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A medida que las organizaciones exploraron la IA generativa, muchas descubrieron que la mala gestión de datos obstaculizaba la adopción generalizada. A medida que la tecnología madure, estos problemas (desde la mala calidad y los datos inaccesibles hasta la incapacidad de demostrar el valor comercial) deberán abordarse si una organización quiere cosechar los beneficios prometidos por la IA. A corto plazo, se puede ver un valor significativo en el uso eficaz de los datos con las herramientas actuales. Pasar a estar impulsados por datos ha sido una prioridad durante años, pero pocas organizaciones han alcanzado un nivel de madurez en el que puedan decir honestamente que lo han logrado. Hay muchas razones para ello, tanto técnicas como organizativas. Desde un punto de vista técnico, los datos suelen estar ocultos, inaccesibles o de mala calidad. A nivel organizacional, los equipos de datos luchan por colaborar de manera efectiva con las partes interesadas del negocio, y las iniciativas de datos luchan por demostrar valor comercial. Encontrar una forma eficaz de abordar estos desafíos es una de las principales prioridades de los líderes de datos en la actualidad. Un enfoque cada vez más popular es aplicar técnicas de gestión de productos a los datos para crear productos de datos. ¿Qué es un producto de datos? Un producto de datos es un activo de datos reutilizable y de alta calidad al que pueden acceder todos los miembros de la organización. Debe contener todos los datos, metadatos, políticas y canalizaciones necesarios para que los usuarios autorizados los utilicen o adapten. Siguiendo los principios de gestión de productos, asegúrese de que cada producto sea propiedad de un gerente de producto con la responsabilidad de crear la hoja de ruta del producto para ofrecer valor a los usuarios y protegerlo contra cambios de alcance. Al estandarizar el enfoque para el uso de datos, permitir la reutilización de recursos y alinear las iniciativas de datos con un valor comercial definido, las organizaciones que adoptan un enfoque de producto de datos pueden generar valor a partir de sus datos y al mismo tiempo reducir significativamente los costos. Un artículo reciente de Harvard Business Review encontró que el tiempo para implementar nuevos casos de uso se puede reducir hasta en un 90 %, el TCO en un 30 % y los desafíos de riesgo y gobernanza. La idea de tratar los datos como un producto no es nueva, pero el interés en este enfoque ha aumentado desde que se introdujo el concepto de Data Mesh. Uno de los principios clave de una malla de datos es que los datos deben tratarse como un producto, con artefactos de datos autónomos y listos para usar disponibles en toda la organización. En una red de datos, los productos de datos permiten el autoservicio por parte de los usuarios, con plataformas de autoservicio que permiten el acceso a productos que eliminan la complejidad para los usuarios finales y respaldan la reducción de costos mediante la reutilización de activos ya creados. En el centro de este enfoque se encuentra un catálogo de datos confiable y de alta calidad a través del cual los usuarios pueden descubrir y acceder a los productos disponibles. Este catálogo de datos puede ser creado de forma iterativa por cada producto de datos a medida que procesa fuentes de datos y produce nueva información. Los beneficios de un enfoque de producto de datos La adopción de un enfoque de producto de datos ofrece una manera de abordar muchos de los desafíos que han existido desde la era del big data. Entonces, la idea era que mover datos a un lago de datos permitiría a los usuarios encontrar y seleccionar los datos que necesitaban para responder sus preguntas. En realidad, los lagos se han convertido rápidamente en costosos pantanos llenos de datos de diversa calidad, lo que compromete la confianza y requiere habilidades especializadas para explorar. La idea central de los productos de datos es que deben crearse para satisfacer las necesidades de un grupo específico de usuarios. Estas necesidades no son exclusivamente técnicas, sino que incluyen UX y UI, seguridad, confianza, accesibilidad, etc. Al comprender primero a los usuarios y sus necesidades, es posible implementar métricas para comprender si la inversión realizada está generando un retorno suficiente para continuar. Una hoja de ruta del producto garantiza que, a medida que esas necesidades cambien, el producto pueda actualizarse para seguir generando valor. Los productos de datos de seguridad y gobernanza pueden tener controles de seguridad específicos para su uso previsto. Esto permite un control de acceso granular y el acceso solo se permite a usuarios