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Educación y calidad de datos, primeros pasos en una estrategia de datos

Para la consultora Gartner, democratizar el entendimiento de los datos empresariales a través de la alfabetización de datos y mejorar la calidad de los mismos son la base para el éxito en volverse una organización «impulsada por datos».

Enfocarse en la educación de los usuarios y en mejorar la calidad de sus datos son dos primeros pasos muy buenos con los cuales las empresas pueden empezar a trabajar con la inteligencia artificial, recomendó Peter Krensky, analista senior de investigación de Gartner, dentro del Gartner Data & Analytics Summit 2019, realizado en la Ciudad de México.

El especialista subrayó que, en lugar de empezar con los datos y seguir al negocio, los encargados de los datos o directores de datos (CDO) deben comenzar con una mentalidad enfocada en una finalidad: Conocer el negocio, sus objetivos y necesidades, y desde allí trabajar hacia atrás para aplicar apropiadamente la tecnología a los problemas que encuentre para resolverlos y generar valor.

Rita Sallam, distinguida vicepresidente de investigación y analista de Gartner, subrayó que se necesitan más expertos en analítica e impulsar la tecnología, «pero una vez que se empuje esta tecnología en la empresa, se debe invertir en alfabetización de datos para que puedan tener el máximo impacto y usar esos insights de manera responsable».

«Las empresas que están invirtiendo en áreas de datos y analíticos también tienen que invertir en data literacy para que tengan habilidades de actuar sobre esos datos de forma responsable y sacarles el mayor valor», manifestó Sallam.

Analítica de datos ofrece desafíos y oportunidades a empresas en la región

Los principales desafíos que la consultora observa para el avance de la analítica de datos en las empresas de América Latina, dijo Krensky, son los siguientes:

  1. La falta de talento o de habilidades en el personal encargado del análisis de datos;
  2. La poca calidad de los datos, debido a que las organizaciones no tienen un gobierno de datos de nivel empresarial;
  3. La reciente evangelización y la falta de casos de uso para convencer a la gerencia de las iniciativas de analítica;
  4. Seleccionar correctamente las áreas de inversión que generen valor de negocios, y la forma de comunicar ese valor a otros líderes de negocios.

El experto señaló que las soluciones de analítica aumentada, para incrementar las oportunidades de los profesionales y democratizar el proceso analítico; la inteligencia artificial integrada (embedded IA) en todas las herramientas y aplicaciones de la empresa; y la nube, que proporciona economía, escalabilidad y formas de integrar la IA en las aplicaciones, ofrecen la mayor cantidad de oportunidades para impulsar la analítica de datos en la región.

Adicionalmente, el desarrollo de la inteligencia artificial está levantando muchas preguntas de ética de lo que las empresas deben hacer, no de lo que pueden hacer, indicó Carlie Idoine, directora senior de investigación y analista de Gartner. Eso requiere, cada vez más, la presencia de especialistas en ética dentro de las organizaciones y el fortalecimiento de este valor en la cultura corporativa.

Los proyectos de IA también necesitan el desarrollo de talento, dijo la experta, y de impulsar la creación de roles de creadores de modelos y de ingenieros de aprendizaje automático. «Se requiere, cada vez más, traductores de estas tecnologías que puedan adoptarlas y consumirlas en las empresas, y que permitan a las personas darse cuenta de las aplicaciones que se pueden tener con la tecnología. Pues, aunque la tecnología esté allí, no es una cuestión de aplicarla, sino de lo que trae el valor a la mesa», explicó Idoine.

Para quienes desean cambiar su carrera hacia estos campos, la analista recomendó buscar cursos en universidades así como en plataformas de educación en línea como Coursera. La inteligencia artificial «va a nivelar el campo de juego. [Con esta tecnología] las soluciones para negocios serán mejores y permitirán a los que no son gente de tecnologia, sino expertos en negocios, trabajar para lograr valor de negocios», comentó.

Para las empresas, Idoine aconsejó entender cómo aplicar la tecnología. «Hay que aprender quién la está usando, dónde está funcionando, qué industrias la usan, porque es importante para cerrar la brecha que existe. Hay que investigar qué hace la gente con esta tecnología en las diferentes industrias», finalizó.

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