211service.com
Creación de una organización de inteligencia artificial y datos de alto rendimiento
En asociación con Ladrillos de datos
Los CxO y los directorios reconocen que la capacidad de su organización para generar información procesable a partir de los datos, a menudo en tiempo real, es de suma importancia estratégica. Si había alguna duda al respecto, el vuelo acelerado de los consumidores hacia lo digital en el último año de crisis las ha disipado. Para ayudarlas a impulsar los datos, las empresas están implementando tecnologías basadas en la nube cada vez más avanzadas, incluidas herramientas de análisis con capacidades de aprendizaje automático (ML). Sin embargo, lo que ofrecen estas herramientas tendrá un valor limitado sin datos abundantes, de alta calidad y de fácil acceso.
Creación de una organización de inteligencia artificial y datos de alto rendimiento
En este contexto, la gestión eficaz de datos es una de las bases de una organización basada en datos. Pero la gestión de datos en una empresa es muy compleja. A medida que surgen nuevas tecnologías de datos, crece la carga de los sistemas heredados y los silos de datos, a menos que puedan integrarse o protegerse.
La fragmentación de la arquitectura es un dolor de cabeza para muchos directores de datos (CDO), debido no solo a los silos, sino también a la variedad de herramientas locales y basadas en la nube que utilizan muchas organizaciones. Junto con la mala calidad de los datos, estos problemas se combinan para privar a las plataformas de datos de las organizaciones, y los modelos de análisis y aprendizaje automático que admiten, de la velocidad y la escala necesarias para ofrecer los resultados comerciales deseados.
Para comprender cómo la gestión de datos y las tecnologías en las que se basa están evolucionando en medio de tales desafíos, MIT Technology Review Insights encuestó a 351 CDO, directores de análisis, directores de información (CIO), directores de tecnología (CTO) y otros líderes tecnológicos sénior. También realizamos entrevistas en profundidad con varios otros líderes tecnológicos sénior. Estos son los hallazgos clave:
- Solo el 13 % de las organizaciones sobresalen en el cumplimiento de su estrategia de datos. Este grupo selecto de personas de alto rendimiento ofrece resultados comerciales medibles en toda la empresa. Lo están logrando gracias a su atención a los fundamentos de una arquitectura y una gestión de datos sólidas, que les permiten democratizar los datos y obtener valor del aprendizaje automático.
- La colaboración habilitada por la tecnología está creando una cultura de datos funcional. Los CDO entrevistados para el estudio atribuyen gran importancia a la democratización de las capacidades de análisis y ML. Llevarlos al límite con tecnologías de datos avanzadas ayudará a los usuarios finales a tomar decisiones comerciales más informadas, las características distintivas de una cultura de datos sólida.
- El impacto comercial de ML está limitado por las dificultades para administrar su ciclo de vida de extremo a extremo. Escalar los casos de uso de ML es extremadamente complejo para muchas organizaciones. El desafío más importante, según el 55 % de los encuestados, es la falta de un lugar central para almacenar y descubrir modelos de ML.
- Las empresas buscan plataformas nativas de la nube que admitan la gestión de datos, el análisis y el aprendizaje automático. Las principales prioridades de datos de las organizaciones durante los próximos dos años se dividen en tres áreas, todas respaldadas por una adopción más amplia de plataformas en la nube: mejorar la gestión de datos, mejorar el análisis de datos y ML, y expandir el uso de todo tipo de datos empresariales, incluidos la transmisión y los datos no estructurados. .
- Los estándares abiertos son los principales requisitos de las futuras estrategias de arquitectura de datos. Si los encuestados pudieran construir una nueva arquitectura de datos para su negocio, la ventaja más crítica sobre la arquitectura existente sería una mayor adopción de estándares de código abierto y formatos de datos abiertos.
Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.