Justificación del programa y del proyecto de análisis de datos

Según los análisis, la economía se encuentra actualmente en un estado de incertidumbre, y hay señales tanto positivas como negativas sobre su futuro. Como consecuencia de factores como la baja tasa de desempleo, el aumento de los salarios y la subida de los precios, las empresas se encuentran en situaciones muy diversas. 

Los recientes retrocesos parecen estar impulsados principalmente por factores macroeconómicos. Tengo una perspectiva positiva sobre los presupuestos de TI para 2024, ya que preveo una flexibilización del gasto en TI, que se ha visto limitado desde 2022 por el temor a una recesión. Esto permitirá liberar la demanda acumulada que se generó en 2023. Dado que los datos son la clave del éxito de estas nuevas iniciativas, ha aumentado la demanda de tecnologías de limpieza y gobernanza de datos para abordar problemas generales de calidad de los datos, como preparación para proyectos basados en la inteligencia artificial. 

Desde una perspectiva más amplia, a pesar de la inestabilidad del entorno macroeconómico, el sector de los datos y el análisis está experimentando un crecimiento constante y sólido. Sin embargo, existe una mayor probabilidad de que se acepten aquellos programas empresariales que se centren más en la optimización que en el cambio. Como medida para reducir costes, la reestructuración y modernización de las aplicaciones, así como la aplicación de una ingeniería de base sólida, están despertando un interés cada vez mayor. Por ejemplo, las empresas están barajando la posibilidad de containerizar sus aplicaciones, ya que los costes operativos de las aplicaciones en contenedores son menores. 

En este momento, en este contexto, se están aprobando proyectos; no obstante, las condiciones para su aprobación son bastante estrictas. Las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de maximizar el rendimiento de sus inversiones. Se ha producido un resurgimiento del interés por el rendimiento de la inversión (ROI), y quienes deseen que sus proyectos pasen a la siguiente fase harían bien en dar lo mejor de sí mismos integrando el ROI en la estructura de sus proyectos. 

Justificación del programa y del proyecto

En primer lugar, es importante comprender la postura que intentas defender: 

• Un programa de análisis que proporcionará datos analíticos para diversos proyectos.
• Un proyecto en el que se utilizarán herramientas de análisis.
• Datos analíticos relacionados con un proyecto.
• La integración de los proyectos recién finalizados en un programa de análisis ya consolidado.

Encuentra la manera de salir de este embrollo determinando qué es exactamente lo que hay que justificar y, a continuación, ponte manos a la obra con esa justificación. A la hora de justificar una iniciativa empresarial mediante el ROI, es posible limitar el proyecto a los flujos de caja netos previstos para la empresa, con el fin de generar el ROI a nivel de datos (lo cual, en este contexto, tal vez sea más preciso calificar de término erróneo). Para que el proyecto sirva de catalizador de un programa de datos eficaz, es necesario que la iniciativa genere beneficios. 

La pregunta que hay que responder para justificar la puesta en marcha o la ampliación de un programa de datos ya existente es la siguiente: ¿por qué integrar los nuevos proyectos empresariales en el programa o la arquitectura de datos en lugar de emplear una solución de datos independiente? Estos proyectos requieren datos y, tal vez, un almacén de datos; si la aplicación no cuenta ya con uno, debería crearse una sinergia con lo que se haya desarrollado anteriormente.   

En este contexto, hay optimización, una reducción a lo estrictamente imprescindible y todo lo que hay entre medias. El enfoque de lo estrictamente imprescindible puede manifestarse en una organización de diversas formas. Todas ellas son indicios de un alcance excesivo y de una deuda de datos creciente: 

1. Optar por no utilizar plataformas escalables, como los almacenes de datos, los lagos de datos y la gestión de datos maestros, en favor de bases de datos «puntuales» —y aparentemente (aunque de forma engañosa) más económicas— que no se comparten y que se ajustan estrictamente a un proyecto concreto. 
2. Poner fin a la contratación de científicos de datos. Las empresas que se toman en serio a sí mismas deben tomarse en serio la contratación de auténticos científicos de datos, una figura difícil de encontrar. Si te quedas atrás en esta carrera, te resultará bastante difícil alcanzar al resto de competidores. Aunque tengan que preparar los datos antes de aplicar la ciencia de datos, los científicos de datos son capaces de trabajar en casi cualquier entorno. 
3. Ignorar el hecho de que las plataformas y la arquitectura de datos son mucho más importantes para el éxito de un programa de datos que la capa de acceso a los datos y, en consecuencia, centrar todos los esfuerzos en la capa de inteligencia empresarial. Deberías poder implementar numerosas soluciones de inteligencia empresarial sobre una arquitectura de datos sólida y, aun así, alcanzar tus objetivos. 
4. No abordar la arquitectura de datos desde la perspectiva de los dominios de datos. Esto da lugar a datos duplicados e incoherentes, lo que genera una «deuda de datos» debido al trabajo adicional que hay que realizar durante el proceso de construcción de datos, así como a un proceso de conciliación posterior al acceso (con otros datos de aspecto similar). Para evitarlo, resulta útil la gestión de datos maestros y un enfoque de «data mesh» que establezca dominios y asigne la propiedad de los datos.   

Reducción de costes

Si en tu empresa se aplica una política de gasto prudente, céntrate en los resultados empresariales de tu proyecto de datos y utiliza un proceso repetible y coherente, con mecanismos de gobernanza, para justificar el proyecto . Aprovecha la reducción de gastos para justificar los programas de datos. Además, evita recortar los costes de forma extrema exagerando con los recortes de datos, ya que esto puede hacer que pierdas oportunidades de futuro.  

Aunque debería ser así en todo momento, es en momentos como estos cuando las organizaciones mejoran su eficiencia y se vuelven extremadamente sensibles al valor. Es posible que tengas que ir más allá de los titulares para aportar ese valor a tu organización. Quienes se mueven en el ámbito de los datos conocen Acerca de Actian. Sé de primera mano que ofrece un rendimiento superior y es más económico que los almacenes de datos que acaparan la mayor parte de la atención mediática, sin dejar de ser totalmente funcional. 

Todas las organizaciones deben dedicarse a la I+D para abrirse paso entre la maraña de información y hacerse una idea de las tecnologías que les permitirán avanzar con fuerza durante la próxima década. Os animo a que probéis la plataforma de IA Actian Analytics.

Acerca del autor

Acerca de William McKnight

William McKnight, presidente de McKnight Consulting Group, es un reconocido experto en gestión de la información empresarial. Como asesor de empresas de la lista Fortune 500, William ha llevado a cabo docenas de análisis comparativos sobre las principales bases de datos, lagos de datos y productos de integración. Es un autor prolífico, ponente destacado y figura influyente a nivel mundial en el ámbito del big data y la computación en la nube. Las entradas de William como colaborador invitado en el blog de Actian exploran las tecnologías emergentes, la estrategia de datos y las mejores prácticas. Descubre sus ideas para optimizar tu arquitectura de la información.