Este año ha sido un año de cambios rápidos en todo el mundo, con disturbios geopolíticos, una situación económica difícil y la pandemia de COVID-19 que siguen afectando a nuestra vida cotidiana. A pesar de estos retos, un área que crece constantemente es la de los datos: se espera que alcance más de 180 zettabytes en 2025, según Statistica Research.
Con el rápido avance de la tecnología y el aumento de los datos, no es de extrañar que McKinsey prediga que 2025 será el año de «la empresa impulsada por los datos». Predicen que en sólo dos años, los datos estarán integrados en todas las decisiones, interacciones y procesos, ya que las empresas dependen cada vez más de los datos para obtener información y generar valor. Gartner predice además que en 2023, «la optimización de los sistemas de TI para una mayor fiabilidad, la mejora de la toma de decisiones basada en datos y el mantenimiento de la integridad del valor de los sistemas de IA de producción» son clave para seguir siendo estratégicos.
Para los líderes empresariales, los datos están en el centro de la toma de decisiones estratégicas y seguirán siendo vitales.
El trabajo fundacional detrás de la IA
Por mucho que nos guste la IA, muchas empresas se han quemado los dedos con grandes inversiones en casos de uso aislados, sin ver los grandes beneficios previstos. Por lo tanto, en 2023, veremos un nuevo cambio de «la IA resolverá todos mis problemas; contratemos suficientes científicos de datos» a un enfoque más exhaustivo.
La IA seguirá siendo extremadamente valiosa, pero los principales problemas se basan en que las bases no están preparadas, siendo la calidad de los datos el problema subyacente con mayor frecuencia. Según las investigaciones, la limpieza y transformación de datos puede ocupar el 80% del tiempo de un científico de datos, lo que deja poco tiempo para realizar el verdadero trabajo en torno a la IA. Cada vez más empresas se darán cuenta de que invertir en IA no es un atajo para saltarse 10 pasos de madurez de datos a la vez.
Sólo después de haber priorizado la calidad de los datos e invertido en ella, las organizaciones pueden aprovechar los datos de comportamiento y desbloquear el valor de los datos que se crean. Con los datos de comportamiento, las empresas pueden crear datos que sean significativos para su situación especializada, por ejemplo, con aceleradores de productos de datos.
Creación de datos y operaciones de datos
Hoy en día, las empresas se ahogan en datos. Atrás quedaron los tiempos en que todo el mundo quería principalmente generar «más datos». Hacer un mejor uso de los datos es el mantra de cara al futuro. Veremos cada vez más organizaciones que adoptan un enfoque deliberado en la creación de datos, que crea o recopila los datos que realmente necesita, en una calidad definida, alineada y acordada que está lista para la producción para casos de uso de inteligencia empresarial (BI) e IA. Este es un tema al que Snowplow se refiere como «Creación de datos». Por supuesto, esto significa que los equipos deben ser muy específicos y explícitos sobre qué datos se crean, y por qué y cuándo.
Los contratos de datos son un tema importante que hay que tener en cuenta: una definición técnica del aspecto que deben tener los datos para ser validados correctamente (es decir, aceptados) por las canalizaciones o la pila de datos, que sean legibles tanto por humanos como por máquinas y que suelen incluir funciones de API. Los contratos son acuerdos entre quienes «necesitan» los datos (el equipo de marketing) y los equipos de datos/TI. Los datos que se contratan y validan se representan exactamente de la forma que se desea y necesita, lo que ahorra mucho tiempo más adelante, en particular en el almacén de datos o en escenarios de ciencia de datos.
En un nivel más amplio, DataOps está en auge, con el objetivo de reducir el tiempo de obtención de valor en nuestro ciclo de vida de los datos. Muchos procesos, mejores prácticas y tecnologías probados en batalla de los equipos de TI y desarrollo se aplicarán al mundo de los datos, incluida la aplicación de interfaces, o contratos, entre sistemas o API.
Desde la observabilidad hasta el linaje de los datos, pasando por los métodos de desarrollo ágiles, hay mucho que aprender y adaptar de los equipos técnicos. A la hora de dirigir la entrega de información y recomendaciones prácticas a la empresa, hay un componente humano importante. La colaboración y la gobernanza requieren enfoques únicos en lugar de limitarse a copiar lo aprendido de TI.
Ética de los datos e IA
Esto también nos lleva a la importancia de la ética de datos de la IA, que probablemente ganará más tracción en los próximos años. Aunque la ética de los datos aún no es la corriente dominante, debería serlo. Con cada vez más capacidades técnicas en aumento, especialmente en el campo de la IA, necesitamos hablar más sobre cómo utilizar los datos, nuestros algoritmos y hallazgos de una manera éticamente soportable.
