Los datos son el motor del negocio digital. Piense en la importancia estratégica que ha adquirido para las empresas aprovechar los análisis avanzados para descubrir tendencias que les ayuden a obtener información decisiva que de otro modo no tendrían.
Pero los proyectos basados en datos no siempre son fáciles de poner en marcha, y mucho menos de completar. De hecho, las empresas se enfrentan a varios retos a la hora de aprovechar sus recursos de información para obtener una ventaja competitiva.
Un reciente estudio de Data & Analytics Study analizó por qué las organizaciones tienen dificultades para cumplir la promesa de los proyectos basados en datos y reveló varios obstáculos clave para el éxito. Estas son las seis razones principales por las que las iniciativas de datos no se materializan y no dan resultados, según revela la investigación, junto con consejos de líderes de TI y expertos en datos sobre cómo superarlas.
1. Falta de financiación para iniciativas de datos
La financiación puede ser difícil de conseguir para cualquier iniciativa tecnológica, sobre todo en una economía incierta. Esto se aplica sin duda a los proyectos de datos. Estas empresas pueden competir con otras muchas iniciativas que necesitan financiación, por lo que es importante que los responsables de TI y sus equipos de datos presenten un argumento empresarial sólido para cada proyecto, y que no los hagan excesivamente complejos.
Aunque el presupuesto siempre es complicado, se trata de una cuestión de prioridades y de dimensionar correctamente el conjunto de tareas. Buscar resultados obvios [no] siempre requiere rehacer toda la infraestructura.
Estar orientado a los datos es tanto una búsqueda cultural como cualquier otra cosa, requiere diseñar/reflexionar indicadores clave de rendimiento, capturar datos de forma inteligente y oportuna, aterrizarlos en áreas comunes rápidamente. Luego se puede evaluar y agregar, aplicando tecnologías avanzadas de visualización o trabajándolos con algoritmos de aprendizaje automático. Es todo un poco de ciencia complicada. Dicho esto, muchas empresas complican en exceso este proceso tratando de hacer demasiado de una sola vez o sobreindexando en lugares que no aportan verdadero valor a sus negocios y clientes.
Los directores de sistemas de información y otros líderes tecnológicos deben desarrollar sólidas relaciones de trabajo con otros miembros de la alta dirección, en particular con los directores financieros. En muchos casos, es el ejecutivo financiero quien toma la decisión de aprobar el presupuesto, por lo que, para mejorar la probabilidad de obtener la financiación necesaria, los jefes de tecnología deben ser capaces de demostrar por qué los proyectos basados en datos son importantes para el balance final.
2. Falta de una estrategia de datos claramente articulada
Carecer de una estrategia de datos completa para guiar los proyectos impulsados por datos, es como no tener un esquema para guiar una tesis.
Cada proyecto debe aportar algunos adoquines al camino que conduce al destino deseado. Una estrategia de datos identifica cómo alinear la información y la tecnología para ayudarle a llegar allí. Tu empresa debería poder recorrer el camino a medida que aportas valor.
Para tener éxito, una estrategia de datos debe tener tanto un componente de gestión de datos -generalmente herramientas, tecnologías y métodos de TI- como una estrategia de uso de datos, afirma Link.
A menudo, las empresas no tienen una idea clara de qué datos están disponibles, cómo se definen, con qué frecuencia cambian y cómo se utilizan.
Las empresas necesitan crear un lenguaje común entre las partes interesadas antes de establecer cualquier proyecto basado en datos. Si no se tienen unos cimientos sólidos, el presupuesto y la financiación son demasiado impredecibles y a menudo se recortan antes por falta de un alcance claro y un resultado alcanzable.
3. La tecnología para ejecutar proyectos de datos es demasiado costosa
El hecho de que los proyectos de datos puedan resultar caros hace aún más desalentador el reto de conseguir financiación suficiente para ellos. Los proyectos basados en datos requieren una inversión sustancial de recursos y presupuesto desde el principio.
