The CIO Imperative: ¿Se mueve su tecnología lo suficientemente rápido como para hacer realidad sus ambiciones?

El destino: qué significará la centralidad de los datos para tu empresa

En pocos años, los datos y la analítica impulsarán y predecirán las decisiones, procesos e interacciones más importantes de la empresa. Qué significará esta centralidad de los datos para la empresa?

En lugar de conjuntos de hechos restringidos y aislados, se integrará un tejido de datos en toda la empresa. La experiencia en materia de datos se extenderá desde el departamento de IT hasta el grupo empresarial, las operaciones internas y las relaciones con los clientes. Los empleados de toda la empresa gestionarán, accederán de forma rutinaria y utilizarán los datos necesarios para mejorar sus decisiones y procesos. Se trata de una migración de la gestión de datos a la centralidad de los datos.

Las tareas mundanas se automatizarán, lo que permitirá a los ejecutivos y trabajadores centrarse en el valor. En lugar de recurrir a corazonadas y hojas de cálculo, tu empresa podrá consultar, correlacionar y analizar en tiempo real. Los comentarios de los clientes serán instantáneos y muy precisos.

Una estrategia de datos debe relacionar claramente la forma en que los datos informarán, apoyarán e impulsarán la realización de los planes de negocio estratégicos a corto y largo plazo de la organización, reducirán las amenazas identificadas en su plan de gestión de riesgos empresariales y, en última instancia, ayudarán a capitalizar las principales oportunidades. Las organizaciones deben dotar a un equipo de datos dedicado con el liderazgo, los recursos y el apoyo ejecutivo que necesita para lograr esta estrategia.

Una estrategia de datos bien desarrollada debe incluir varias áreas clave:

1. Identificación de casos de uso de alta prioridad: esto ayuda a establecer el objetivo de la Estrella del Norte para la estrategia de datos, incluyendo expectativas claras sobre la monetización de los datos (es decir, cómo los datos crearán valor) e informa de la transformación de los datos como un activo. También incluye el desarrollo de una oferta de datos, que incluye datos tanto internos de la organización como de fuentes externas.
2. Un plan de gobernanza de datos: describe cómo se gestionarán los datos, incluyendo las políticas, la administración y el modelo operativo necesarios para orquestar una gestión de datos adecuada.
3. Arquitectura de alto nivel que permita la ejecución de casos de uso y gobernanza: esto debe ser informado por los tipos de tecnología necesarios para integrar, transformar, habilitar y consumir datos. La capa de consumo suele subestimarse, pero debe ser un punto clave.
4. Un plan para aumentar los conocimientos sobre datos: esta acción es crucial porque democratizar los datos en toda la empresa y ponerlos en manos de los responsables de la toma de decisiones a nivel estratégico y táctico es imprescindible para impulsar el valor.

Adoptar las nuevas tecnologías para gobernar los datos y las nuevas herramientas que apoyan la creación de ideas nuevas y repetibles es clave para una estrategia de datos exitosa. Debido a la complejidad de los datos y a las fuentes de datos dispares que tienen muchas organizaciones hoy en día, las empresas deben planificar en un plazo de tres a cinco años, mientras evolucionan continuamente la estrategia. Autorizar y capacitar a un equipo dedicado para conducir al éxito.

La tecnología: al servicio de la visión de transformación

Una vez que se tiene una visión convincente de la organización centrada en los datos, ¿cómo se utiliza la tecnología de forma eficaz para alcanzar el éxito? Nuestro estudio identificó cuatro tecnologías en las que están invirtiendo empresas de diversos sectores para construir la base digital adecuada (Figura 2).

Datos y analítica

Los datos y la analítica forman el núcleo, presentando la prioridad de inversión número uno con el 53 % de los encuestados que la identifican como su principal prioridad de inversión, frente al 35 % en 2020. Se combina con otras tres tecnologías clave para formar la base de la transformación.

