TRABAJAR CON LOS DATOS 4.0

ISA Sección Española
04/09/2020

ISA Sección Española
septiembre 4, 2020
Blog

Hoy en día, todas las organizaciones están abordando una transformación en la manera de hacer las cosas, y la economía de los datos es ya una realidad que se debe abordar con urgencia para no quedarse atrás. En este post, voy a tratar varios puntos que creo que tienen especial importancia para entender hacia dónde vamos, y qué papel juegan los datos en esta transformación.

Data Driven Organizations

Creo que no le sorprende a nadie que los datos sean el nuevo oro de las organizaciones, y por ello, ha surgido un nuevo concepto “DATA DRIVEN ORGANIZATIONS”. Las empresas 4.0, son organizaciones movidas por lo datos digitales. ¿Cuántas decisiones tomamos en base a experiencia?, ¿Cuántas tareas se ejecutan bajo una planificación estática?, ¿Cuántas organizaciones operan los mismos activos de maneras distintas con resultados distintos?, ¿La información está accesible para todos los usuarios?, ¿El conocimiento de los datos es compartido dentro de la organización?, ¿Cuántos objetivos no se miden de continuo?, ¿Soy capaz de medir el impacto de las operaciones? Todas estas preguntas y muchas más, es lo que buscan resolver este tipo de organizaciones basándose en datos digitales, donde el IoT & IA jugarán un papel determinante.

Transformación Digital

La transformación digital de las empresas se basa en tres pilares: personas, procesos y tecnología. Si se intenta abordar la transformación, y no se trabaja en alguno de los pilares adecuadamente, lo más seguro es que la transformación no sea exitosa o lleve mucho más tiempo en que sus efectos empiecen a dar resultados.

El primer pilar, al tocar las personas y la cultura de las empresas, es el más complicado e importante de todos, y sin duda, la causa de gran cantidad de intentos fallidos, por lo que nunca debemos abordar un programa de transformación sin tener en cuenta la implicación y adopción por parte de las personas, y un modelo de trabajo basado en la confianza, donde los departamentos dejen de ser silos, y su conocimiento se ponga al servicio del resto de la organización.

Para poder llevar acabo el programa, es fundamental marcar objetivos cuantificables, medir en continuo para ver la evolución, y hacer un seguimiento. Para eso debemos trabajar con datos, que estos sean parte del proceso, core en las tecnologías y la herramienta principal, para que los expertos del negocio analicen lo que está sucediendo con el objetivo de tomar acciones más inteligentes. Pero para que esto último sea posible, es importante conocer que nos está reflejando esa información, cómo se ha calculado con un conocimiento profundo del proceso productivo que se está midiendo, sino se puede caer en conclusiones erróneas. La adopción jugará un papel crucial para que esto no pase.

Industria 4.0

Sin duda, una de la característica de esta revolución industrial es la disrupción de un abanico importante de tecnologías que lo están cambiando todo, pero por debajo de todas ellas, casi de modo invisible, pero presentes de alguna manera, se encuentran los datos, la inteligencia artificial y la madurez del desarrollo software.

Plataforma

El concepto de plataforma está de moda, pero tiene mucho sentido con lo que hemos explicado anteriormente. Todas las empresas tienen en menor o mayor medida aplicaciones verticales que cubren de alguna manera las necesidades para una determinada tarea. El concepto de plataforma lo que busca, es que estos silos de información confluyan en un mismo punto, donde los datos estén disponibles de una manera más integrada, y listos para ser tratados con herramientas más potentes y que permitan a especialistas crear modelos que den valor a las organizaciones en su toma de decisiones.

Ventajas

Los principales beneficios que hemos aprendido de las organizaciones que ya tienen un nivel importante de madurez en la implantación de una plataforma de datos son:

Abrir la organización a la colaboración. No sólo es que los datos estén disponibles para otros departamentos, sino que puedan entrar a trabajar sobre los datos partners, centros de investigación, universidades, con las garantías de que se van a cumplir los criterios de seguridad establecidos.
Acelerar la Innovación Tecnológica. Una vez que ya tenemos una arquitectura de plataforma consolidada, el crecer tecnológicamente, añadiendo nuevas herramientas y servicios innovadores, para crear aplicaciones más inteligentes.
Acelerar la Innovación del Conocimiento. Al tener los datos más accesibles y los procesos más ágiles, será más fácil que los trabajadores busquen nuevos escenarios y aprender de los datos.
Organización más colaborativa. Todos los departamentos contribuyen a enriquecer la plataforma con datos relevantes, por lo que se generarán nuevas comunicaciones entre departamentos que antes no existían para compartir información y resultados.
Casos de uso trasversales. Es decir, obtener valor de cruzar información con distintos orígenes con menos esfuerzo.
Aumento del beneficio. Esto es una obviedad, al final cuanto más madura es tu plataforma, menos te cuesta el abordar nuevos casos de uso, mayor conocimiento tienen los trabajadores, por lo tanto, mejores resultados obtienen de su uso.

¿Qué debemos tener en cuenta para montar nuestra plataforma?

El punto número uno, la seguridad y gobernanza de los datos end to end, durante todo el ciclo, aplicando lo que se conoce como Dataops, permitiendo una administración global en lo referente a los datos, simplificando la comunicación y la integración entre los equipos de trabajo.

En segundo lugar, los perfiles y personas que vamos a necesitar para administrar y explotar la plataforma y las herramientas. Es importante el concepto de re-skilling dentro de las organizaciones, ya que el mundo del dato evoluciona día a día, por lo que es fundamental invertir en formación. Este punto es crucial en la estrategia de las compañías y se debe marcar un plan de capacitación que corra en paralelo al desarrollo de la plataforma para garantizar que se saca el máximo partido.

Y tercero, hacer una buena identificación y priorización de los casos de uso que se quieren abordar, e involucrar a personal del dato desde el principio para que analicen la calidad del dato, y por lo tanto, la viabilidad de llevar acabo cada escenario y poder calcular un ROI más preciso. Una buena estrategia suele ser “start-small and scale”.

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