Cómo lograr la democratización de los datos en tu empresa

No faltan clichés sobre por qué las empresas deberían preocuparse por los datos, pero hablar de la importancia de los datos y hacerlos útiles para las empresas son dos cosas muy diferentes.

En los últimos años, la democratización de los datos se ha convertido en una consigna para las empresas que esperan aprovechar mejor sus datos, y para los proveedores que esperan vender soluciones mágicas hacia ese objetivo.

¿Qué es la democratización de los datos?

A menudo se asume erróneamente que la democratización de los datos se trata solo de acceso, es decir, algunos sugieren que se trata de asegurar que "cada usuario en la organización, independientemente de su destreza técnica, pueda acceder a los datos para una toma de decisiones oportuna y más perspicaz".

Pero el acceso es solo una parte de la ecuación, y no la parte más importante, como señaló correctamente el fundador de astorik, Arpit Choudhury: "La democratización de los datos es el proceso continuo de permitir que todos en una organización, sin importar sus conocimientos técnicos, trabajen con datos de manera cómoda, se sientan seguros hablando de ellos y, como resultado, tomen decisiones basadas en datos y creen experiencias de cliente impulsadas por datos".

En otras palabras, no se trata realmente de poner los datos a disposición de todos, sino de capacitar activamente a los empleados para que usen bien los datos.

Consejos y mejores prácticas para la democratización de los datos en su empresa

Dado que la democratización de los datos se trata tanto de acceso como de capacitación adecuada, ¿qué pasos debe seguir su organización para aumentar la democratización de los datos y finalmente beneficiarse de ella?

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Abrir el acceso a los datos

Tradicionalmente, las empresas han mantenido los datos bloqueados y accesibles solo para unos pocos elegidos. Si bien esto puede parecer una forma razonable de garantizar la seguridad, es una forma terrible de facilitar las decisiones basadas en datos. Como argumentó Saul Judah, VP analista de Gartner, la gobernanza de datos debe adoptar la "rapidez y agilidad", lo que ha dejado "obsoletos los enfoques tradicionales de la gobernanza de datos".

Como tal, las empresas dependen cada vez más de herramientas que abren el acceso a los datos para proyectos basados en datos más rápidos y eficientes en toda la organización.

Para hacer que los datos sean más accesibles, las herramientas de gobernanza de datos están incorporando cada vez más capacidades de gestión de políticas y custodia, lo que simplifica el acceso para una mayor variedad de roles de usuario. Las herramientas de gobernanza de datos también suelen tener capacidades de IA/ML incorporadas desde el principio. Por último, y lo más importante, las organizaciones dependen cada vez más de catálogos de datos de proveedores como Alation para rastrear constantemente los datos de una empresa y hacerlos ampliamente buscables, al estilo de Google.

Aunque las empresas deben asegurarse de que los profesionales de datos, como los analistas de datos o los científicos de datos, tengan acceso a los datos, la verdadera democratización de los datos es reconocer que todos los roles pueden mejorarse con un mayor acceso a datos útiles.

Mejorar la alfabetización en datos

Por mucho que nos guste destacar la tecnología como la solución para la democratización de los datos, es quizás aún más importante centrarse en mejorar la capacidad de los empleados para leer y comprender los datos. Es cierto que esto es en parte un problema tecnológico, pero es mucho más que eso.

La alfabetización en datos es la capacidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con datos. Las empresas deben enfatizar y mejorar la capacidad de sus empleados para comprender y utilizar los datos, no solo el acceso a las herramientas utilizadas para ingresar o analizar esos datos.

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Como se cita en un análisis de MIT Sloan School of Management, Cindi Howson, directora de estrategia de datos de ThoughtSpot, destacó: "Si ahora estamos gastando un 80% en tecnología y un 20% en datos, invirtamos los términos: hagamos que la tecnología sea súper fácil para que puedas pasar más tiempo en los datos".