La nube

Esta es la capa fundacional para las organizaciones centradas en los datos. Muchas empresas ya han completado una migración inicial a la nube, pero la nube sigue siendo una prioridad para las empresas. De hecho, el costo de la infraestructura, incluida la nube, se considera el principal obstáculo para la transformación digital (según el 35 % de los encuestados). La mayoría de las empresas comprenden la importancia de la nube – ha estado entre las dos principales prioridades en las encuestas de Tech Horizon de 2020 y 2022. Los líderes están utilizando la nube para aprovechar más las capacidades nativas de la Plataforma como Servicio (PaaS), aprovechando la velocidad y la agilidad para innovar donde no podrían haberlo hecho con las tecnologías tradicionales, al tiempo que reducen los costos.

Internet de las Cosas (IoT)

Una organización centrada en los datos tiene una sed infinita de datos. IoT es el mecanismo para comprender los patrones de comportamiento operativo. El aprovechamiento de estos datos está dando lugar a avances operativos que impulsan la rentabilidad, pero también crean nuevas formas de valor de los servicios.

Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)

Si bien los datos y la analítica están en el centro, la ampliación de este valor proviene de la graduación más allá de la analítica fundacional y de la utilización de métodos más avanzados para impulsar los conocimientos de la IA o el ML. La IA y el ML permiten a las empresas no solo reaccionar rápidamente a las expectativas de los clientes, sino también anticiparse y predecirlas.

Las transformaciones que superan las expectativas de las empresas están priorizando usos más sofisticados de la IA en comparación con las que se quedan cortas. Se centran más en aplicaciones estratégicas, como la predicción de tendencias y la creación de nuevas ofertas innovadoras (63 % frente al 45 %), y es más probable que incluyan la IA y el ML como una de las principales áreas de inversión en los próximos dos años (39 % frente al 32 %), en comparación con las empresas que no cumplieron sus expectativas de transformación (Figura 3). La combinación de estas cuatro tecnologías crea un efecto simbiótico en el rendimiento y el impacto.

Estas no son las únicas prioridades. Otras tecnologías, construidas sobre la base de la nube, son priorizadas por diferentes sectores en función del valor que crean.

El destino: datos que aprenden y evolucionan

Para muchas empresas, los datos existen como trozos de información aislados. Sólo se utiliza una parte de los datos estructurados, y sólo una parte de los datos no estructurados. Los que se utilizan –los informes financieros trimestrales y los informes de ventas mensuales – suelen estar desfasados. Los silos no sólo impiden la interoperabilidad y la integración, sino que bloquean la visión a nivel empresarial y crean datos contradictorios. Muchas empresas se preguntan si pueden confiar en los conocimientos que generan a partir de los datos, porque con demasiada frecuencia ven datos contradictorios debido a una mala gobernanza y gestión.

¿Cómo será la transformación de los datos?

¿Cómo cambiarán la IA y el ML la naturaleza de los datos, y cómo los utilizamos?

Los datos ya no permanecerán estáticos. Los sistemas de IA, combinados con el ML, están transformando los datos para que aprendan, se limpien a sí mismos y se nutran de datos adicionales a medida que cambian los clientes y las condiciones del mercado.

Según Stephanie Nashawaty, Chief Customer Innovation Officer de SAP, "está ocurriendo hoy". "Históricamente, los líderes de la C-suite se encontraban en el escollo de tener datos confinados en silos organizativos, en los que cada líder de la unidad de negocio consideraba sus datos como propios y creía que compartirlos les haría perder poder organizativo. Los primeros días de la pandemia revelaron cuántas empresas se encontraban paralizadas por sus pilas tecnológicas dispares y sus capacidades de toma de decisiones en silos."

Los datos pasarán de ser estáticos a estar en tiempo real a través de una amplia gama de dispositivos, fuentes internas y fuentes externas. Esto no solo hace que los informes sean más actuales – la baja latencia de los sistemas 5G e IoT abrirán las puertas a una avalancha de innovaciones. Como ejemplos, los automóviles autónomos solían ser algo de una película de ciencia ficción y la cirugía remota asistida por la tecnología se consideraba una locura. Ambas cosas están ahora en práctica.

Por último, al igual que la nube, la IA sirve de plataforma de lanzamiento para nuevas ofertas innovadoras – tecnologías emergentes como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y los motores de recomendación y predicción utilizados en la analítica de vanguardia actual. "Estamos descubriendo, dentro de Microsoft, que la IA va a ser la clave", dice Andrew Wilson, Chief Digital Officer de Microsoft. "Es la base de los datos que aprenden y evolucionan. Es la clave de la próxima generación de analítica".

