5 estrategias de gestión del dato para 2022

5 estrategias de gestión del dato para 2022

5 estrategias de gestión del dato para 2022. Privacidad, seguridad, democratización, control de costes y eficiencia, principales retos corporativos a corto y medio plazo.

Las empresas son cada vez más conscientes de uno de sus activos más valiosos: los datos. Este recurso aporta valor al negocio y es capaz de reportar grandes beneficios y ventajas competitivas en el ámbito de la gestión corporativa y en la actividad comercial. Las empresas dependen hoy, en gran medida, de un mejor conocimiento de sus clientes, y esto requiere utilizar inteligencia de negocio basada en el dato: actuar en base a los datos y adecuar mejor el producto o servicio a las necesidades del cliente. Vivimos la Era del dato y como señala Sergio Gordillo, Business Development Manager de Keepler Data Tech, en los próximos meses las organizaciones centrarán su atención en este recurso teniendo muy en cuenta estas cinco estrategias en 2022.

1º. – Privacidad y seguridad: Los datos de las organizaciones llevan almacenándose años en diferentes lugares: servidores, repositorios, bases de datos, data centers y la nube. Desde hace unos años, las preguntas son: ¿Cuál es su nivel real de seguridad y privacidad? ¿Qué tecnologías son más adecuadas para cada tipo de dato? ¿Cómo es posible aprovechar todos ellos con un criterio de seguridad y privacidad cada vez más unificado y global? Las empresas tratan de resolver el reto de conocer y controlar quién accede a sus datos, de qué forma lo hace y qué coste le supone.

En 2022, muchos seguirán analizando la mejor manera de utilizar su información, pero deberán primero garantizar la completa seguridad de sus datos. Una tendencia en este sentido pasará por realizar una gestión global del dato, que controle tanto la visibilidad de los distintos repositorios de datos, como el acceso autorizado a cada dato, en un framework de trabajo que aplique unos criterios claros en su día a día.

Esto es posible con la creación de una capa de gobierno del dato que ofrezca un control sobre los accesos, la seguridad y privacidad del dato, así como una descripción detallada de su linaje y ownership, entre otros. Una estrategia que, además, aporte una mejor experiencia de usuario a la hora de crear, compartir y consumir datos.

2º.- Democratización del dato: El gran objetivo de las organizaciones es facilitar el acceso (controlado) de todas las unidades de negocio a los datos, que todos puedan acceder a ellos y que puedan aprovechar el trabajo realizado por otros departamentos. Que el trabajo ya realizado a partir de unos datos quede disponible y accesible para que pueda ser utilizado por otras áreas impulsando así un enfoque data-driven en la organización.

3º.- Control del coste: Cuando se dispone de una plataforma de datos, potencialmente todos los equipos de la organización pueden consumirlos, y este consumo supone coste. El siguiente paso es resolver el reto de distribución del coste del dato e identificar fórmulas para monetizarlo. El objetivo final pasa por distribuir el coste basado en el consumo que se realice del mismo (pago por uso).

4º-. Eficiencia y automatización: Uno de los objetivos recientemente perseguidos con especial interés por las organizaciones es lograr un alto grado de eficiencia en sus procesos operativos relacionados con los datos. La automatización se convierte en la tendencia a perseguir en procesos como la catalogación, publicación, privacidad o acceso al dato aportan un gran valor, contribuyen al aumento de beneficios y a conseguir resultados de una forma menos compleja y más rápida.

5º.- Inteligencia Artificial: Hasta ahora, la aproximación más habitual al desarrollo de proyectos que utilizan inteligencia artificial para tratar los datos ha sido a través de Pruebas de Concepto. Sin embargo, la confianza que ya genera esta tecnología hace que, cada vez más, se propongan casos de uso para conseguir resultados reales y un valor para Negocio y para los clientes de la organización. La inteligencia artificial se está aplicando principalmente en su variante machine learning, en ámbito de automatización de procesos administrativos y operativos, detección de anomalías y predicción de demandas o en entornos de mantenimientos; todo ello, muy orientado a la búsqueda de la eficiencia y el ahorro de tiempo y costes.

Como reconoce Sergio Gordillo, “el interés por el dato y su correcta gestión no para de crecer y cada vez contamos con más posibilidades tecnológicas para extraer todo su valor para Negocio. Un correcto tratamiento y gobierno de los datos de una organización es el primer paso para identificar nuevas oportunidades. La información está ahí, pero es necesario ordenarla, gestionarla y darle sentido, y las tecnologías del dato nos facilitan ese trabajo. Las organizaciones modernas tienen un recurso de gran valor que deben aprender a manejar para ser más competitivas, ágiles y eficientes”, concluye.

Keepler es una empresa de servicios full-stack analytics especializada en el diseño, construcción, despliegue y operación de soluciones avanzadas de analítica en la nube pública a medida para grandes organizaciones. Aporta a sus clientes la agilidad de una empresa especializada y la solidez del uso de prácticas demostradas en empresas de diferentes sectores. Actualmente, Keepler trabaja para grandes clientes de diversos mercados, como servicios financieros, seguros, industria, energía, retail, industria farmacéutica, telecomunicaciones o media. Para más información, visita keepler.io

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