Un desafío clave de las organizaciones es lograr una gestión inteligente de los datos que generan. Esto implica no solo optimizar su capacidad de extraer, almacenar y utilizar esos datos, sino también la forma en la que lo hacen. Estudios muestran que, en promedio, menos de la mitad de los datos estructurados de una organización se usan activamente para tomar decisiones, y menos del 1% de sus datos no estructurados se analizan o se usan. Por otro lado, más del 70% de los empleados tienen acceso a datos que no deberían, y el 80% del tiempo de los analistas se dedica simplemente a descubrir y preparar datos. Es aquí donde la estrategia se torna un factor fundamental para una gestión exitosa.
Las estrategias se pueden clasificar en dos tipos fundamentales: defensiva u ofensiva. Dependiendo de la industria en la que se encuentre y los objetivos de la organización, cada una de ellas cobrará menor o mayor relevancia.
Como sabemos, toda decisión empresarial requiere el uso de recursos finitos, en este caso precisamos personas con las habilidades y aptitudes necesarias para llevar a cabo una estrategia de data y financiación, para mantener la infraestructura requerida. De acuerdo a los objetivos de negocio se priorizará el control y robustez, o la flexibilidad y disponibilidad de la data, es decir una estrategia defensiva u ofensiva respectivamente.
Por lo general, una estrategia más defensiva se recomienda en industrias muy reguladas, con información privada sensible (financiera, salud) donde el objetivo es garantizar la seguridad privacidad, integridad, calidad y gobernanza de la data. En esta priorizamos la optimización de la extracción, estandarización, almacenamiento y acceso a los datos.
Por el contrario, una estrategia ofensiva se adopta en rubros muy competitivos donde el diferencial se obtiene al generar e interpretar los “insights” del mercado o entorno antes que la competencia. Un ejemplo claro es la industria del Retail donde la dinámica del mercado lleva a adoptar un comportamiento predominantemente ofensivo debido a una regulación relativamente más laxa, márgenes de rentabilidad chicos y alta complejidad en la logística y distribución. En este caso, se pone énfasis en la optimización del análisis, el modelado, visualización, transformación y puesta en valor de los datos, mientras que la seguridad y gobierno de los datos pasan a ser un medio para lograrlo y no un objetivo en sí.
Desde Merovingian Data, acompañamos y asesoramos a las organizaciones para definir e implementar una estrategia de data. Teniendo en cuenta las prioridades generales del negocio y madurez de las prácticas de gestión de datos previa, así como, las regulaciones y la situación de los competidores, además del presupuesto disponible, definimos qué porcentaje ofensivo-defensivo se debe adoptar en una determinada organización.
Para ello utilizamos, como arquitecturas de información, tanto una Única Fuente de Verdad (SSOT) como Múltiples Versiones de la Verdad (MVOT). SSOT funciona a nivel de datos, mientras que MVOT apoya la gestión de la información.
La SSOT se puede visualizar como los cimientos de toda la arquitectura de datos. Es un repositorio o Data-Warehouse usualmente basado en la nube que contiene la data crucial de una organización. Por ello requiere controles sólidos de gobernanza y procedencia de los datos para garantizar que se pueda confiar en los mismos, y debe usar un lenguaje y formato estándar, transversal para toda la organización.
En cambio, una arquitectura de MVOT es el resultado de la transformación de los datos en información relevante para aplicaciones especifica. Esta usa como fuente a la SSOT y permite la personalización de la data, ayudando a una rápida y eficaz toma de decisiones. Microsoft Power BI es una herramienta que, por ejemplo, permite implementar esta arquitectura mediante transformaciones, customizaciones y aplicación de inteligencia artificial, entre otras, para generar tableros y visuales apropiados acorde a las necesidades de cada área.
Cabe aclarar que la decisión de ir por una estrategia más defensiva u ofensiva no es estática ni definitiva, sino que varía de acuerdo con las necesidades que tiene la organización en un momento dado. Generalmente una empresa comienza enfocada en el aspecto defensivo, generando una base de datos robusta para luego desplegar la totalidad de las capacidades de BI y así aprovechar nuevas oportunidades de mercado
En resumen, ante la creciente disponibilidad de datos dentro de una organización, es fundamental definir la estrategia de gestión de datos, considerando los objetivos de la organización, para lograr alcanzar los máximos estándares de eficiencia y calidad posibles sin desperdiciar valiosos recursos. Implementar un plan coherente teniendo en cuenta todos los factores que influyen, es un paso esencial para convertirse en una organización data-driven que toma decisiones informadas y maximiza las posibilidades de éxito.
