios para recopilar y procesar estas fuentes data. Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, as\u00ed como las habilidades humanas necesarias para implementar y mantener la tecnolog\u00eda. Esto tambi\u00e9n ayuda a establecer unas expectativas realistas para las soluciones data que sean coherentes con la madurez de las fuentes, tecnolog\u00edas y capacidades data requeridas.<\/p>\n<\/div>
5 - Construir soluciones data de forma eficiente requiere una Factor\u00eda de IA escalable y un proceso de desarrollo \u00e1gil<\/h2><\/div>Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de caracter\u00edsticas dirigidos por expertos empresariales apoyados por cient\u00edficos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso \u00e1gil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo tambi\u00e9n es esencial para lograr un tiempo de construcci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/div>
6 - Aceptar que algunas soluciones data fracasar\u00e1n, y ampliar y mantener las que funcionan<\/h2><\/div>No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
En el panorama empresarial actual, en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, la inteligencia data se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que quieren seguir siendo competitivas. Las organizaciones que no adoptan los modelos data-driven corren el riesgo de quedarse rezagadas con respecto a sus rivales al perder valiosas perspectivas y oportunidades de expansi\u00f3n, optimizaci\u00f3n e innovaci\u00f3n. En resumen, aprovechar la inteligencia data para los negocios ya no es un lujo, sino una necesidad para la sostenibilidad y la evoluci\u00f3n, y los l\u00edderes empresariales deben ser quienes encabecen la identificaci\u00f3n, priorizaci\u00f3n y desarrollo de soluciones data e IA. En contra de la creencia com\u00fan de que las partes interesadas de la empresa son meros \u201cconsumidores\u201d de soluciones data, creemos que deber\u00edan liderar todo el proceso, apoyados por expertos en data y tecnolog\u00eda.<\/p>\n<\/div>
2 - Identificar las soluciones data \u201cadecuadas\u201d requiere un an\u00e1lisis en profundidad de la cadena de valor y los procesos empresariales<\/h2><\/div>La mejor forma de realizar un an\u00e1lisis exhaustivo de la cadena de valor empresarial y de los procesos empresariales clave es que lo lleven a cabo las propias partes interesadas del negocio. Este an\u00e1lisis identifica las \u00e1reas en las que las soluciones data pueden impulsar un impacto empresarial significativo en forma de crecimiento de los ingresos, optimizaci\u00f3n de los costes, mejora de la experiencia del cliente o excelencia operativa. Durante este proceso, es esencial identificar las oportunidades de negocio que se alinean con la estrategia empresarial global de la empresa. Por ejemplo, el an\u00e1lisis de la cadena de suministro y sus ratios clave puede ayudar a identificar posibles lagunas e ineficiencias que pueden beneficiarse de la anal\u00edtica y la inteligencia de data.<\/p>\n<\/div>
3 - Dar prioridad a unas pocas soluciones data tendr\u00e1 en \u00faltima instancia el mayor impacto empresarial<\/h2><\/div>El objetivo no debe ser impresionar con una larga lista de soluciones data, sino identificar las \u00e1reas empresariales m\u00e1s cr\u00edticas que pueden beneficiarse de los conocimientos data-driven. Al evitar la tentaci\u00f3n de buscar demasiadas soluciones data, las organizaciones pueden mantenerse centradas y aumentar sus posibilidades de crear soluciones data de \u00e9xito. Tambi\u00e9n es importante identificar las capacidades de valor a\u00f1adido de las soluciones data m\u00e1s all\u00e1 de la simple elaboraci\u00f3n de informes. Aunque los informes son valiosos porque proporcionan un resumen del rendimiento empresarial, s\u00f3lo ofrecen una visi\u00f3n retrospectiva de la data, dejando poco margen para el an\u00e1lisis y la toma de decisiones. Para aprovechar plenamente el poder de la data, las organizaciones deben identificar soluciones de data que proporcionen an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico que identifiquen autom\u00e1ticamente las causas profundas del rendimiento y an\u00e1lisis predictivos que anticipen las tendencias futuras.<\/p>\n<\/div>