Hay más de una historia de modelos entrenados con aprendizaje automático (ML) que discriminan a ciertos grupos de personas. Por ejemplo, como los datos de entrenamiento ya reflejaban cierto sesgo, algoritmos que deniegan créditos basándose en correlaciones cuestionables, o empresas que envían mensajes de «es muy probable que esté embarazada» a sus clientes, entrando en un terreno muy delicado de la intimidad y la privacidad.
La conclusión es que es esencial mantener conversaciones sobre la ética de los datos y la IA. En todo el mundo, esta cuestión está atrayendo más atención con la creación de más normas y marcos. Por ejemplo, se formó el Consejo sobre el Uso Responsable de la IA, se creó un consorcio en Singapur para impulsar el uso ético de la IA y el análisis de datos en el sector financiero, y algunas de las mayores empresas tecnológicas establecieron la Asociación sobre IA.
El papel del Director de Datos (CDO)
Durante años, hemos visto muchas inversiones en datos aisladas e impulsadas por la tecnología. Sin embargo, por lo general no existe una estrategia de datos coherente que vincule todos los esfuerzos. Y lo que es más importante, es crucial conectar adecuadamente la estrategia de datos con la estrategia empresarial y los resultados deseados. Muchas empresas actualizarán sus esfuerzos estratégicos y operativos existentes para mostrar claramente cómo los datos ayudan a crear valor empresarial y contribuyen a objetivos concretos.
Las investigaciones apuntan a las ventajas de las empresas que cuentan con un jefe de datos dedicado. Dos tercios de las empresas que cuentan con un Chief Data Officer (CDO) afirman que superan a sus rivales en cuota de mercado e innovación basada en datos. En 2021, Gartner estimó que menos del 50% de las grandes empresas tienen un rol de CDO en su lugar. Sin embargo, con la digitalización interrumpiendo continuamente los modelos de negocio y los paisajes tecnológicos -por no hablar de las continuas inversiones en IA-, es probable que muchas empresas sigan su ejemplo.
Ya sea que miremos a Amazon, Netflix, Meta, Apple o a nativos no digitales como Walmart, todos son conocidos por sus serias inversiones y los grandes beneficios de integrar profundamente el análisis de datos y la IA en sus operaciones comerciales y la toma de decisiones. Esperamos que cada vez más empresas creen un espacio en su C-Suite, entendiendo que los datos son mucho más que sus informes semanales en PDF.
Es fundamental para el negocio digital, de forma similar a como lo es la electricidad en nuestro mundo moderno. Los ganadores impulsados por los datos los incorporan a todas sus decisiones, reuniones, I+D y, por supuesto, a todas las funciones de cara al cliente. Para guiar este cambio transformador, se necesita una participación adecuada en la mesa ejecutiva.
Privacidad de los datos y cumplimiento de la normativa
Uno de los temas candentes en Europa y fuera de ella seguirá siendo la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa. En una encuesta de KPMG, el 86% de los encuestados citaron la privacidad de los datos como una preocupación creciente. Ya sea porque los clientes son cada vez más conscientes de cómo las marcas utilizan sus datos, o porque los organismos reguladores están aumentando significativamente el escrutinio y prohibiendo de facto Google Analytics en algunos países, nunca ha sido tan importante para las organizaciones considerar cómo el cumplimiento de los datos y la gestión continua de los mismos forman una parte crítica de su negocio y de su estrategia de datos.
Las empresas deben darse cuenta de que esta es nuestra nueva realidad. Las normativas sobre privacidad están aquí para quedarse, independientemente de su aspecto detallado. En lugar de seguir explotando los conjuntos de datos al máximo, a menudo sin el debido conocimiento, consentimiento o comprensión de sus clientes, las organizaciones deben aprovechar esta oportunidad única antes que su competencia.
Es una oportunidad y una necesidad de entablar una nueva relación con usuarios y clientes, guiada por la obtención de algo a cambio de compartir datos privados. Seguirá desempeñando un papel esencial en el aprendizaje de lo que funciona y lo que no, o en la toma de decisiones que potencien los datos en todos los ámbitos.
En conclusión
Los días de agotar todos los puntos de datos posibles por fin han terminado. Menos es más. Crear y utilizar deliberadamente lo que se necesita se convertirá en el nuevo status quo.
Si echamos la vista atrás, 2022 fue un año de mucha innovación para las organizaciones de todo el mundo, a pesar de las luchas geopolíticas y económicas en curso. Para 2023, se piensa que habrá muchos cambios e innovaciones en el ámbito de los datos, ya sea en la IA, en la posición de liderazgo del CDO o en la privacidad de los datos.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