Evidentemente, la base de cualquier buen plan de alfabetización en datos es un fuerte enfoque en la fluidez en datos, no solo en tecnología. ¿Cómo se logra esto?

El primer paso puede ser establecer una academia de habilidades en datos dentro de su organización con el respaldo ejecutivo. En lugar de intentar inculcar una visión de importancia de los datos de propósito general, el programa debe adaptarse a las necesidades particulares y fuentes de datos de una empresa determinada, sus departamentos, roles y responsabilidades específicos.

De manera similar, la empresa debe utilizar ejemplos que sean transversales, dejando claro cómo los datos pueden ser útiles en toda la empresa. Si bien algunas habilidades de análisis de datos, como estadísticas o búsqueda, pueden parecer desalentadoras, enfatizar cómo usarlas con éxito puede hacer que aprender sobre ellas sea más manejable y menos confuso.

La capacitación en alfabetización en datos se vuelve mucho más sencilla cuando las empresas aseguran que los datos son una parte crítica y obvia de la toma de decisiones. Cuantas más veces se pueda hacer que las conversaciones sobre datos sean pertinentes a las necesidades particulares de una organización, más fácil será para los empleados construir sus conocimientos e invertir el tiempo necesario para convertirse en usuarios competentes de los datos de la empresa.

Transforma tu almacén de datos en un "data lakehouse"

Durante años, las empresas recurrieron a los "data lakes" para almacenar todos sus datos en un lugar central. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los "data lakes" resultan ser "data swamps" plagados de mala gobernanza y seguridad. En lugar de simplemente volcar datos desorganizados en un "data lake", muchas empresas están llevando a cabo proyectos extensos de limpieza y preparación de datos antes de agregar sus datos a entornos de "data lake".

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En combinación con un cambio hacia una arquitectura de "data lakehouse", esto puede ayudar a las empresas a hacer que los datos sean más útiles y disponibles para empleados de todos los perfiles. Un "data lakehouse" añade una capa de almacenamiento transaccional encima del "data lake"; en lugar de mover datos por todas partes, las organizaciones pueden aplicar servicios de análisis de datos como Amazon Redshift o Google BigQuery a los datos en su lugar.

Aprovecha la nube

Aunque la nube sigue representando un porcentaje relativamente pequeño del gasto total en TI, constituye una parte significativa del gasto neto en TI. En este sentido, es hacia donde se dirige la mayor parte del gasto en TI y, por extensión, donde nace un porcentaje cada vez mayor de los datos corporativos. Esto es algo bueno y malo para las empresas.

La mala noticia es que muchas empresas aún no se han puesto al día con la tecnología en la nube. Según los datos de una encuesta de Zaloni, pocas empresas consideran que tienen las "habilidades necesarias para administrar nuevas tecnologías en la nube".

De hecho, es el mayor obstáculo para el éxito de la gobernanza de datos, según los encuestados de esta encuesta. Por lo tanto, la nube es una de las tendencias más importantes y un posible obstáculo para la gobernanza y democratización de los datos en la actualidad. Para las empresas que desean democratizar realmente los datos, será importante enseñar a los empleados cómo utilizar de manera efectiva las herramientas basadas en la nube para analizar los datos almacenados en la nube.

¿Por qué la democratización de los datos en las empresas gana importancia?

Dada la velocidad a la que las empresas deben operar, ya no es suficiente que el análisis de datos y el conocimiento pertenezcan únicamente a TI o a algún grupo especializado. Sí, los científicos de datos y otros expertos podrán realizar proyectos de análisis de datos diferentes y más avanzados, pero para que una empresa prospere a gran escala y velocidad, las organizaciones deben abrir el acceso y la utilidad de sus datos a todos los empleados.

Eso no significa que alguien en el departamento de ventas necesite acceder a los datos que se utilizan para tomar decisiones más inteligentes sobre las instalaciones, pero significa que lo habitual debería ser una mayor y mejor fluidez en datos en toda la organización.

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Divulgación: Trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

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