4 - Evaluar la viabilidad de las soluciones data requiere una comprensi\u00f3n completa de las fuentes y tecnolog\u00edas data<\/h2><\/div>Antes de embarcarse en el desarrollo de una soluci\u00f3n data, es vital realizar un estudio de viabilidad detallado que examine la disponibilidad y la calidad de las fuentes data necesarias, as\u00ed como el coste de las tecnolog\u00edas y los conocimientos necesarios para recopilar y procesar estas fuentes data. Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, as\u00ed como las habilidades humanas necesarias para implementar y mantener la tecnolog\u00eda. Esto tambi\u00e9n ayuda a establecer unas expectativas realistas para las soluciones data que sean coherentes con la madurez de las fuentes, tecnolog\u00edas y capacidades data requeridas.<\/p>\n<\/div>
5 - Construir soluciones data de forma eficiente requiere una Factor\u00eda de IA escalable y un proceso de desarrollo \u00e1gil<\/h2><\/div>Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de caracter\u00edsticas dirigidos por expertos empresariales apoyados por cient\u00edficos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso \u00e1gil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo tambi\u00e9n es esencial para lograr un tiempo de construcci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/div>
6 - Aceptar que algunas soluciones data fracasar\u00e1n, y ampliar y mantener las que funcionan<\/h2><\/div>No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
La mejor forma de realizar un an\u00e1lisis exhaustivo de la cadena de valor empresarial y de los procesos empresariales clave es que lo lleven a cabo las propias partes interesadas del negocio. Este an\u00e1lisis identifica las \u00e1reas en las que las soluciones data pueden impulsar un impacto empresarial significativo en forma de crecimiento de los ingresos, optimizaci\u00f3n de los costes, mejora de la experiencia del cliente o excelencia operativa. Durante este proceso, es esencial identificar las oportunidades de negocio que se alinean con la estrategia empresarial global de la empresa. Por ejemplo, el an\u00e1lisis de la cadena de suministro y sus ratios clave puede ayudar a identificar posibles lagunas e ineficiencias que pueden beneficiarse de la anal\u00edtica y la inteligencia de data.<\/p>\n<\/div>
3 - Dar prioridad a unas pocas soluciones data tendr\u00e1 en \u00faltima instancia el mayor impacto empresarial<\/h2><\/div>El objetivo no debe ser impresionar con una larga lista de soluciones data, sino identificar las \u00e1reas empresariales m\u00e1s cr\u00edticas que pueden beneficiarse de los conocimientos data-driven. Al evitar la tentaci\u00f3n de buscar demasiadas soluciones data, las organizaciones pueden mantenerse centradas y aumentar sus posibilidades de crear soluciones data de \u00e9xito. Tambi\u00e9n es importante identificar las capacidades de valor a\u00f1adido de las soluciones data m\u00e1s all\u00e1 de la simple elaboraci\u00f3n de informes. Aunque los informes son valiosos porque proporcionan un resumen del rendimiento empresarial, s\u00f3lo ofrecen una visi\u00f3n retrospectiva de la data, dejando poco margen para el an\u00e1lisis y la toma de decisiones. Para aprovechar plenamente el poder de la data, las organizaciones deben identificar soluciones de data que proporcionen an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico que identifiquen autom\u00e1ticamente las causas profundas del rendimiento y an\u00e1lisis predictivos que anticipen las tendencias futuras.<\/p>\n<\/div>
4 - Evaluar la viabilidad de las soluciones data requiere una comprensi\u00f3n completa de las fuentes y tecnolog\u00edas data<\/h2><\/div>Antes de embarcarse en el desarrollo de una soluci\u00f3n data, es vital realizar un estudio de viabilidad detallado que examine la disponibilidad y la calidad de las fuentes data necesarias, as\u00ed como el coste de las tecnolog\u00edas y los conocimientos necesarios para recopilar y procesar estas fuentes data. Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, as\u00ed como las habilidades humanas necesarias para implementar y mantener la tecnolog\u00eda. Esto tambi\u00e9n ayuda a establecer unas expectativas realistas para las soluciones data que sean coherentes con la madurez de las fuentes, tecnolog\u00edas y capacidades data requeridas.<\/p>\n<\/div>
5 - Construir soluciones data de forma eficiente requiere una Factor\u00eda de IA escalable y un proceso de desarrollo \u00e1gil<\/h2><\/div>Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de caracter\u00edsticas dirigidos por expertos empresariales apoyados por cient\u00edficos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso \u00e1gil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo tambi\u00e9n es esencial para lograr un tiempo de construcci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/div>
