Datos bajo demanda: arquitectura dinámica para una era de alta velocidad

En asociación con TIBCO

La cantidad de datos generados por las empresas en la actualidad ha alcanzado niveles sin precedentes tras las sucesivas oleadas de digitalización de productos, servicios, operaciones y cadenas de suministro, y como resultado de la omnipresente tecnología de computación en la nube. Los volúmenes de datos aumentarán aún más, ya que 5G conduce a un crecimiento exponencial en la conectividad y hace realidad las implementaciones de IoT a gran escala. Sin embargo, aprovechar y extraer valor de los datos es a lo que el Foro Económico Mundial se refiere como la próxima frontera digital, un desafío continuo para las organizaciones en todo el mundo. Tener la arquitectura adecuada para almacenar, estructurar y analizar datos es una base fundamental para niveles más altos de capacidad, usándola para desarrollar nuevos productos y servicios, resolver problemas comerciales y brindar valor a los clientes internos y externos.

Este informe explora cómo los directores de datos y los jefes de datos y análisis de organizaciones líderes en América del Norte, Europa y Asia están construyendo infraestructuras de datos, servicios y casos de uso que impulsan el valor empresarial. Examina las tensiones y compensaciones en diferentes arquitecturas y enfoques, y los objetivos que tienen los ejecutivos de datos para entregar datos como servicio en los próximos años. Los hallazgos clave son los siguientes:

Datos bajo demanda: arquitectura dinámica para una era de alta velocidad

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• Las empresas están construyendo estrategias de datos empresariales a lo largo de las cadenas de valor empresarial. Los jefes de datos están desarrollando arquitecturas y plataformas a medida alineadas con el modelo comercial, los objetivos y los indicadores clave de rendimiento de su organización. La estrategia comercial determinará la cantidad de integración de datos necesaria.

• Los líderes de datos están analizando conjuntos de datos nuevos y existentes en busca de valor oculto. Para resolver problemas comerciales, crear nuevas capacidades u ofrecer conocimientos más profundos, los equipos de análisis buscan continuamente formas de integrar y conectar conjuntos de datos. Esto puede implicar romper los silos organizativos y fomentar el intercambio de datos internos, o dar sentido a los conjuntos de datos no estructurados e integrar estos conocimientos en los flujos de procesos. También hay un interés creciente en explorar cómo se pueden usar conjuntos de datos externos para informar decisiones.

• Hay muchas decisiones y compensaciones que se deben hacer con respecto a la arquitectura de datos. . Los ejecutivos entrevistados para este informe dicen que su arquitectura de datos ha pasado por varias evoluciones. No hay una talla única para todos y se deben tomar decisiones, particularmente sobre la selección de conjuntos de datos para integrar y cómo proporcionar acceso. Están surgiendo enfoques y tecnologías innovadores para la gestión de metadatos.

• Los equipos de análisis deben lograr un equilibrio entre brindar acceso y mantener el control. Una de las tensiones significativas en el gobierno de datos es brindar transparencia y acceso para quienes lo necesitan, y controles sólidos que salvaguarden el cumplimiento. Las arquitecturas que son demasiado abiertas pueden, paradójicamente, sufrir una falta de transparencia sobre quién accede a qué y por qué.

• Es necesario que ocurra un gran cambio cultural para que las organizaciones se vuelvan impulsadas por los datos. Para las empresas que buscan incorporar conocimientos y capacidades analíticas, democratizar el acceso a los datos es el primer paso. Sin embargo, muchos usuarios finales todavía no tienen las herramientas y la información que necesitan. En otras organizaciones, la cantidad de datos que se envían al personal es abrumadora. Los ejecutivos de datos son cada vez más parte de los esfuerzos de gestión de cambios, como aumentar la alfabetización de datos de la fuerza laboral y diseñar herramientas de análisis adecuadas.

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