El desafío: una nueva generación de gestión de datos

Aunque los beneficios serán profundos, también habrá importantes desafíos. El 99 % de las empresas señalan un importante obstáculo tecnológico y de datos para ejecutar su transformación. Los ejecutivos encuestados citaron el alto costo de la tecnología como el desafío número uno (35 %) para lograr la transformación (Figura 4). Entre los factores que impulsan los costos se encuentran la mayor escala de los datos, la necesidad de una mayor potencia de cálculo y el aumento de los compromisos de consumo con los proveedores de servicios en la nube.

Aunque los costos aumentan, también se ven mitigados por una mayor eficiencia en la hiperconvergencia y la virtualización de la infraestructura existente. Al adoptar plataformas de datos modernas y desmantelar progresivamente los antiguos sistemas heredados, las empresas obtienen una importante reducción de costos en su infraestructura informática.

La gran accesibilidad de la centricidad de los datos – por parte de empleados, proveedores, clientes y otros – también presenta el desafío de crear complejos requisitos de seguridad y privacidad, citado como el segundo mayor desafío (27 % de los encuestados). La organización centrada en los datos no sólo debe profundizar en sus medidas ofensivas y defensivas de ciberseguridad, sino que también debe extender la red para cubrir un conjunto diverso de actores.

Un desafío operativo clave de la centralidad de los datos es la complejidad de conectar e integrar diversos sistemas de datos (el tercer mayor desafío, citado por el 25 % de los encuestados), un factor clave que contribuye al costo de la tecnología.

Va más allá de las simples métricas de costos. Para desarrollar una verdadera centralidad de los datos, es necesario agregar y curar los datos de miles de sistemas de información de la empresa, proveedores, clientes, mercados y reguladores, así como los sistemas de control interno, dispositivos IoT y redes de sensores.

Además, un número cada vez mayor de organizaciones están desarrollando estrategias de datos que ofrecen oportunidades para nuevos modelos operativos generadores de ingresos, incluidos aquellos en los que comercializan sus datos. Una de las oportunidades emergentes en este ámbito son aquellas en las que se crean ecosistemas de datos en todas las organizaciones para vender conjuntos de datos curados y modelos o percepciones que se han formado utilizando un ecosistema de datos.

La tecnología: gestionar el diluvio de datos

Esta escala exigirá un reajuste en los fundamentos de la gestión de datos. "Muchas empresas siguen en la fase experimental con sus datos", afirma Vaibhav Jajoo, Head of Data Engineering de DoorDash. "No están preparadas para la escala de lo que se les viene encima para convertir los datos en conocimientos procesables".

Los datos sólo son valiosos cuando se transforman en ideas y conducen a una toma de decisiones informada. Dada la ampliación de la base de usuarios de los datos, los estrategas de datos deben dar una gran prioridad a la democratización de los datos – haciéndolos más fáciles de usar y accesibles a través de una amplia gama de dispositivos o a través de desarrolladores ciudadanos.

Por último, hay tecnologías emergentes que se centran en racionalizar los flujos de datos y mejorar su gestión. El almacenamiento definido por software (SDS), que desvincula los recursos de almacenamiento de la plataforma de hardware subyacente, puede aumentar la eficiencia y la escalabilidad. Los flash array, cada vez más asequibles, pueden proporcionar la velocidad y el volumen necesarios para gestionar los datos a escala. Estas son sólo una selección de soluciones basadas en la tecnología diseñadas para permitir la gestión de datos.

El destino: los seres humanos impulsan la transformación con éxito

Aunque las transformaciones digitales más exitosas seguirán teniendo a los seres humanos en el centro, lo que cambiará será su relación con la tecnología.

En primer lugar, la digitalización de los flujos de trabajo automatizará las tareas repetitivas y de poco valor, permitiendo a los trabajadores asumir funciones más estratégicas. En estas organizaciones centradas en los datos, las filas de los trabajadores del conocimiento de se ampliarán en todas la organización. Los encargados de los muelles de carga, los equipos de producción, los vendedores frente a los clientes y los oficinistas en sus escritorios se convertirán en usuarios de datos – pero también en ingenieros de datos que aplicarán los datos de forma creativa para mejorar sus ámbitos específicos. Se necesitarán sólidos programas de gestión del cambio para impulsar estos cambios en los empleados.