6 - Aceptar que algunas soluciones data fracasar\u00e1n, y ampliar y mantener las que funcionan<\/h2><\/div>No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
El objetivo no debe ser impresionar con una larga lista de soluciones data, sino identificar las \u00e1reas empresariales m\u00e1s cr\u00edticas que pueden beneficiarse de los conocimientos data-driven. Al evitar la tentaci\u00f3n de buscar demasiadas soluciones data, las organizaciones pueden mantenerse centradas y aumentar sus posibilidades de crear soluciones data de \u00e9xito. Tambi\u00e9n es importante identificar las capacidades de valor a\u00f1adido de las soluciones data m\u00e1s all\u00e1 de la simple elaboraci\u00f3n de informes. Aunque los informes son valiosos porque proporcionan un resumen del rendimiento empresarial, s\u00f3lo ofrecen una visi\u00f3n retrospectiva de la data, dejando poco margen para el an\u00e1lisis y la toma de decisiones. Para aprovechar plenamente el poder de la data, las organizaciones deben identificar soluciones de data que proporcionen an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico que identifiquen autom\u00e1ticamente las causas profundas del rendimiento y an\u00e1lisis predictivos que anticipen las tendencias futuras.<\/p>\n<\/div>
4 - Evaluar la viabilidad de las soluciones data requiere una comprensi\u00f3n completa de las fuentes y tecnolog\u00edas data<\/h2><\/div>Antes de embarcarse en el desarrollo de una soluci\u00f3n data, es vital realizar un estudio de viabilidad detallado que examine la disponibilidad y la calidad de las fuentes data necesarias, as\u00ed como el coste de las tecnolog\u00edas y los conocimientos necesarios para recopilar y procesar estas fuentes data. Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, as\u00ed como las habilidades humanas necesarias para implementar y mantener la tecnolog\u00eda. Esto tambi\u00e9n ayuda a establecer unas expectativas realistas para las soluciones data que sean coherentes con la madurez de las fuentes, tecnolog\u00edas y capacidades data requeridas.<\/p>\n<\/div>
5 - Construir soluciones data de forma eficiente requiere una Factor\u00eda de IA escalable y un proceso de desarrollo \u00e1gil<\/h2><\/div>Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de caracter\u00edsticas dirigidos por expertos empresariales apoyados por cient\u00edficos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso \u00e1gil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo tambi\u00e9n es esencial para lograr un tiempo de construcci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/div>
6 - Aceptar que algunas soluciones data fracasar\u00e1n, y ampliar y mantener las que funcionan<\/h2><\/div>No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
Antes de embarcarse en el desarrollo de una soluci\u00f3n data, es vital realizar un estudio de viabilidad detallado que examine la disponibilidad y la calidad de las fuentes data necesarias, as\u00ed como el coste de las tecnolog\u00edas y los conocimientos necesarios para recopilar y procesar estas fuentes data. Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, as\u00ed como las habilidades humanas necesarias para implementar y mantener la tecnolog\u00eda. Esto tambi\u00e9n ayuda a establecer unas expectativas realistas para las soluciones data que sean coherentes con la madurez de las fuentes, tecnolog\u00edas y capacidades data requeridas.<\/p>\n<\/div>
5 - Construir soluciones data de forma eficiente requiere una Factor\u00eda de IA escalable y un proceso de desarrollo \u00e1gil<\/h2><\/div>Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de caracter\u00edsticas dirigidos por expertos empresariales apoyados por cient\u00edficos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso \u00e1gil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo tambi\u00e9n es esencial para lograr un tiempo de construcci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/div>
6 - Aceptar que algunas soluciones data fracasar\u00e1n, y ampliar y mantener las que funcionan<\/h2><\/div>No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de caracter\u00edsticas dirigidos por expertos empresariales apoyados por cient\u00edficos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso \u00e1gil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo tambi\u00e9n es esencial para lograr un tiempo de construcci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/div>
