Reformulación de la gestión de datos: gestión de datos 2.0

¿Por qué todos corren hacia las salidas cuando se les pide que paguen por la calidad de los datos, la administración y gestión de datos? Porque hacemos un mal trabajo al conectar datos de alta calidad, completos, enriquecidos, granulares y de baja latencia a las fuentes de creación de valor operativo y comercial.

Los datos se consideran el recurso más valioso del mundo y deben proporcionar resultados financieros convincentes a organizaciones centradas en explotar la economía de los datos y el análisis

Organizaciones de monetización de datos líderes en la industria

Sin embargo, la mayoría de los directivos siguen siendo reacios a aceptar la necesidad fundamental de la gestión de datos y en consecuencia pagarla. Si los datos son el catalizador del crecimiento económico del siglo XXI, es hora de que replanteemos la forma en que vemos la gestión de datos. Es hora de hablar sobre Data Management 2.0.

Gestión de datos 2.0

La Asociación de gestión de datos (DAMA) ha sido durante mucho tiempo el campeón de la gestión de datos. DAMA define la gestión de datos como “la planificación, supervisión y control sobre la gestión y el uso de datos y fuentes relacionadas con los datos”. DAMA es fundamental para impulsar el desarrollo de procedimientos, prácticas, políticas y arquitectura de la gestión de datos (Figura 3).

El marco de gestión de datos de DAMA es excelente para las organizaciones que buscan comprender cómo administrar sus datos. Sin embargo, si los datos son «el recurso más valioso del mundo», entonces debemos reinventar la gestión de datos en una estrategia empresarial. Debemos ayudar a las organizaciones a comprender la mejor manera de monetizar o obtener valor de la aplicación de datos a su negocio (Figura 4).

Antes de explorar las leyes de la gestión de datos 2.0, permítanme definir «Monetización de datos»:

Monetización de datos es la aplicación de datos a la empresa para generar valor financiero cuantificable.

Si bien algunas organizaciones pueden vender sus datos, para la mayoría de las organizaciones, la monetización de datos (o monetización de insights) se trata de la aplicación de los datos a los principales casos de uso de la organización para generar un valor financiero cuantificable. O como Doug Laney, autor del libro seminal «Infonomics: Cómo monetizar, administrar y medir la información como …”Declaró:

«Si no está cuantificando el valor financiero que su organización deriva del uso de datos, entonces no está monetizando los datos».

Leyes de la gestión de datos 2.0

Ley n. ° 1: los datos no tienen valor en sí mismos

Los datos poseen un valor potencial, pero en sí mismos, proporcionan un valor realizado cero. Como comenté en «Presentamos las 4 etapas de la monetización de datos”, Los datos en la Etapa 1 son un costo que debe minimizarse. Los datos en la Etapa 1 están cargados con los costos crecientes asociados con el almacenamiento, la administración, la protección y la gobernanza de los datos, así como con los posibles costos regulatorios y de cumplimiento, responsabilidades y multas asociadas con no administrar o proteger adecuadamente los datos personales (Figura 5). ).

Data Management 2.0 proporciona una metodología más holística que no solo se limita a administrar datos, sino que permite la aplicación de datos a los casos de uso más importantes de la organización para generar valor financiero cuantificable.

Ley # 2: No todos los datos tienen el mismo valor

Muchas organizaciones de gestión de datos desperdician recursos valiosos (y credibilidad callejera de las partes interesadas del negocio) al tratar todos los datos de la misma manera. Realidad: algunos datos son más importantes que otros para ayudar a predecir y optimizar la participación del cliente, el rendimiento del producto y las operaciones comerciales.

Para determinar qué elementos de datos son más importantes, los científicos de datos pueden aplicar técnicas analíticas comoAnálisis de componentes principales(PCA) yBosque aleatoriopara cuantificar la importancia de un elemento de datos en particular (o característica, algo que discutiré en mi próximo blog) para optimizar los casos de uso clave de la organización, como el desgaste de los clientes, el mantenimiento predictivo del producto, el tiempo de inactividad operativo no planificado, los resultados de atención médica mejorados o la supervivencia el hundimiento del Titanic.

Factores que predicen la supervivencia del hundimiento del Titanic

Data Management 2.0 operacionaliza la colaboración de las partes interesadas del negocio para identificar, validar, valorar y priorizar los casos de uso que brindan valor organizacional, e identificar y clasificar los KPI y las métricas con las que se medirá la entrega de valor.

Ley n. ° 3: no se puede determinar el valor de sus datos de forma aislada del negocio

Para identificar qué variables de datos son más importantes para la empresa, la gestión de datos debe comenzar por comprender cómo la organización crea y mide la creación de valor. Esta conversación comienza con la intención comercial y operativa de una organización; es decir, qué está tratando de lograr la organización desde una perspectiva comercial y operativa durante los próximos 12 a 18 meses, y cuáles son las medidas o KPI con los que se medirá el progreso y el éxito.

Data Management 2.0 replantea cómo las organizaciones enfocan la aplicación de datos a la empresa al comprender cómo las organizaciones crean valor (y dónde y cómo los datos pueden ayudar a crear valor) en lugar de comenzar con los datos (y esperar que los datos encuentren su camino hacia el valor). Para obtener más información sobre cómo hacerlo, consulte mi libro «El arte de pensar como un científico de datos”Que proporciona un proceso colaborativo de 8 pasos para involucrar a las partes interesadas del negocio en la identificación, validación, valoración y priorización de los casos de uso operativos y comerciales más importantes de la organización (Figura 7).

El arte de pensar como un científico de datos

Ley n. ° 4: convertir a todos en ingenieros de datos no es práctico ni escalable

Por último, pedir a las partes interesadas de la empresa que gestionen sus propias fuentes de datos es poco práctico y peligroso. Abre la puerta a procesos de gestión de datos huérfanos y aleatorios que pueden abordar las necesidades tácticas analíticas y de datos, pero a expensas del valor económico estratégico de los datos y las analíticas.

Data Management 2.0 otorga a toda la organización las capacidades para crear, compartir y perfeccionar las capacidades y los activos de datos y análisis de la organización que permiten a las organizaciones liberar el valor comercial o económico de sus datos.

Reencuadre del resumen de la conversación sobre gestión de datos

Si creemos que los datos son el nuevo petróleo, que los datos serán el catalizador del crecimiento económico en el siglo XXI, entonces debemos dedicar menos tiempo e inversiones a tratar de administrar los datos y aumentar drásticamente el tiempo y las inversiones para monetizar los datos. Eso requerirá que las organizaciones amplíen sus capacidades de administración de datos para respaldar el intercambio, la reutilización y el refinamiento continuo de los activos de datos y análisis para derivar e impulsar nuevas fuentes de valor operativo, de productos y para el cliente.