autorizados. También permite una mejor minimización de los datos, incluyendo solo los datos necesarios para satisfacer las necesidades del usuario. Como parte de la adopción de productos basados en datos, se debe estandarizar el enfoque de seguridad y gobernanza. Esto incluye el uso de la automatización cuando sea posible para aumentar la seguridad, la gobernanza y la auditabilidad. Confianza Cada producto debe tener un gerente de producto, que actúa como punto de contacto central y es responsable de garantizar que el producto satisfaga las necesidades del usuario. Garantizar que se proporcionen datos precisos y de alta calidad a los usuarios aumenta la confianza en los datos y respalda su adopción para respaldar la toma de decisiones. Valor El uso eficaz de los datos requiere que los usuarios puedan acceder a los datos que necesitan cuando los necesitan y confiar en los datos que están utilizando. En parte se trata de plataformas de datos, pero también del modelo operativo. Adoptar un enfoque de producto de datos garantiza que las inversiones se dirijan a las áreas donde pueden generar el mayor valor. También mantiene las inversiones alineadas con la estrategia empresarial, ayudando a las organizaciones a centrarse en los datos. Los productos Cost Data ofrecen costos de gestión de datos significativamente más bajos a través de una reutilización mejorada. Actualmente, los equipos crearán activos de datos para un propósito particular, como un informe, un conjunto de datos, una canalización, etc. Otros equipos pueden crear activos similares, duplicando esfuerzos, aumentando los costos y creando confusión sobre qué versión usar. Al catalogar los productos que se han creado y ponerlos a disposición de los usuarios que los necesitan, se puede evitar gran parte de este retrabajo. También reduce la necesidad de costosas habilidades especializadas. Primeros pasos Para adoptar un enfoque de productos de datos primero es necesario comprender cómo se utilizan los datos hoy en día y la madurez de las prácticas actuales de gestión de datos. Este trabajo puede ayudar a definir una visión de cómo la organización pretende utilizar los datos y qué se debe hacer para lograrlo. En última instancia, suele ser necesario un nuevo modelo operativo de datos que alinee las estrategias comerciales, tecnológicas y de datos y garantice que los equipos de datos estén organizados de manera efectiva para respaldarlos. Existen numerosos paradigmas técnicos que se pueden utilizar para respaldar productos de datos, desde Data Meshes hasta Data Fabrics y plataformas de datos compartidos. Cuál es el más adecuado dependerá de las necesidades de datos de su organización y de los niveles de madurez actuales. En todos los casos, es necesario pensar en establecer políticas de seguridad y gobernanza del tamaño adecuado para garantizar que los datos se utilicen de forma segura. Estos pueden estar centralizados y ser propiedad de la oficina de gestión de datos o dejarse en manos de los dominios para garantizar el cumplimiento de los marcos acordados. Cada producto de datos requiere un gerente de producto que sea dueño de la estrategia y la hoja de ruta y un equipo para construir, mejorar y mantener el producto. El equipo es responsable de garantizar que se comprendan las necesidades de los usuarios y que el producto las satisfaga, se alinee con la estrategia general y cumpla con todas las políticas acordadas. Generalmente tiene sentido comenzar en un área, demostrar el valor del enfoque y buscar expandirse a partir de allí. A menudo hay grupos que ya están utilizando datos de manera efectiva a nivel local y tienen la experiencia para mostrar valor rápidamente con productos basados en datos. Un enfoque de equipo ejemplar puede ayudar a mejorar la alfabetización en datos. A medida que el equipo muestre su trabajo, cada vez más personas comprenderán el valor que proporcionan los datos y comenzarán a considerar cómo podrían utilizarlos para respaldar sus objetivos. Cómo puede ayudar 101 Ways 101 Ways tiene años de experiencia ayudando a los clientes a adoptar prácticas efectivas de gestión de productos e implementar enfoques modernos de gestión de datos. Utilizando esta experiencia, ayudamos a los clientes a comprender el valor que pueden obtener de los datos y a crear una hoja de ruta para ayudarlos a lograrlo. Normalmente comenzamos con una evaluación de la madurez de los datos para comprender cómo se utilizan hoy en día, los beneficios rápidos que se podrían obtener y las iniciativas a largo plazo necesarias. Si está interesado en adoptar un enfoque de producto de datos, estaremos encantados de ayudarle a empezar. Referencias: https://hbr.org/2022/07/a-better-way-to-put-your-data-to-work
