La tecnología está para mejorar los resultados empresariales. Pero invertir en ella no siempre funciona. ¿Por qué fracasan los proyectos de TI? El caso de la explotación de datos es paradigmático. Apuradas por modernizar su gestión como recomendación crítica para optimizar las oportunidades de negocio, muchas organizaciones han financiado grandes despliegues tecnológicos que no han dado los frutos deseados. En este post te recomendamos una modernización TI Slow Mode para sacar beneficio de los datos.
Es duro hablar con responsables TI y de negocio que creen que han actuado correctamente invirtiendo en tecnologías que prometían facilitarles el procesamiento de datos para obtener análisis precisos con los que optimizar las acciones comerciales…y nada, el esfuerzo no ha servido. El esperado ROI no llega. ¿Te suena la experiencia?
Muchas veces la razón de ese fracaso está en haber hecho una apuesta por ‘todo o nada’. Plantearse la actualización de la infraestructura empresarial como un Big Bang es un error. La renovación TI hay que digerirla con tranquilidad, analizando detenidamente las prioridades y las particularidades de cada empresa. Lo que vale en una, en otra puede que no. No es cuestión de modas. No es una lucha Cloud vs. OnPremises, ni una carrera por implantar IA, sea para lo que sea.
Actualización tecnológica en la empresa realista: ¿Qué tengo y qué quiero?
Antes de valorar tal o cual tecnología, hay que determinar claramente qué busca la organización o el departamento en cuestión que esté detrás de esa actualización de la infraestructura TI. Es decir, discutir y decidir objetivos y puntos de partida.
Más allá de identificar carencias y mejoras en los procesos, para diseñar proyectos de modernización de la gestión de datos es muy importante valorar las capacidades de los equipos internos. La falta de conocimiento puede convertirse en una brecha que sea el obstáculo que impida el éxito de las inversiones. La presencia de arquitectos empresariales, científicos de datos y de integradores, y no tanto programadores, es fundamental.
Sus habilidades son críticas para estructurar datos en conjuntos de valor. Sin ellas es difícil comprender cómo se conectan y estructuran para aprovecharlos al máximo. La participación de especialistas que sepan unir programas utilizando herramientas de integración es clave.
Dotar de calidad a los datos
Una vez ya acordados, definidos y descritos los objetivos de negocio a los que se aspira, hay que preguntarse qué datos me van a permitir alcanzarlos. Y no solo identificarlos, sino saber cómo se van a recopilar, gestionar y controlar. Solo así se pueden seleccionar los prioritarios para evitar que un volumen enorme de datos arruinen a la compañía a golpe de costes para almacenarlos, analizarlos y mantenerlos.
Este proceso es totalmente necesario. No basta con desplegar un ERP, CRM o cualquier solución TI y volcar los datos existentes sin más.
Todos los usuarios de las aplicaciones de negocio tienen que utilizar el mismo concepto de dato. Y sin un tratamiento previo, eso no es siempre así. De hecho, la simple pregunta de cuántos trabajadores hay en una empresa puede ser compleja. El concepto ‘empleado’ puede variar según se refiera a los programas de nóminas, o considerando temas legales, o asignación de vacaciones. Todo eso hay que unificarlo para ofrecer datos consistentes y de calidad.
Medidas de protección de datos
En estos tiempos de ciberataques incesantes, la seguridad es primordial al gestionar los datos. Y es que la IA ha empeorado las cosas. Esta tecnología permite llegar a cualquier dato que antes estaba escondido en documentos que había que leer.
Esto supone tener claro quiénes pueden acceder a qué datos, gestión de identidades y accesos, y cómo mantenerlos seguros con soluciones de encriptación, etc. La seguridad del dato es determinante a la hora de elegir la plataforma de datos. Hasta ahí llega el impacto de la ciberseguridad hoy en día.
Así que una vez que la empresa tiene claro qué datos necesita, cómo se controlan y cómo se mantienen a largo plazo (aquí resulta crítico entender la importancia de tener un plan de contingencia de negocio), es el momento de empezar a diseñar la infraestructura que se necesita para realizar análisis de datos eficaces, usando datos y métricas de valor.
Elegir la mejor plataforma de datos para mi empresa
Ahora toca situar la carga de trabajo adecuada en la plataforma adecuada. Y, ya sí, entraría la discusión de si nube o en local. Pues todo depende de si nuestro negocio se enfrenta a una demanda elástica con picos muy altos y cambiantes, o si nuestro target es más bien estático. En el primer caso, la nube sería una buena opción; en la segunda, una infraestructura en local ajustada podría ser la mejor decisión. Y en todo caso, los entornos híbridos TI dan cabida a todo tipo de posibilidades.
Lo que sí es importante es poder aplicar, se elija lo que se elija, la automatización y la IA como gran ayuda para gestionar la infraestructura TI de la manera más eficiente.
Contáctanos para trabajar juntos en el diseño y despliegue de la mejor plataforma de datos y aprovechar su valor aplicando analíticas avanzadas y, por supuesto, las ventajas de la IA en los procesos empresariales.
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