El mundo está experimentando un período de verdadera transformación en el mundo de los datos con el nacimiento de una nueva generación de herramientas para gestionar la explosión de datos que se ha visto desde los albores de la pandemia de Covid.
Sin embargo, muchas grandes empresas basadas en datos aún enfrentan la decisión de cómo descentralizar y administrar el acceso a los datos en sus organizaciones. Si bien la nube ofrece a las empresas más pequeñas la oportunidad de beneficiarse de herramientas, sistemas y plataformas de datos de nivel empresarial, muchas empresas se dieron cuenta rápidamente de que un equipo de datos puede convertirse en un cuello de botella si los analistas e ingenieros no pueden acceder a los datos que necesitan de inmediato.
Con este crecimiento en los datos también viene un crecimiento en los roles de trabajo de datos, y los empleadores tienen en cuenta las tendencias para la gestión de datos en sus decisiones de contratación. Muchas empresas ahora están empleando expertos en datos para interpretar análisis avanzados para desarrollar conocimientos más sólidos. Sin embargo, confiar solo en expertos en datos puede ser problemático en la transformación de un negocio. Hay muchos obstáculos que los expertos en datos no pueden enfrentar solos. En su lugar, los equipos deben aprovechar el poder de los grandes datos en sus operaciones de datos con la solución de gestión de datos adecuada. Esto permite a las empresas hibridar sus operaciones sin tener que contratar más personal experto.
La colaboración es clave
Sin embargo, los tomadores de decisiones pueden pasar por alto a otros miembros integrales del equipo cuando se trata de administrar sus operaciones de datos. A medida que los expertos en datos se vuelven más conscientes de los negocios y los usuarios comerciales aprenden a «autoservirse» con los datos, las divisiones artificiales entre los expertos en datos y los usuarios comerciales pueden romperse. Un aspecto de esto es el surgimiento de roles como ‘ingeniero analítico’, que ayudan a cerrar la brecha entre TI y los consumidores de datos dentro de una organización. Los ingenieros de análisis colaboran con el equipo para analizar los datos y garantizar que la empresa pueda utilizar los conocimientos de alta calidad generados a partir de su trabajo. Junto con equipos más amplios, estos ingenieros ayudan a configurar y activar una pila de datos verdaderamente moderna.
El auge de los ciudadanos de datos
En lugar de depender únicamente de la contratación de expertos en datos calificados, los líderes empresariales deben apuntar a capacitar a sus trabajadores existentes con habilidades de datos: esto puede ayudar a mantener bajos los costos y los gastos generales. Los cursos de alfabetización de datos ya se están volviendo comunes en muchas empresas, y las grandes organizaciones como Bloomberg y Adobe van más allá, con academias digitales internas dedicadas a capacitar a los trabajadores en cómo usar los datos.
Capacitar a los empleados existentes es particularmente poderoso porque combinan las habilidades de datos recién adquiridas con su experiencia en el dominio existente para extraer el máximo valor de los datos. Estos ‘ciudadanos de datos’ podrán extraer valor de los datos sin esperar a que un equipo independiente de expertos en datos o científicos lo haga por ellos.
Descubrir el valor empresarial de los datos
Democratizar el acceso a los datos dentro de su organización y desbloquear el valor comercial de los datos requiere las herramientas tecnológicas adecuadas. Reverse ETL cambia el trabajo normal de los almacenes de datos para dirigir un flujo de datos valiosos directamente a los equipos que más los necesitan. Invierte el proceso tradicional mediante el cual los datos se cargan en un almacén de datos, primero extrayéndolos de un almacén de datos y luego cargándolos en los sistemas operativos.
El ETL inverso es clave para derribar las barreras entre los datos y los consumidores de datos dentro de una empresa y eliminar la carga de los equipos de especialistas en datos con exceso de trabajo.
El papel de la malla de datos
Junto con estos cambios tecnológicos y la evolución de los roles laborales en torno a los datos, también existe un nuevo enfoque organizacional sobre cómo funcionan los datos dentro de las empresas una malla de datos. En resumen, la malla de datos ofrece un enfoque descentralizado y de «autoservicio» para entregar datos en toda la organización. En lugar de depender de un equipo de datos centralizado, donde el almacén está controlado por expertos hiperespecializados, los datos se organizan a través de protocolos compartidos para atender a los usuarios comerciales que más los necesitan.
La importancia de esto es que ayuda a empoderar a los equipos para que accedan a los datos correctos que necesitan, justo cuando los necesitan, a través de la distribución de la propiedad de los datos en toda la organización. Al aplicar el pensamiento de producto a los conjuntos de datos, un enfoque de malla de datos garantizará que se conserven la capacidad de descubrimiento, la seguridad y la exploración de los conjuntos de datos. Los equipos están mejor preparados para obtener rápidamente los conocimientos más importantes de sus datos.
Sirviendo datos como un producto
Para tomar decisiones oportunas, es basic que las empresas puedan brindar acceso a las personas adecuadas. Al empoderar a las personas en toda la empresa con acceso a los datos que necesitan a través de las herramientas y tecnologías adecuadas, los equipos pueden actuar sobre los datos en tiempo genuine para convertirse en ciudadanos de datos. Tener ciudadanos de datos en toda la empresa que sean capaces de autoservicio de datos como un producto permite que los equipos de una organización administren de manera autónoma sus datos y procesos analíticos. Con un equipo interno de expertos en datos en la mayoría de las funciones, las empresas podrán obtener conocimientos completos de sus datos y se pueden evitar cuellos de botella e ineficiencias innecesarias.
Sobre el Autor
Itamar Ben Hemo es el CEO y cofundador de Rivery. Ya sea que esté construyendo su pila de datos o haciendo la transición a la nube, administrar sus flujos de trabajo de datos para analizar su negocio puede ser un verdadero desafío. El desarrollo de una solución interna requiere valiosos recursos y mantenimiento, mientras que la integración de varias herramientas agrega nuevas capas de complejidad. La plataforma SaaS de Rivery proporciona una solución completamente administrada para la ingesta de datos, la transformación de datos, la orquestación de datos, ETL inverso y más, con soporte integrado para sus ciclos de vida de implementación y desarrollo de operaciones de datos.
Imagen destacada: ©Gorodenkoff