La accesibilidad de los datos permitirá una gobernanza más fluida, pero conlleva una mayor responsabilidad. Esto impulsará una migración gradual de las rígidas estructuras de mando y control a las decisiones locales, más cerca del trabajo y más cerca del cliente.

"Los datos serán el pan de cada día de nuestra organización en el futuro", dice Rossana Rizzotto, Data Management, RD and CIO MEU de Mondelez. "La capacidad de interpretar los datos será esencial para las carreras, ya sea en el lado del negocio o como científico de datos".

Los horizontes se extenderán también a los clientes. A través de los flujos de datos, los clientes podrán dar su opinión sobre los diseños de los productos y las órdenes de producción. Los stakeholders internos también podrán comprender mejor las preferencias de los clientes a través de la información en tiempo real sobre las preferencias de compra, los precios y el servicio de atención al cliente después de la venta, creando una experiencia personalizada.

Por último, la digitalización efectiva puede tener un efecto positivo en la moral y la retención de los empleados. Según la encuesta Work Reimagined Survey 2021 de EY, el 64 % de los empleados quiere que se mejore la tecnología en la oficina, y el 48 % quiere que se invierta más en la tecnología de su hogar. Como se ha señalado anteriormente, más de la mitad (54 %) dejará su trabajo si no dispone de la flexibilidad que la tecnología puede proporcionarle.

El desafío: crear el talento digital que permita centrarse en los datos

La limitación que define la próxima generación de datos y analítica es la escasez de competencias, tanto dentro de la función tecnológica como, cada vez más, en toda la fuerza laboral. El desafío se ve agravado por las actuales condiciones económicas que están impulsando la "great resignation". Nunca ha sido tan importante mantener a los empleados – sobre todo a los que están capacitados digitalmente – comprometidos y satisfechos (Figura 5).

Las empresas con visión de futuro entienden el dilema. Nuestro estudio revela que el 71 % de las empresas está aumentando su gasto para mejorar sus competencias tecnológicas. Además, el 51 % de los principales empleadores están replanteando las trayectorias profesionales y las funciones de sus empleados para que se adapten a un mundo más digitalizado, combinando las competencias empresariales y tecnológicas.

Las organizaciones tecnológicas llevan mucho tiempo luchando por cubrir sus necesidades de trabajadores con capacidad digital. Pero a medida que la centricidad de los datos aumenta los requisitos de habilidades en toda la empresa, los Directores de Operaciones (COO), los Directores de Marketing (CMO) y otros ejecutivos no relacionados con IT se enfrentan a un desafío especial- la búsqueda de los competentes digitales que también entienden el negocio – un operador de almacén que puede estructurar las regresiones de inventario, o el ingeniero de aviones que puede diseñar utilizando un digital twin.

La tecnología: reducir la brecha de talento

Las organizaciones centradas en los datos reconocerán que no hay una única respuesta a su escasez de talento. En nuestra encuesta, los ejecutivos señalaron los desafíos de la mejora de las competencias (30 %), la lucha por retener el talento cualificado existente (29 %) y los elevados requisitos de remuneración (26 %) como principales obstáculos para la adquisición de competencias digitales. Ninguna respuesta será suficiente.

Nuestra investigación revela que las transformaciones que superan las expectativas están tomando más medidas para asegurar las habilidades digitales y relacionadas con la tecnología. La mayoría (59 %) tiene tres iniciativas prioritarias para asegurar las habilidades digitales, en comparación con menos de un tercio (27 %) de las transformaciones que se quedan cortas (Figura 6). También es más probable que adopten estrategias de talento innovadoras y se asocien para acceder al talento, incluyendo la implementación de nuevos programas de retención o contratación (50 % frente al 32 %), el uso de ecosistemas digitales para acceder a las habilidades (23 % frente al 18 %) y la subcontratación de un socio estratégico de confianza (25 % frente al 14 %).