AI for Efficiently: Productos de Datos. (Vida portátil simplificada.) (II)

La vida portátil de los negocios, en nuestra segunda entrega, es un acercamiento al concepto que engloba AI for Efficiently, la Inteligencia Artificial para la Eficiencia Empresarial. Algo que parece atesorar tantos aspectos que puede crear confusas dispersiones en lugar de focalización. 

Nuestro enfoque hoy se centra en el aspecto más importante de la Tecnología de Gestión Empresarial y de Negocio: el de crear una estrategia que esté basada en simplificar los productos (de datos) que tanto necesitan los usuarios finales.

El hecho de que cualquier producto de datos no alineado con el usuario no puede prosperar ni tener ninguna salida es una evidencia que crea justamente la vida portátil (y volátil) que nos acompaña en nuestra experiencia como usuarios. 

Mientras haya un mejor entendimiento en el papel estratégico que cobra la tecnología hoy, no solamente como un conjunto de herramientas para realizar nuestros trabajos, podremos avanzar en el papel que ya está protagonizando para la evolución rentable de todos los negocios, facilitando la vida de los usuarios. 

Toda la Organización debe comprender la importancia de los datos para el negocio. Hay que asegurar que los datos sean precisos, completos y accesibles.
 

Para evitar el fracaso de una inversión no alineada, en la creación, integración, implementación y desarrollo de los Productos de datos empresariales y de negocio es necesario abordar los problemas relacionados con la calidad de los datos, las necesidades del usuario y la adopción por parte de la organización del papel integrador de ambas cuestiones. 

Invertir en una cultura de datos y en la creación de productos útiles acaba siendo siempre muy rentable, aunque parezca, en un principio, una inversión y un despliegue difícil de asumir, todas las Empresas ya han empezado a entender por qué cualquier estrategia pasa por poner el foco en ambas.

Las Empresas deben maximizar el valor de sus datos a la vez que estos les ayudan a visualizar su estrategia con mayores aciertos, aumentando su valor con sus conocimientos.

1. Un liderazgo sólido y comprometido con la transformación digital es esencial para impulsar el éxito de los proyectos de datos.

Incrementar el ciclo de vida de sus creaciones tecnológicas integradas pasa la observación de los datos de los usuarios, el uso que hacen de esos productos creados y que utilizan, con todo podemos obtener una ventaja competitiva superior.

2. Un equipo que combine habilidades técnicas y de negocio es clave para desarrollar productos de datos exitosos.

Simplificar la complejidad de los Productos de datos deben ser planteados con diseños que sean intuitivos y favorezcan una buena experiencia de usuario, que sean fáciles de entender y usar, incluso para usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.

3. Involucrar a los usuarios en el proceso de diseño, integración, desarrollo y mantenimiento puede garantizar que el producto satisfaga sus necesidades dando prolongación al ciclo de vida.

Itinerar y mejorar responde al cambio que conlleva la tecnología hoy "usar, evolucionar y no tirar", alargando la vida de los productos de datos con migraciones a nuevas versiones pero manteniendo en esencia la base estratégica y conceptual de los productos y su función aunque sea evolutiva, de ahí la investigación constante para sus mejoras.

Los productos de datos son entidades vivas evolucionan y deben evolucionar con el tiempo, de otro modo la inversión en un producto de datos será caduca. Por eso es importante recopilar feedback de los usuarios y realizar mejoras continuas para mantener los activos tecnológicos lo más competitivos y modernos posibles. 

La disonancia entre el producto y el usuario es la piedra angular de todos los fracasos.

Si un producto de datos es demasiado sofisticado para los usuarios, estos no podrán aprovechar al máximo sus funcionalidades y, en consecuencia, el producto no cumplirá su objetivo. Es esencial comprender a fondo las necesidades y expectativas de los usuarios para diseñar un producto que sea relevante y útil para ellos. Una interfaz intuitiva y fácil de usar es esencial para garantizar la adopción del producto.

Considerar otros factores que pueden influir en el éxito o fracaso de un Producto de datos te ayudará a crear una cultura de producto de datos fuerte y continua.

 La colaboración es estratégica en los productos de datos e implica un proceso evolucionado de los típicos contratos de creación, integración, implementación y desarrollo. Es complicidad y confianza, una alineación total y la piedra filosofal de los Productos de datos.

Todos los elementos que deben estar contemplados en tu estrategia de Productos de datos.

1. Definir el producto de datos es el primer punto estratégico que debes abordar. Los productos de datos son activos de datos de dominio procesados o conjuntos de datos que puede compartir con procesos de bajada a través de interfaces en un objetivo de nivel de servicio. Es la definición que te devuelve cualquier buscador, ¿un usuario medio lo entiende? Probablemente no.

Un Producto de datos es tan simple o complejo como uno quiera, como una App de negocio, que puede ser muy sofisticada o muy simple. Debemos empezar entonces planteando esa estrategia. La necesidad del negocio: ¿Qué problema se busca resolver? ¿Qué tipo de decisiones se necesitan tomar? Y sobre los datos disponibles plantarnos: ¿Qué tipo de datos se tienen? ¿Cuál es su calidad?

 2. Data Domains 

• Data Models 
• Meta Data Management 
• Especificaciones del Producto: Detalla los componentes del producto (esquemas, APIs, transformaciones).

3. Arquitectura e infraestructura

• Data Platforms: Aprovecha las plataformas escalables (Data Lake, Data Warehouse and Analytics, Clouds, arquitecturas nativas).
• Data Integration: Garantiza una integración perfecta a través de Data Pipelines, API y conectores.
• Data Mesh /Hub: Usa patrones de arquitectura descentralizados (malla de datos o radio de hub) para respaldar la escalabilidad.
• Almacenamiento y cómputo.

4. Data Governance 

• Propiedad y administración de datos
• Gestión Data Quality 
• Data security and Cloud
• Control de acceso

5. Puesta en marcha

• Automatización 
• Canalización CI/CD para datos
• Observabilidad

6. Colaboración y reutilización
7. Puntos de referencia de rendimiento y escalabilidad
8. Métricas y KPIs de negocio

Una gestión del cambio basada en los datos te permitirá escalar la IA for Efficiently en este aspecto, implementar un nuevo producto de datos que sea de gran utilidad implica un cambio cultural hacia la Proactividad Tecnológica necesario, contrastado, analizado y observado, minizando las resistencias y aumentando las resiliencias, sí con Inteligencias Artificiales de apoyo a culaquier creación bien conceptualizada.  

¿Qué herramientas y plataformas se emplearán para crear y gestionar el producto de datos? ¿Qué investigaciones debemos realizar sobre la puesta en marcha de un producto de datos? ¿Cuál es el nivel de conocimiento técnico de los usuarios para ese producto?¿Qué tipo de interfaz necesitan? ¿Hemos identificado los objetivos empresariales y los consideramos prioritarios?

Crear la cartera de Productos de datos es urgente en todas las Empresa, acceder al planteamiento ideal para el diseño, desarrollo colaborativo y el aumento de vida del ciclo de estos productos debe ser tu gran objetivo en este momento, sin importar a qué te dediques y en qué sector estes trabajando. La Proactividad Tecnológica ya está aquí. ¿Cómo la vas a incorporar?