Estrategia de Datos Inteligentes y Analítica

En muchas empresas, una parte del potencial de los volúmenes de datos existentes permanece en gran medida sin explotar debido a fuentes de datos fragmentadas, estándares de calidad ausentes y una gobernanza selectiva. Esta posición de partida no solo afecta a la capacidad analítica de una empresa, sino que también es el requisito previo decisivo para determinar si las iniciativas de IA son realmente viables o fracasan por una base de datos insuficiente.

Contexto y relevancia

La disposición a invertir en inteligencia artificial (IA) y analítica avanzada ha aumentado en los últimos años. Sin embargo, una proporción considerable de estas inversiones no genera el efecto esperado. La razón más común para ello es una base de datos insuficiente. En este caso, fuentes de datos inconsistentes, la falta de responsabilidades sobre la calidad de los datos y la ausencia de una arquitectura analítica estructurada hacen que incluso los sistemas de IA de alto rendimiento no produzcan resultados fiables. Una base de datos sólida y una gobernanza de datos claramente definida no son, por tanto, cuestiones de TI subordinadas, sino requisitos estratégicos previos para toda forma de creación de valor basada en datos.

Nuestro enfoque

FOSTEC & Company desarrolla una Estrategia de Datos Inteligentes y Analítica completa en cuatro fases complementarias (Figura 1: Enfoque de cuatro fases para desarrollar una estrategia de datos y analítica sólida), que abarcan desde el inventario hasta la explotación económica de los volúmenes de datos. Dado que una base de datos sólida determina el funcionamiento de todos los clústeres de IA, este módulo es el fundamento estratégico de todo el portafolio de IA de FOSTEC & Company.

1. Base de datos: la base de datos existente se capta y evalúa de forma sistemática en cuanto a integridad, consistencia y actualidad. El documento de estrategia de datos describe el estado actual del panorama de datos, identifica las brechas estructurales y define la arquitectura objetivo estratégica. Esta base es el requisito previo necesario para todas las fases posteriores y para toda forma de integración de IA.
2. Estrategia de analítica: sobre la base de la base de datos, se desarrolla una arquitectura analítica que estructura los requisitos de análisis y reporting por nivel jerárquico, lógica de gestión y contexto de uso. Crea así la base estructural para un sistema de análisis y reporting a nivel de toda la empresa, y es directamente conectable con las iniciativas de IA existentes y previstas en todos los ámbitos de competencia.
3. Gobernanza de datos: el marco de gobernanza de datos define de forma vinculante las responsabilidades, los estándares de calidad, los derechos de acceso y los procesos de mantenimiento y limpieza de datos. Asegura además la integridad de los datos a largo plazo, y es por ello el requisito operativo previo para que todos los módulos de IA de la empresa trabajen de forma duradera sobre una base de datos fiable.
4. Monetización de datos: se identifica y evalúa el potencial para la explotación económica de los volúmenes de datos. La hoja de ruta de monetización distingue entre la creación de valor interna mediante decisiones de gestión mejoradas y la explotación externa mediante productos basados en datos o modelos de socios. Prioriza los escenarios según la contribución económica alcanzable y el esfuerzo de implementación, y completa así la consideración estratégica de los datos como recurso empresarial.

Figura 1: Enfoque de cuatro fases para desarrollar una estrategia de datos y analítica sólida

Resultados e impacto

Los mandantes obtienen un documento de estrategia de datos completo que define el marco estratégico para el desarrollo continuo del panorama de datos, una arquitectura analítica lista para su implementación como base estructural para los sistemas de análisis y reporting, un marco de gobernanza de datos vinculante y una hoja de ruta de monetización priorizada. Se crea una base de datos sólida que permite a los modelos de IA, las iniciativas de automatización y los sistemas de gestión apoyados en datos materializar su potencial. Como punto de entrada, crea el requisito estructural para que todas las inversiones en IA posteriores sean viables y aporten los resultados esperados.