La mayoría de las empresas de EMEA siguen estando en el punto de partida de la transformación hacia modelos basados en los datos.
¿Cómo lo sabemos?
La encuesta basada en los datos se inspiró en el marco de madurez a tenor de los datos de IDC, categorizando a las empresas en tres diferentes niveles de madurez:
- Data Beginner — nivel inicial
- Data Explorer — nivel medio
- Data Thriver — nivel más alto
Solo el 19 % de las empresas de EMEA mostraron altos niveles de madurez y quedaron clasificadas como Data Thriver o pioneras de los datos.
Las empresas se someten a un concienzudo examen sobre sus tres dimensiones principales: estrategia de datos, datos para las empresas y plataformas de datos. Además de tener en cuenta la madurez general, el marco mide y revela la madurez de las empresas por cada uno de estos pilares. Esto ayuda a que las empresas entiendan sus puntos fuertes y débiles y ejecuten los consejos prácticos facilitados por IDC para tener éxito como empresas basadas en los datos.
La encuesta desveló que el 30 % de las empresas de EMEA son Data Beginners, el 51 % son Data Explorers y el 19 % son Data Thrivers.
Marco de IDC: tres fases de madurez y tres dimensiones.
La investigación basada en los datos de IDC explica las tres dimensiones principales: qué son, porqué son importantes y cómo se miden. Las tres fases de la madurez marcan a las empresas en esas fases en base a sus avances en las tres dimensiones: estrategia, empresa y cimientos.
Vamos a profundizar un poco más en las tres fases de la madurez y del marco basado en los datos.
Las tres fases de la madurez
Hay tres fases de madurez en la ruta hacia convertirse en empresa basada en los datos:
Características de cada fase de madurez
Data Beginners : el 30 % de las empresas de EMEA
Las Data Beginners están empezando su trayectoria basada en los datos. Tienen algunos casos de uso y decisiones empresariales impulsadas por herramientas de análisis ya existentes, como análisis batch o por lotes sobre plataformas tradicionales de Big Data. Los usuarios empresariales o los equipos de ciencia de datos tienen una confianza limitada en la información y la calidad de los datos. Sus estrategias de datos están aisladas y fuertemente condicionadas por los equipos de TI, con información limitada de parte de los agentes empresariales. Muchas de las herramientas principales para facilitar los datos (gestión, visualización o análisis de datos) no están preparadas para adaptarse al volumen y variedad de los datos, ni a la velocidad de la era digital.
Data Explorers : el 51 % de las organizaciones de EMEA
Los Data Explorers ya avanzan por la ruta de los datos y los usan en mayor medida que los Data Beginners y usan activamente el conocimiento para impulsar los resultados empresariales y la adaptabilidad a la incertidumbre. Son conscientes de las limitaciones y de los obstáculos que surgen al escalar sus estrategias de datos y vincularlas a los resultados empresariales. Sin embargo, los programas de datos siguen siendo específicos, aplicándose de forma inconsistente y fundamentalmente guiados por TI en lugar de centrarse en el negocio. Existe una incoherencia en la arquitectura de la tecnología de los datos, donde ciertas dimensiones como la visualización de los datos son más maduras, pero hay brechas en las estrategias de gestión de datos y un enfoque limitado de todas las partes interesadas. Estas empresas todavía no están preparadas para rentabilizar los datos o usarlos activamente para la innovación de productos y servicios nuevos. La incoherencia también les impide explorar alternativas facilitadoras de datos de la próxima generación, como la IA y el AA.
Data Thrivers : el 19 % de las organizaciones de EMEA
Los Data Thrivers asumen un enfoque holístico para pasar a basarse en los datos y tienen una representación similar en los grupos de TI, ciencia de
datos y empresariales. Destinan una mayor parte del presupuesto de TI a estrategias impulsadas por los datos. El 72 % de los Data Thrivers invierten más del 25 % de su presupuesto de TI en datos, en comparación con sólo el 33 % de los Data Beginners. La infraestructura de datos de los Thrivers evoluciona constantemente, al igual que adaptan continuamente sus habilidades y procesos y forman a personal nuevo para mantener su impulso como Data Thrivers. También refuerzan constantemente con pragmatismo sus operaciones, gobernanza y procesos de datos para mejorar la calidad y el valor de los datos de toda la empresa. Muchos se centran en mejorar el potencial de visualización de los datos para ofrecer «respuestas rápidas» y acelerar el tiempo de comercialización.
Actuar ahora: la brecha creciente entre los líderes y los más rezagados destaca la urgencia en basarse en los datos
Los Data Thrivers están muy por delante de sus compañeros a la hora de adoptar aceleradores de la innovación, como la IA y el AA, y de explorar cómo lanzar productos y servicios de datos, aprovechar fuentes de datos externas, y establecer objetivos de recaudación para proyectos de datos. Los indicadores empresariales clave de los Data Thrivers, como los ingresos, la satisfacción de los clientes, la eficiencia operativa, la velocidad de comercialización y la rentabilidad superan a los de otras empresas menos maduras.
