[Nota del editor: Este es el último blog de una serie de tres en la que se presenta la automatización de la analítica y su rol en la transformación digital de la cadena de suministro].
La gobernanza de los datos y la tecnología por parte de TI tiene mala reputación. Muchos la ven como un mal necesario que evita que el movimiento sea más rápido y flexible a medida que cambian las condiciones.
Sin embargo, cuando se aplica a la analítica, hay una serie de beneficios que hacen que la gobernanza sea más una contribución que un obstáculo para el éxito.
La razón principal es darle la libertad al equipo para pensar en grande. A medida que los casos prácticos son más complejos e involucran más sistemas y fuentes de datos tanto internas como externas, existe una mayor posibilidad de que los líderes de datos, TI y seguridad se enteren de este trabajo. Si estos proyectos involucran datos de clientes o socios, bien o la integración en sistemas orientados al cliente, estos líderes claramente detendrán las cosas si no tienen idea de lo que sucede.
No hay que ponerles vendas en los ojos a las personas encargadas de desarrollar ideas y acciones destinadas a mejorar el rendimiento de la empresa.
Las TI no gobernadas u “ocultas” son la pesadilla de los CIO responsables de alinear la estrategia tecnológica con los objetivos de la organización. Aunque no vean algo, siguen siendo responsables de ello. Por lo tanto, es esencial que los líderes de TI comprendan la función y el valor de la automatización de la analítica. De la misma manera que ya lo hacen para las inversiones en ciencias de datos y BI.
Cuando existe un conocimiento como este, el apoyo va de la mano. Los CIO conocen el valor de las prácticas basadas en datos, pero muchos tienen dificultades para controlar la ampliación del valor de la analítica dada la enorme diversidad de inversiones en personal, procesos y tecnología. Es necesario conciliar y optimizar las tecnologías heredadas, locales y en la nube.
Para comprender la importancia de la gobernanza, se debe considerar también que, a medida que los proyectos de automatización de la analítica aumentan son más complejos, surge el riesgo de que se produzca un caos si uno o pocos usuarios conocen la procedencia de dichos casos prácticos. Si un usuario deja la empresa o está de vacaciones y algo falla, es la dirección de TI la que se llevará la peor parte de las preguntas de los stakeholders de la empresa sobre la solución.
En muchos sentidos, para obtener el máximo valor de la automatización de la analítica, es absolutamente esencial alinearse con los líderes en la gobernanza de los datos, TI y la seguridad. En conclusión, los líderes reconocen la conexión entre la automatización de la analítica y el éxito de la transformación digital.
Las organizaciones grandes y pequeñas, acabarán empleando docenas de tecnologías, herramientas, plataformas y recursos humanos para impulsar el trabajo basado en datos. Aquellos que lo hacen mejor alinean estas inversiones con las prioridades de la empresa de modo que cada una desempeñe una función clara en el apoyo del camino hacia el éxito de la transformación digital.
Si hablamos de la automatización de la analítica, ahora es el momento de empezar a pensar de esta manera. La definición de “automatización de la analítica” se está ampliando para abarcar las tareas de ingeniería de datos en la nube (a través de Trifacta) y los elementos de business intelligence tradicional (a través de Alteryx Auto Insights). Asegurarse de que los casos prácticos respaldados por estos nuevos servicios de la nube complementen y agreguen valor a otras inversiones en datos y analítica es una buena manera de reflejar las prácticas recomendadas de los clientes de la cadena de suministro de Alteryx que logran el mayor valor.
Revisa el primer y segundo blog de esta serie.