Claves para escalar tus productos de data: Prepara tus datos para la era de la IA generativa

A medida que las compañías dependen cada vez más de los datos para innovar y crecer, las prácticas ineficaces de los productos de datos se han posicionado como uno de los principales problemas estratégicos.

Las empresas que tiene una hoja de ruta clara en el desarrollo de un programa de productos de datos bien pensado, pueden identificar casos de alto valor para obtener beneficios rápidamente, además de sentar las bases para seguir generando valor a lo largo del tiempo.

Desgranamos las claves para diseñar una arquitectura de datos que acelere la preparación de estos para la IA generativa y permita una productividad incomparable para los equipos de datos.

Como explica McKinsey, la mayor parte del enfoque y la energía de los ejecutivos se centra en uno o dos casos de uso específicos, ya que esto permite a los líderes mostrar actividad y celebrar el impacto. En otros casos, los CIO se ven obligados a trabajar en múltiples direcciones con solicitudes para crear productos de datos específicos sin una forma efectiva de evaluar sus costos y beneficios para la empresa en su conjunto.

Pero los líderes necesitan tener una visión clara de dónde reside el mayor valor para el negocio. Esto comienza por la disciplina para analizar el potencial de valor de cada caso de uso en el programa de la empresa y, después, agrupar aquellos que se basan en tipos de datos similares. Si no hay otros casos de uso relevantes, no es necesario desarrollar un producto de datos.

Sin embargo, si existen múltiples casos de uso de alto valor que se basan en conjuntos de datos similares, esto constituye un buen argumento para desarrollar un producto de datos. De hecho, cuantos más casos de uso pueda abordar un producto de datos, mayor será el valor que pueda generar.

La fragmentación de las pilas de datos, la presión sobre la productividad y la falta de preparación de datos para la IA generativa impulsan a las empresas a evaluar nuevas estrategias de datos. Productos como Data Fabric están diseñados para aprovechar el poder de la IA y optimizar la integración la curación, la gobernanza y la entrega de datos de alta calidad para el análisis y la inteligencia artificial.

La estructura de datos de última generación es híbrida y puede ejecutarse en cualquier lugar, ya sea local o en entorno cloud, además de integrarse en planos de datos híbridos, lo que permite cualquier estilo de integración de datos.

Las características clave de esta arquitectura de datos son:

• Gráfico de conocimiento aumentado: se trata de una capa de abstracción que proporciona una comprensión empresarial común del procesamiento y la automatización de datos para actuar en función de los conocimientos.
• Integración inteligente: una gama de estilos de integración para extraer, ingerir, transmitir, virtualizar y transformar datos no estructurados, impulsados por políticas de datos para maximizar el rendimiento y minimizar el almacenamiento y los costos.
• Uso de datos de autoservicio: un mercado que apoya el consumo de autoservicio, permitiendo a los usuarios encontrar, colaborar y acceder a datos de alta calidad.
• Ciclo de vida unificado: gestión del ciclo de vida de extremo a extremo para componer, construir, probar, optimizar e implementar diversas capacidades de una arquitectura de tejido de datos.
• Gobernanza multimodal: definición y aplicación unificadas de políticas, gobernanza, seguridad y administración de datos para una cartera preparada para el negocio.
• IA y nube híbrida: una arquitectura componible con infusión de IA diseñada para entornos de nube híbrida.

Con todo ello, una estructura de datos es esencial para la IA empresarial, la cual requiere de datos confiables creados sobre la base de datos adecuada. Ya sea para simplificar el trabajo diario de los productores de datos o para brindar acceso a datos de autoservicio a ingenieros de datos, científicos de datos y usuarios comerciales, una estructura de datos prepara y entrega la información necesaria para obtener mejores conocimientos y tomar mejores decisiones.

Una de las claves principales para un escalado de datos exitoso es identificar los puntos fuertes de los datos que nos encaminen hacia éxito, ya sea mediante la optimización de la infraestructura o la optimización de los procesos.

Pero en estas claves también está comprender los principios subyacentes que impulsan un escalamiento exitoso. Uno de ellos es el concepto de elasticidad de datos, el cual se refiere a la capacidad de estos para poder estirarse y expandirse a medida que la organización crece. Esto se puede traducir en diseñar una infraestructura de datos de forma que permita una escalabilidad sencilla, garantizando que pueda gestionar volúmenes de datos crecientes sin esfuerzo.