6 - Aceptar que algunas soluciones data fracasar\u00e1n, y ampliar y mantener las que funcionan<\/h2><\/div>No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
No todas las soluciones data tendr\u00e1n \u00e9xito; algunas fracasar\u00e1n, debido a limitaciones t\u00e9cnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido \u00e9xito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto tambi\u00e9n incluye la supervisi\u00f3n y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.<\/p>\n<\/div>
7 - Compartir conocimientos es necesario pero no suficiente para una amplia adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n data<\/h2><\/div>Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
Proporcionar formaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n data y documentaci\u00f3n de f\u00e1cil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopci\u00f3n generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopci\u00f3n generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que \u00e9stos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el curr\u00edculo de aprendizaje de la organizaci\u00f3n e incluir los KPI de adopci\u00f3n e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organizaci\u00f3n, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopci\u00f3n de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div>
8 - La mejora de las soluciones data es continua; priorizar las mejoras que importan es clave<\/h2><\/div>Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger peri\u00f3dicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodolog\u00eda Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentaci\u00f3n continua sobre la precisi\u00f3n y facilidad de uso de las soluciones data, as\u00ed como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisi\u00f3n del resultado de la soluci\u00f3n, (2) ampliar sus caracter\u00edsticas y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.<\/p>\n<\/div>
9 - Mantener una s\u00f3lida gobernanza de las soluciones data garantiza resultados precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima<\/h2><\/div>Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un s\u00f3lido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de data. Adem\u00e1s, las organizaciones deben aplicar s\u00f3lidas pol\u00edticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.<\/p>\n<\/div>
10 - El seguimiento del impacto empresarial de las soluciones data requiere definir los KPI de impacto directo y asignar el impacto empresarial incremental<\/h2><\/div>Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n
Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una soluci\u00f3n data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una f\u00f3rmula para medir el impacto incremental de la soluci\u00f3n data en cada uno de estos KPI. Esta f\u00f3rmula debe tener en cuenta la l\u00ednea de base de estos KPI antes (o sin) la implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n data y compararla con el rendimiento de estos KPI despu\u00e9s (o con) la implantaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deber\u00e1 traducirse en t\u00e9rminos financieros, como reducci\u00f3n de costes o aumento de ingresos. Por \u00faltimo, siempre se recomienda utilizar la medici\u00f3n automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medici\u00f3n imparcial y oportuna del impacto empresarial.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cA medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en an\u00e1lisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A trav\u00e9s de este enfoque, los l\u00edderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA \u2018para el negocio por el negocio\u2019 - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC r\u00e1pidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el \u2018fracaso\u2019 en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptaci\u00f3n por parte del negocio y la adopci\u00f3n por dise\u00f1o.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, socio consultor de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLos proyectos de aceleraci\u00f3n Data han aumentado en la regi\u00f3n MENA en los \u00faltimos a\u00f1os, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obst\u00e1culos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma m\u00e1s importante de garantizar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y adopci\u00f3n de las soluciones data y la consecuci\u00f3n de un impacto empresarial tangible.\u201d<\/div>\n