Los Data Thrivers se adaptan claramente mejor que sus compañeros menos maduros a los cambios que ha implicado la pandemia de la COVID-19 (véase la Figura 1).
Figura 1 : El impacto para la empresa y el valor de basarse en los datos
P. ¿En qué medida su empresa estaba preparada para abordar los retos que implicó el COVID-19 en 2020?
Los Data Thrivers también pueden desarrollar una ventaja competitiva significativa en relación con sus compañeros menos maduros (véase la Figura 2)
Figura 2 : Los enfoques basados en los datos demostraron ser valiosos para la recuperación ante la pandemia
P. ¿Cómo se comportó su empresa durante los últimos 12 meses con respecto a cada uno de los indicadores siguientes?
Las organizaciones que se toman en serio su futuro digital tienen que tomar medidas para cerrar la brecha.
¿Por qué van tan adelantados los Data Thrivers? Tienen unas bases sólidos basados en información y tecnologías digitales para ejecutar mejor las nuevas funciones como productos y servicios impulsados por IA y AA, gestión de la automatización a lo largo del ciclo de vida de los datos y capacitación de los usuarios de datos y de empresas con mejores herramientas de visualización. También pueden evolucionar rápidamente hacia una cultura vertical impulsada por los datos y mejorar las cualificaciones de sus profesionales, además quieren probar arquitecturas modernas de datos, como “data lake” en la nube, almacenes de datos y arquitecturas de procesado de datos. Su hoja de ruta a largo plazo también es más madura en comparación con las empresas menos avanzadas, con estrategias como la puesta en práctica de la gobernanza de datos y el cumplimiento y la facilitación del autoservicio de datos.
¿Qué podemos aprender de los Data Thrivers?
El éxito genera más éxito. Los Data Thrivers pueden moverse más rápido e incluso atraer y mantener talento que ayude a centrarse en los datos.
El futuro digital no es viable si las empresas no pueden pasar a basarse en los datos. IDC predice que, antes de 2023, el 60 % de las iniciativas de inteligencia empresarial serán específicas del negocio, construidas a medida de la empresa, reducirán un 30 % el tiempo transcurrido entre los datos y las decisiones e
impulsarán una mayor agilidad y resistencia.
La cuenta atrás no se detiene: es el momento de hacer ciertos cambios básicos para pasar a basarse en los datos con éxito
• El avance entre las tres dimensiones se tiene que nivelar. Una empresa no puede estar totalmente impulsada por los datos mejorando o dominando solo una o dos de las tres dimensiones. Todas son dependientes entre sí y exigen un enfoque equilibrado que gire en torno a la tecnología, las personas, el proceso y la transformación de las partes interesadas.
• Empezar con una estrategia de datos sólida con un enfoque vertical, armonización en toda la empresa de la cultura «los datos son lo primero», maratones de datos frecuentes, actualizaciones de capacidades, y titularidad de datos definida claramente para obtener el mayor valor de los datos.
Para después desarrollar vínculos empresariales sólidos y dar prioridad a proyectos de datos y así cumplir objetivos empresariales. El éxito basado en los datos depende de definir unos resultados empresariales claros en relación con los datos y trabajar en función de ellos, tal y como demuestran los Data
Thrivers en las anteriores Figuras 1 y 2.
• Hacer realidad la estrategia de datos y los objetivos empresariales definidos claramente usando los cimientos de tecnología de datos adecuados construidos sobre sólidos pilares, como plataformas en la nube, “data lakes”en la nube, almacenamiento en la nube, herramientas de consulta, bases de datos modernas, nuevas herramientas de visualización y servicios gestionados cuando sea necesario. En aproximadamente 6 de cada 10 empresas de EMEA, las estrategias e iniciativas basadas en los datos siguen estando dirigidas por TI y no por el negocio. Esto debe cambiar, y el negocio adoptar un papel activo.
Y, por último, prepararse para un cambio de paradigma: el futuro es diferente. La encuesta destacó que los tipos de datos más recientes, la necesidad de análisis en tiempo real y unos mayores requisitos de gobernanza se están volviendo más importantes en las estrategias basadas en los datos (véase la Figura 3).
Figura 3 : Tipos de datos más recientes en el horizonte en 2022 y más allá: qué tipo de dato es fundamental hoy y en el futuro
Otras consideraciones como la soberanía digital y el uso de las nubes soberanas destacan cada vez más. Pasar a basarse en los datos sólo es una parte de la historia. Mantenerse basado en los datos es igualmente importante, y evaluar constantemente los avances en los tres pilares es fundamental para alzarse con el liderazgo del sector.
El futuro basado en los datos es prometedor para las empresas que lo «entienden» y lo convierten en una prioridad central para su futuro digital. No todas las empresas tienen el mismo nivel de madurez a la hora de crear valor empresarial con los datos.
