[17/03/2023] Los datos son lo que impulsa el negocio digital. Considere cuán estratégicamente importante se ha vuelto para las empresas aprovechar la analítica avanzada para descubrir tendencias que pueden ayudarles a obtener información decisiva que, de otro modo, no podrían poseer.
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Pero los proyectos basados en datos no siempre son fáciles de lanzar, y mucho menos de completarse. De hecho, las empresas enfrentan varios desafíos cuando buscan aprovechar sus recursos de información para obtener una ventaja competitiva.
El reciente estudio de Datos y Analítica de Foundry analizó por qué las organizaciones tienen dificultades para cumplir la promesa de los proyectos basados en datos, y reveló varios obstáculos clave que impiden el éxito. A continuación, las seis principales razones por las que las iniciativas de datos no se materializan ni entregan, según lo revelado por la investigación, junto con consejos de líderes de TI y expertos en datos sobre cómo superarlos.
1. Falta de financiamiento para las iniciativas de datos
Puede ser difícil conseguir financiamiento para cualquier iniciativa tecnológica, especialmente en una economía incierta. Esto ciertamente se aplica a los proyectos de datos. Estos emprendimientos pueden competir con una serie de otras iniciativas que necesitan financiamiento, por lo que es importante que los líderes de TI y sus equipos de datos presenten un caso de negocios sólido para cada proyecto y que no los hagan demasiado complejos.
"Si bien el presupuesto siempre es complicado, ésta es una cuestión de prioridades y de dimensionar correctamente el cuerpo de trabajo”, afirma Craig Susen, CTO y líder de Habilitación Tecnológica en la firma de consultoría de gestión, Unify Consulting. "Buscar resultados obvios no siempre requiere volver a trabajar en toda la infraestructura”.
Basarse en los datos es tanto una búsqueda cultural como cualquier otra cosa, afirma Susen. "Requiere diseñar/repensar indicadores clave de rendimiento, capturar datos de manera inteligente y oportuna, aterrizarlos en áreas comunes rápidamente”, añade Susen. "Luego, se puede evaluar y agregar, ya sea aplicando tecnologías de visualización avanzadas o trabajando con algoritmos de aprendizaje automático. Todo es un poco de ciencia complicada. Habiendo dicho eso, muchas empresas complican demasiado este proceso tratando de hacer demasiado a la vez o indexando en exceso en lugares que no generan valor real para sus negocios y clientes”.
Los CIO y otros líderes tecnológicos necesitan desarrollar sólidas relaciones de trabajo con otros miembros de la alta gerencia, particularmente con los CFO. En muchos casos, es el ejecutivo de finanzas quien toma la decisión sobre las aprobaciones presupuestarias, por lo que, para mejorar la probabilidad de obtener los fondos necesarios, los jefes de tecnología deben poder demostrar por qué los proyectos basados en datos son importantes para el resultado final.
2. Falta de una estrategia de datos claramente articulada
Carecer de una estrategia de datos completa para guiar proyectos basados en datos "es como no tener un esquema para guiar una tesis”, afirma Charles Link, director senior de Datos y Analítica de Covanta, un proveedor de soluciones ambientales y de gestión de materiales sostenibles.
"Cada proyecto debe contribuir con algunos adoquines en el camino que conduce al destino deseado”, afirma Link. "Una estrategia de datos identifica cómo alinear la información y la tecnología para ayudarlo a llegar allí. Su negocio debería poder viajar por el camino a medida que entrega valor”.
Para tener éxito, una estrategia de datos debe tener tanto un componente de gestión de datos -generalmente, herramientas, tecnologías y métodos de TI- como una estrategia de uso de datos, afirma Link.
A menudo, dentro de las empresas, no hay una comprensión clara de qué datos están disponibles, cómo se definen los datos, con qué frecuencia cambian y cómo se utilizan, afirma Mike Clifton, vicepresidente ejecutivo y director de información y oficial digital de Alorica, una firma global de outsourcing de servicio al cliente.
Las empresas deben crear un lenguaje común entre las partes interesadas antes de establecer cualquier proyecto basado en datos, señala Clifton. "Si no tiene una base sólida, el presupuesto y el financiamiento son demasiado impredecibles y, a menudo, se recortan primero debido a la falta de un alcance claro y un resultado alcanzable”, sostiene Clifton.
3. La tecnología para implementar proyectos de datos es demasiado costosa
Hacer que el desafío de obtener fondos suficientes para proyectos de datos sea aún más desalentador es el hecho de que pueden ser esfuerzos costosos. Los proyectos basados en datos requieren una inversión sustancial de recursos y presupuesto desde el inicio, anota Clifton.
"Por lo general, son proyectos a largo plazo que no se pueden aplicar como una solución rápida para abordar prioridades urgentes”, añade Clifton. "Muchos responsables de la toma de decisiones no entienden completamente cómo trabajan o cumplen con el negocio. La naturaleza compleja de recopilar datos, para usarlos de manera eficiente y ofrecer un retorno sobre la inversión claro, a menudo intimida a las empresas porque un error puede aumentar los costos de manera exponencial”.
Sin embargo, cuando se realizan correctamente, estos proyectos pueden simplificar y ahorrar tiempo y dinero a la organización a largo plazo, señala Clifton. "Es por eso por lo que es esencial tener una estrategia clara para maximizar los datos, y luego garantizar que las partes interesadas clave comprendan el plan y la ejecución”, agrega Clifton.
