Los desafíos clave de las estrategias de autoservicio de datos
Imagina cómo sería para los negocios operar sin datos. Ahora imagina cuánto podrían mejorar los niveles de productividad si los empleados tuvieran estrategias de autoservicio de datos. Un nuevo estudio de Forrester Consulting y Capital One Software revela que la mayoría de los responsables de la toma de decisiones en cuanto a datos enfrentan desafíos técnicos y culturales internos que inhiben la implementación exitosa de estrategias de autoservicio de datos. Uno de los desafíos es la falta de alineación y motivación del equipo para usar y gestionar los datos.
Desafíos clave en las estrategias de autoservicio de datos
Los principales desafíos mencionados en el estudio incluyen mantener entornos fáciles de usar (49%), aumentar la confianza y calidad de los datos (49%) y escalar el autoservicio para entornos descentralizados (47%).
Falta de alineación del equipo e incentivos para usar/gestionar datos
Las empresas pueden obtener un valor significativo de sus datos cuando hay una cultura de datos más inclusiva que utiliza tecnología y flujos de trabajo amigables para los usuarios para satisfacer las necesidades de talento, según indica el estudio.
Sin embargo, las organizaciones tienen mucho trabajo por delante para lograr esto. Según Patrick Barch, director senior de gestión de productos en Capital One, fue sorprendente ver la discrepancia entre el número de encuestados que afirmaron que las estrategias de autoservicio de datos deben permitir a todos los equipos obtener valor de sus datos, en comparación con el número de encuestados que realmente están implementando estas estrategias en todos los equipos. "El estudio señala que ocho de cada diez encuestados están de acuerdo en que se debe permitir a todos los equipos aprovechar el valor de sus datos, no solo a los equipos técnicos de datos", señaló. "Sin embargo, cuando se les preguntó sobre los roles que actualmente son compatibles con las estrategias de autoservicio de datos, está claro que el enfoque se centra principalmente en los roles de datos".
"Esto señala una posible falta de alineación y motivación entre los equipos que aprovechan y gestionan los datos, así como los desafíos técnicos y culturales que pueden obstaculizar a las organizaciones de los encuestados para realmente adoptar estrategias de autoservicio que sean compatibles con todos los equipos", agregó.
Vale la pena invertir en minería de datosFalta de gobernanza de datos en las estrategias de autoservicio
Los encargados de tomar decisiones en cuanto a datos también señalaron que aplicar la gobernanza de datos adecuada en las estrategias de autoservicio es una preocupación principal. Solo el 35% de los encuestados estuvieron muy de acuerdo en que pueden aplicar y cumplir con las regulaciones cambiantes y en evolución.
Según Barch, la investigación encontró que es difícil para los encuestados aplicar y cumplir con las regulaciones cambiantes y en evolución, y menos del 25% de los encuestados indicaron que sus estrategias de autoservicio de datos apoyan a los responsables de la gobernanza de datos. "Habilitar el autoservicio e implementar la gobernanza de datos a menudo puede parecer contradictorio", señaló. "Habilitar el autoservicio se trata de simplificar los procesos, mientras que la gobernanza puede complicar las cosas. La clave es incorporar la gobernanza de datos en los flujos de trabajo de autoservicio".
Dificultad para demostrar ROI en las estrategias de autoservicio de datos
El estudio también encontró que los ejecutivos de datos tienen dificultades para financiar las estrategias de autoservicio de datos y demostrar el retorno de la inversión. Si bien el 86% de los encuestados informaron ver una conexión entre las estrategias de autoservicio de datos y el éxito empresarial, más de la mitad (51%) mencionaron desafíos para demostrarlo y obtener financiamiento.
El estudio cita los altos costos iniciales como el motivo, ya que eclipsan el potencial de ahorro de costos a largo plazo.
Las estrategias de autoservicio de datos deben centrarse en objetivos técnicos y culturales
Este hecho también dificulta el uso de datos de manera transversal, ya que la mayoría de las estrategias de autoservicio solo apoyan a los roles relacionados con los datos dentro de las organizaciones, según indica el informe. Para que las estrategias de autoservicio de datos tengan éxito, el 75% de los responsables de la toma de decisiones en cuanto a datos creen que la cultura de su empresa debe evolucionar hacia una mayor colaboración, señala el estudio.
Es importante destacar que el 81% de los responsables de la toma de decisiones en cuanto a datos creen que, para que su negocio tenga éxito, las estrategias de autoservicio deben permitir que todos los equipos, incluidos los roles no técnicos, obtengan valor empresarial de sus datos.
Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiereA pesar de estos desafíos, una abrumadora mayoría de los líderes de datos (86%) consideran que las estrategias de autoservicio de datos son cruciales para el éxito empresarial.
Los encuestados mencionaron que sus principales objetivos para implementar una estrategia de autoservicio incluyen generar confianza en las fuentes de datos (83%), aumentar el uso de datos en toda la organización (83%) y mejorar la comprensión de los datos en toda la organización (80%).
Una medida es buscar financiamiento para la tecnología y los flujos de trabajo de autoservicio como parte de una iniciativa más amplia que ya está siendo financiada, en lugar de hacerlo por separado, recomendó Barch.
Pero también es necesario abordar la cultura. "Las organizaciones deben centrarse en construir la cultura organizativa adecuada para adoptar iniciativas de autoservicio, no solo invertir en la tecnología adecuada", agregó. "Existe una conexión clara entre los desafíos culturales y técnicos que las organizaciones enfrentan al adoptar estrategias de autoservicio de datos".
Los líderes de datos deben implementar estrategias de autoservicio de datos con objetivos tanto técnicos como culturales en mente, destacó Barch. "Enfóquense en fomentar una cultura de datos inclusiva y en construir tecnología y flujos de trabajo escalables y fáciles de usar con gobernanza incorporada que permitan a los usuarios de datos realizar sus tareas de manera rápida y segura".
Además, las organizaciones deben tratar a sus profesionales de datos internos con el mismo cuidado que a los clientes externos, y los líderes deben tratar de comprender las motivaciones y desafíos de sus clientes internos, afirmó Barch.
Los 12 errores más comunes al trabajar con el objeto Recordset en Access"Y, a medida que los líderes buscan herramientas de autoservicio para respaldar casos de uso de datos, deben considerar cómo enfrentar los cambios culturales que podrían ser necesarios para operativizar los casos de uso que las herramientas están destinadas a resolver", concluyó Barch.
Metodología del estudio
El estudio fue encargado por Capital One Software y Forrester encuestó a 150 responsables de la toma de decisiones en cuanto a ciencia de datos, análisis e infraestructura en la nube, y datos en empresas de América del Norte. La encuesta se realizó entre mayo y junio de 2023.
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