Suelen ser proyectos a largo plazo que no pueden aplicarse como solución rápida para abordar prioridades urgentes. Muchos responsables de la toma de decisiones no entienden del todo cómo funcionan o cómo aportan resultados a la empresa. La compleja naturaleza de la recopilación de datos para utilizarlos de manera eficiente con el fin de ofrecer un claro [retorno de la inversión] suele intimidar a las empresas porque un error puede disparar exponencialmente los costes.
Sin embargo, cuando se hacen correctamente, estos proyectos pueden agilizar y ahorrar tiempo y dinero a la organización a largo plazo. Por eso es esencial tener una estrategia clara para maximizar los datos y luego asegurarse de que las partes interesadas clave entienden el plan y la ejecución.
Además de invertir en las herramientas necesarias para respaldar los proyectos basados en datos, las organizaciones deben contratar y retener a profesionales como los científicos de datos. Estos puestos tan demandados suelen estar muy bien remunerados.
4. Otras iniciativas de transformación digital tuvieron prioridad
Las transformaciones digitales están en marcha en organizaciones de prácticamente todas las industrias, y es fácil ver cómo los proyectos relacionados con estos esfuerzos podrían tener una alta prioridad. Eso no significa que los proyectos impulsados por datos deban pasar a un segundo plano.
Si los esfuerzos de transformación digital están teniendo prioridad sobre las iniciativas de datos, entonces usted necesita reevaluar. Todas las iniciativas de transformación digital deben envolver iniciativas de datos. No se puede tener una sin la otra.
Ignorar los aspectos de datos de la transformación podría invitar al fracaso de otras iniciativas. Si se trata de un obstáculo organizativo, se recomienda utilizar la iniciativa de transformación digital como génesis de la ejecución de una estrategia de datos.
5. Falta de compromiso o apoyo de los ejecutivos a las iniciativas de datos
Si los altos ejecutivos no están convencidos de los proyectos basados en datos, es probable que sus posibilidades de éxito disminuyan por falta de financiación y recursos adecuados.
La falta de aceptación por parte de la alta dirección puede acabar con un proyecto basado en datos antes de que empiece.
Para conseguir la aprobación de los ejecutivos, los líderes tecnológicos deben ser capaces de articular desde el principio cuáles serán los resultados de los proyectos de datos y alinearlos con las prioridades o los puntos débiles de la empresa. Irónicamente, todos los despliegues relacionados con lo digital dependen en gran medida de los datos para obtener beneficios, así que, se den cuenta o no los ejecutivos, están financiando iniciativas de datos.
La estrategia de datos de la organización debe informar a los ejecutivos sobre cómo los proyectos de datos pueden apoyar los objetivos de la empresa. Las iniciativas de datos deben centrarse en la consecución de esos objetivos mediante inteligencia procesable y automatización.
En algunos casos, la falta de apoyo puede deberse a que los directivos no saben realmente lo que quieren de los proyectos de datos y, por tanto, no comprenden su valor. Si no ven el valor, no lo apoyarán.
Es una buena práctica utilizar pequeñas oportunidades de prueba de concepto para mostrar el valor a través de cuadros de mando operativos o la automatización de tareas manuales, afirma. Esto despertará el interés del equipo ejecutivo.
6. Falta de competencias adecuadas
La escasez de competencias tecnológicas afecta a casi todas las áreas de TI, incluidos los proyectos basados en datos.
Sin suficiente talento de TI y personas con los conjuntos de habilidades adecuados, es difícil llevar a cabo proyectos impulsados por datos. Y la escasez de empleados de TI es real en varias áreas de TI.
Contratar talento con la experiencia técnica específica necesaria para liderar y gestionar proyectos impulsados por datos es un reto en este mercado laboral competitivo, pero es clave para garantizar que se cuenta con las habilidades adecuadas para implementar con éxito los proyectos. Sin las habilidades y la experiencia adecuadas por adelantado, las empresas pueden iniciar un proyecto y luego encontrarse con problemas en los que el equipo no puede identificar y resolver el problema de forma rápida y eficaz.
Los científicos de datos, los administradores de datos y los expertos en análisis forense de datos se están convirtiendo en roles fundamentales, mientras que los arquitectos de datos eran las habilidades de alto nivel más necesarias en años anteriores.
Fuente: CIO
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