Monetización de datos en el nuevo normal: 4 pasos para aprovechar el valor de la información empresarial

La pandemia de Covid-19 ha demostrado una vez más la verdad del viejo dicho «la necesidad es la madre de la invención». A medida que las personas en todo el mundo se han visto obligadas a realizar cambios rápidos y drásticos en sus estilos de vida, llevan al mundo a través de otra ola de cambios increíblemente rápidos.

Ha habido una evolución constante en las últimas dos décadas. Entonces, TI era una función de soporte comercial, trabajando en segundo plano. Hoy, TI es un importante agente de transformación y habilitador. Impulsada por nuevas demandas, esta curva se ha disparado en los últimos meses para convertirse en un negocio crítico: la línea de vida digital que mantiene unidas a las empresas, sociedades y familias durante el cierre.

A pesar de la vívida imaginación de los escritores distópicos de ciencia ficción, la tecnología no puede (todavía) prevenir pandemias, pero puede prevenir la propagación al permitir que sus empleados trabajen desde su casa de forma segura, brindando acceso a toda la información disponible para todas las partes interesadas, lo que permite una rápida toma de decisiones desde cualquier lugar, y, sobre todo, empoderar y apoyar a las empresas en el terreno durante esta pandemia con los datos correctos, la información de manera segura para tomar decisiones comerciales.

Si bien esto puede sonar bien, hacer que esto suceda requiere acceso a datos sin interrupciones y, en algunos casos, información en tiempo real. Esto sólo puede garantizarse con una gestión del panorama de datos bien integrada, distribuida en innumerables puntos de datos hasta el núcleo y la Nube. Por lo tanto, centrarse en la madurez de los datos se ha convertido en una necesidad no solo de ser competitivos, sino también de mantener e impulsar los negocios durante estos tiempos difíciles con capacidad de recuperación.

Cualquier organización capaz de explotar de manera proactiva sus datos en busca de oportunidades de crecimiento tiene la ventaja de reaccionar rápidamente y aprovechar la dinámica cambiante del mercado.

Sin embargo, el viaje para convertirse en una empresa basada en datos donde estos se convierten en un activo corporativo es complejo. Si bien el riesgo y la oportunidad están a su disposición, ¿dónde comienza este viaje? ¿Y cómo lleva a su organización hacia una transformación digital basada en datos? La respuesta es a través de un proceso de cuatro pasos.

La estrategia de transformación basada en datos de Fujitsu aprovecha el enfoque de co-creación para derivar un plan de ejecución que se centre en el negocio del cliente y sus requisitos únicos.

Paso 1: Definición de la línea base de transformación de datos

El primer paso a considerar es crear el plan y la visión de transformación digital de la organización. Identificar a las partes interesadas clave:.

Este equipo explorará y evaluará la distribución de datos en la empresa, desde el borde, hasta el núcleo (local) y la Nube, así como también catalogará el ecosisitema de las aplicaciones, la infraestructura física y virtual, los tipos de conjuntos de datos y cómo se utilizan. Esto resaltará las limitaciones operativas, que son las brechas potenciales que podrían afectar los resultados comerciales deseados del proyecto de transformación digital que estamos tratando de lograr.

Poner en práctica esto hace que sea posible definir los resultados comerciales deseados y los criterios de éxito, y crear un plan para el siguiente paso: el diseño de arquitectura de datos.

Paso 2: Diseñe la arquitectura de datos

A continuación, observamos la arquitectura de datos para garantizar un diseño infalible que garantice no sólo la disponibilidad de datos, sino que también proteja los datos en sí. Esto significa determinar si las cargas de trabajo son más adecuadas para las instalaciones locales o la Nube, o ambas, en un híbrido.

Aquí, hay un cambio continuo: según los analistas de la industria, 90% de las organizaciones habrán adoptado infraestructuras híbridas para fines de 2020. Y para 2022, más del 50% de los datos generados por la empresa se crearán y procesarán fuera del centro de datos o la Nube, con esta cifra se espera que crezca al 75% para 2025.

El proceso real de monetización de datos distribuidos requiere la consideración de muchos aspectos, incluidas las especificaciones de la aplicación, los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo, el diseño de seguridad y la especificación de servicios. El segundo paso considera todos estos aspectos al diseñar la arquitectura y garantiza el modelo de entrega adecuado para las cargas de trabajo.

Paso 3: Construcción del entorno basado en datos

Debido a que los datos valen dinero, protegerlos es una prioridad para garantizar la continuidad comercial de una organización. Las arquitecturas de datos distribuidas son más complejas de proteger, ya que involucran redes externas y Nubes públicas, lo que requiere nuevos enfoques de seguridad.

En consecuencia, se debe implementar un concepto de seguridad integral para la protección y la ciberseguridad para garantizar que los datos empresariales estén respaldados, archivados y recuperados de forma segura, para salvaguardar la integridad y cumplir con los requisitos de cumplimiento.

Paso 4: Extraer el valor comercial de los datos

El último paso es extraer valor de los datos. Para desbloquear el valor de los datos, además de racionalizar el proceso de recopilación e integración de datos, es esencial aplicar la tecnología correcta con los conjuntos de habilidades adecuados para garantizar que se implemente de manera efectiva para obtener el retorno de la inversión.

Las capacidades de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático mejoran la toma de decisiones y aceleran la inteligencia en los procesos comerciales, eliminan las tareas repetitivas y generan flujos adicionales de ingresos al obtener información sobre los requisitos del cliente. Una solución óptima puede permitir un tiempo de comercialización más rápido para garantizar que la organización mantenga una ventaja competitiva.

¿Por qué es esto relevante?

Si la organización actualmente solo utiliza 15% de sus datos disponibles para tomar decisiones  utilizando análisis o informes internos, entonces 85% de los datos están sin explotar. Si se ignora 85% de los datos, y los competidores aprovechan 50%, entonces no se deben tener dudas sobre quién sería el probable ganador.

El análisis de datos más ‘relevantes’ se traduce en una clara ventaja competitiva para ayudar a cualquier organización a tomar las decisiones correctas y responder más rápidamente a las dinámicas de los clientes y del mercado. Y eso significa que invertir en un enfoque centrado en los datos ayudará a la organización a mantenerse relevante.