Además de invertir en las herramientas necesarias para soportar proyectos basados en datos, las organizaciones deben contratar y retener a profesionales como los científicos de datos. Estos puestos en demanda generalmente exigen altos niveles de compensación.
4. Otras iniciativas de transformación digital tuvieron prioridad
Las transformaciones digitales están en marcha en organizaciones de prácticamente todas las industrias, y es fácil ver cómo se podría dar una alta prioridad a los proyectos relacionados con estos esfuerzos. Eso no significa que los proyectos basados en datos deban dejarse en un segundo plano.
"Si los esfuerzos de transformación digital tienen prioridad sobre las iniciativas de datos, entonces debe volver a evaluar”, afirma Link. "Todas las iniciativas de transformación digital deben incluir iniciativas de datos. No puede tener uno sin el otro”.
Ignorar los aspectos de los datos de la transformación podría invitar al fracaso de otras iniciativas. "Me preocuparía buscar la transformación digital sin una estrategia de datos sólida, ya que los resultados, las iteraciones y los cambios de rumbo necesarios para tener éxito deberían ser decisiones basadas en datos”, afirma David Smith, vicepresidente y CIO de la empresa de mudanzas y logística, Atlas Van Lines.
"Si este es un obstáculo organizacional, recomendaría usar la iniciativa de transformación digital como la génesis de la ejecución de una estrategia de datos”, afirma Smith.
5. Falta de compromiso ejecutivo o defensa de las iniciativas de datos
Si los altos ejecutivos no están convencidos de los proyectos basados en datos, es probable que sus posibilidades de éxito disminuyan debido a la falta de fondos y recursos adecuados.
"La falta de compromiso desde arriba puede acabar con un proyecto basado en datos antes de que comience”, afirma Scott duFour, CIO global de Fleetcor, un proveedor de servicios de pagos empresariales. "Soy afortunado de que eso no sea un problema en Fleetcor, ya que obtengo la aceptación de los proyectos de nuestro CEO al asociarme con líderes que ejecutan líneas de negocios para validar la importancia de los grandes datos destinados al crecimiento y el éxito de la empresa”.
Para obtener la aceptación ejecutiva, los líderes tecnológicos deben poder articular, desde el principio, cuáles serán los resultados de los proyectos de datos y alinearlos con las prioridades del negocio o los puntos débiles, afirma Clifton. Irónicamente, todas las implementaciones relacionadas con lo digital dependen, en gran medida, de los datos para lograr beneficios, "así que, ya sea que los ejecutivos se den cuenta o no, están financiando iniciativas de datos”, señala Clifton.
La estrategia de datos de la organización debe informar a los ejecutivos sobre cómo los proyectos de datos pueden soportar los objetivos del negocio. "Las iniciativas de datos deben centrarse en el logro de esos objetivos a través de la automatización y la inteligencia procesable”, sostiene Link.
En algunos casos, la falta de apoyo puede deberse al hecho de que los líderes empresariales no saben realmente lo que quieren de los proyectos de datos y, por lo tanto, no entienden el valor, afirma Smith. "Si no pueden ver el valor, entonces no lo apoyarán”, agrega Smith.
Es una buena práctica utilizar pequeñas oportunidades de prueba de concepto para mostrar el valor a través de paneles operativos o la automatización de tareas manuales, afirma Smith. "Esto generará interés en el equipo ejecutivo”, señala Smith.
6. Falta de conjuntos de habilidades apropiados
La escasez de habilidades tecnológicas está afectando a casi todas las áreas de TI, incluyendo los proyectos basados en datos.
"Sin suficiente talento de TI y personas con las habilidades adecuadas, es difícil realizar proyectos basados en datos”, afirma duFour. "Y la escasez de empleados de TI es real en varias áreas de TI”. Para tratar de atraer a los trabajadores de la tecnología, Fleercor ofrece contratos de trabajo flexibles y brinda capacitación para que los empleados puedan mejorar sus habilidades.
"También hemos lanzado una red más amplia en la búsqueda de talentos”, señala duFour. "Aunque lo ideal es un título de cuatro años o más, las empresas deben buscar empleados potenciales con títulos de asociado, certificaciones de tipo TI y otras habilidades pertinentes que puedan ayudar a hacer avanzar los proyectos basados en datos”.
Contratar talento con la experiencia técnica específica necesaria para liderar y administrar proyectos basados en datos "es un desafío en este mercado laboral competitivo, pero es clave para garantizar que tenga las habilidades adecuadas para implementar con éxito los proyectos”, afirma Clifton. "Sin las habilidades y la experiencia adecuadas desde el principio, las empresas pueden comenzar un proyecto y luego encontrarse con complicaciones que el equipo no puede identificar y resolver los problemas de manera rápida y efectiva”.
Los científicos de datos, los administradores de datos y los expertos forenses de datos se están convirtiendo en roles principales, afirma Clifton, mientras que los arquitectos de datos eran las habilidades de nivel superior más necesarias en años anteriores.
"El talento asequible ha sido mi mayor desafío”, anota Link. "No hay una respuesta correcta. He traído nuevos talentos de recién graduados e invertido tiempo, solo para que se los roben con salarios desorbitados. En mi experiencia, es muy valioso tener personas ubicadas en el mismo lugar para un aprendizaje y una colaboración más rápidos. Mi último enfoque es trabajar con organizaciones como Workforce Opportunity Services para construir mi propio equipo con trabajadores de alto calibre. Tomará tiempo llegar allí, pero estamos enfocados en los resultados a largo plazo”.
Basado en el artículo de Bob Violino (CIO) y editado por CIO Perú
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