El 94% de los directivos quiere datos más valiosos: así se consiguen

El éxito empresarial depende de disponer de la información adecuada en el momento oportuno. Lo que está en juego es aún más importante con la inteligencia artificial, que estimula una necesidad sin precedentes de que las empresas tengan acceso a información fiable y de calidad. De hecho, el 92% de los responsables de la toma de decisiones analíticas y de TI afirman que los Datos fiables son más necesarios que nunca. Para satisfacer esta demanda, los líderes necesitan capacitar a todos para liderar con madurez de datos y construir una base de datos de confianza en todas sus organizaciones.

Datos fiables

Para descubrir cómo los líderes están fortaleciendo esa base y abriendo nuevos caminos para un futuro impulsado por la IA, Salesforce se puso en contacto con más de 10.000 líderes globales de análisis, TI y negocio y resumió los resultados en un nuevo Informe sobre el estado de los datosy análisis

Exploremos algunos puntos clave y descubramos cómo puede aplicar estos conocimientos para sacar el máximo partido a sus datos y aprovechar la oportunidad de la IA.

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías más avanzadas del mundo

Takeaway #1: Sin datos de confianza, no se puede construir IA creíble

Cada caso de uso de la IA -desde el análisis predictivo hasta la gestión de TI- se alimenta de datos. Pero sus soluciones de IA soluciones no producirán los resultados que busca si no trabaja con datos fiables y de calidad. Es un cálculo sencillo: Entradas defectuosas equivalen a salidas defectuosas.

Entonces, ¿qué es lo que hace que los datos sean fiables? Con volúmenes de datos cada vez mayores, ¿qué mejores prácticas deben seguirse para garantizar que todos los datos cumplen esta norma? He aquí algunas de las cuestiones que debería plantearse para determinar si sus datos son fiables

Takeaway #2: Obtener más valor de sus datos es más fácil cuando sus datos y estrategias de negocio están alineados

La cantidad de datos generados en todo el mundo está creciendo, y se espera que aumente un 22% de media en los próximos 12 meses.

<p

Obtener valor de esta avalancha de datos es una de las principales preocupaciones de los líderes empresariales: el 94% está de acuerdo en que deberían obtener aún más valor de sus datos. Pero, según nuestra encuesta, hay dos obstáculos importantes que bloquean el camino: las consideraciones de seguridad y la gestión del enorme volumen de datos

Estas dos cuestiones van de la mano. A medida que aumenta el volumen de datos, las políticas de seguridad deben seguir el ritmo. Pero seis de cada 10 responsables de análisis y TI afirman que no saben cómo utilizan los datos los equipos de línea de negocio. Esta falta de visibilidad entre las distintas partes de la empresa no sólo hace que la organización sea más vulnerable a las amenazas a la seguridad, sino que también dificulta que la empresa en su conjunto obtenga valor de todos sus activos de datos.

<p class=»text-align: justify

Para obtener más valor de los datos, los líderes empresariales y de datos y análisis deben abordar la desconexión. La solución comienza con una comprensión profunda de los objetivos de negocio, y qué datos son necesarios para apoyarlos. Una vez que los líderes están alineados con la estrategia empresarial, pueden crear una estrategia de datos y una infraestructura tecnológica que respalde las prioridades empresariales. Este enfoque unificado ayuda a obtener información muy necesaria en toda la organización y a reducir los silos de datos que impiden la colaboración y la toma de decisiones

Reciba artículos seleccionados sólo para usted, en su bandeja de entrada

Suscríbase ahora

El resultado final es una mejora de los resultados financieros, un aumento de la productividad y una ventaja competitiva a largo plazo. Según McKinsey Global Institute, las organizaciones ‍dirigidas por los datos tienen 23 veces más probabilidades de captar clientes, seis veces más probabilidades de retenerlos y 19 veces más probabilidades de ser rentables.

La rentabilidad de las empresas depende en gran medida de su rentabilidad

Takeaway #3: Una mayor madurez de los datos ayuda a cosechar más recompensas de la IA

«Madurez de datos» es otra forma de decir que una organización se encuentra bien adentrada en su transformación de datos, utilizando los datos para tomar decisiones clave en el día a día, impulsar la innovación y planificar el futuro. Y la madurez de los datos tiene sus recompensas: Los estudios de McKinsey demuestran que las empresas impulsadas por los datos alcanzan sus objetivos más rápidamente y que sus iniciativas contribuyen al menos en un 20% a los beneficios antes de impuestos.

Una organización madura en datos también tiene una cultura de datos bien definida, que dota a todo el mundo de la información que necesita para orientarse a los datos. En una cultura de datos, los datos se entretejen en todos los aspectos de sus operaciones. Organizaciones con cultura de datos:

• Alinear los datos y la analítica con los resultados empresariales
• Priorizar los datos en la toma de decisiones y los procesos empresariales
• Unirse en torno a una misión compartida para liderar con datos

La cultura de datos es una característica definitoria de una empresa madura en datos, y no es de extrañar que la madurez de datos también sea un indicador clave del éxito de la IA. De hecho, los encuestados de organizaciones con una alta madurez de datos tienen el doble de probabilidades de contar con los datos de alta calidad necesarios para utilizar la IA de forma eficaz.

La madurez de los datos es un indicador clave del éxito de la IA

Conclusión

Las empresas de éxito han dominado el arte y la ciencia de la adaptación – y la revolución de la IA ha demostrado que la transformación de datos es una de las adaptaciones más críticas de todas. Se ha dicho que la IA será tan omnipresente como internet, y teniendo en cuenta el actual ciclo de rumores, no parece tan descabellado.

…

Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.salesforce.com/blog/data-maturity-age-of-ai/