En este punto, será muy importante evaluar la madurez de tus datos, porque así podrás identificar las fortalezas y debilidades, lo que allana el camino para estrategias de escalamiento efectivas. Aquí se deberán considerar diversos factores como la calidad, la gobernanza y la integración de los datos.

Y, además, otro aspecto a tener en cuenta es comprender el papel del análisis de datos. Al aprovechar técnicas de análisis avanzadas, como el ML y modelado predictivo, se puede extraer información valiosa que impulse el crecimiento y la innovación empresarial.

Pero una de las claves más importantes es interiorizar que el escalado de datos no es algo puntual, sino que es un proceso continuo que requiere de supervisión y optimización constantes. A medida que las empresas evolucionan y surgen nuevas tecnologías, también se tienen que adaptar las estrategias en consecuencia.

Por todo ello, para conseguir unos resultados exitosos se deben adoptar principios de elasticidad de datos, aprovechar técnicas analíticas avanzadas y mantenerse ágiles en un panorama de datos en constante evolución.

Crear múltiples productos de datos mediante un enfoque industrializado es mucho más eficiente que crearlos manualmente desde cero. Por ello es fundamental que los responsables de la toma de decisiones comprendan y valoren las economías de escala que se obtienen al reutilizar elementos y plantillas en diferentes productos de datos.

Al adoptar procesos y principios comunes, los costos iniciales de desarrollo del primer producto de datos pueden amortizarse en productos posteriores, lo que reduce los gastos en todo el programa, especialmente a medida que los equipos crecen y comparten sus experiencias. De ahí que sea tan importante comprender que los productos de datos son objetos en constante evolución, y deben ser fáciles de mantener y actualizar para optimizar su valor a lo largo del tiempo.

También es crucial crear productos de datos que nos aporten valor a largo plazo, lo que significa que se podrá maximizar la reutilización de los componentes técnicos de los productos de datos. Centrarse en la ingeniería de datos y establecer estándares y plantillas puede parecer una tarea laboriosa, pero garantiza que los programas puedan escalar y generar un efecto de rueda de inercia positivo, con un impulso continuo que aumenta con el tiempo.

Además de utilizarse para impulsar programas de IA, los productos de datos pueden beneficiarse de la adopción de IA generativa en su creación y soporte continuo. Por lo tanto, las organizaciones deben desglosar los diferentes pasos de la creación de productos de datos y comprender dónde la IA generativa ofrece ventajas en términos de consistencia, velocidad y eficiencia. Esto incluye las fases de preparación e implementación de productos de datos, como la creación de pipelines, la monitorización de la calidad de los datos, y las pruebas y publicaciones.

La IA generativa debe incorporarse directamente en los flujos de trabajo de los productos de datos, de forma coherente en todos los equipos, para optimizar los procesos y aprovechar sus beneficios, creando productos de datos mejores y más usables que satisfagan las necesidades de los usuarios.

En Plain Concepts te ayudamos a formalizar la estrategia que mejor se adapte a ti y su posterior implantación tecnológica. Nuestros servicios de análisis avanzado te ayudarán a liberar todo el potencial de tus datos y convertirlos en información procesable, identificando patrones y tendencias que pueden condicionar tus decisiones e impulsar tu negocio.

Nuestro objetivo es abordar el reto de la estrategia digital y de datos desde un prisma empresarial con el que podrás obtener beneficios, usando un marco estructurado acorde con tus necesidades.

Con este enfoque, definimos la estrategia digital y de datos necesaria a través de un proceso de inmersión, madurez y consolidación, trabajando en la generación de beneficios a corto plazo que de credibilidad a esta estrategia.

• Evaluamos el grado de madurez del dato de la compañía.
• Identificamos los datos críticos que gestionar, controlar y explotar.
• Establecemos casos de uso objetivos, centrados en generar beneficios a medio plazo y diseñar las iniciativas para implementarlas.
• Generamos interés y compromiso en tu equipo a través de formación sobre la importancia y el potencial de la gestión basada en datos.

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