You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.

Go to chinese website
Logo - Keyrus
Logo - Keyrus
  • Playbook
  • Servicios
  • Insights
  • Partners
  • Carreras
  • Sobre nosotros
    Propósito
    Innovación & Tecnologías
    Compromiso de Keyrus
    Ética & Cumplimiento
    Inversores
    Equipo de líderes
    Marcas
    Localizaciones

Blog post

Comienza tu camino hacia la transformación Data-Driven en 8 pasos

Los datos son la esencia de las empresas del sector tecnológico. Sin embargo, muchas organizaciones siguen luchando por obtener valor de sus datos, a pesar de disponer de información de clientes, uso de productos, datos de plataformas IoT, datos de telemetría y más. Sacar partido a esta riqueza de datos para impulsar los resultados del negocio, potenciar las iniciativas de IA y garantizar la ciberseguridad son pasos esenciales para lograr el éxito a largo plazo.

Según una encuesta de Deloitte, cuatro de cada cinco empresas que adoptan un enfoque estratégico para la gestión de sus datos superan a sus competidores y sobrepasan los objetivos de su negocio.

Los líderes de la industria tecnológica han demostrado a lo largo del tiempo cómo poder lanzarse hacia el éxito, con pasos que pueden ser replicados por otras empresas del sector, así como empresas tecnológicamente adaptadas de cualquier industria.

¡Ehhh! Aquí viene lo bueno. Sigue leyendo para conocer más sobre las principales tendencias y los elementos disruptores en el sector tecnológico, y descubre las ocho mejores prácticas para que tu organización sea data-driven y alcance el éxito.

1. Construye una Cultura Data-Driven

Promueve una organización en la que todos -líderes y empleados- tomen decisiones basadas en datos.

Debes “buscar la verdad” para tomar mejores decisiones a través de una profunda comprensión del mundo. Sin una cultura data-driven, es muy difícil darles a los datos el protagonismo que se merecen.

2. Establece las métricas correctas

Comprométete a tomar decisiones basadas en métricas precisas y fiables que apoyen los objetivos de tu negocio.

Para poder gestionar la compañía usando métricas, hay que averiguar qué métricas son relevantes. Se recomienda seleccionar entre una y tres métricas y comprobar si se pueden reunir las fuentes de datos en un mismo repositorio para sacarles partido.

3. Crea un “Single Point Of Truth”

Crea una única fuente gobernada y escalable para todos tus datos que permita múltiples procesos de negocio y que pueda ser consultada de forma ágil.

El concepto de contar con un data lake o data marts, está anticuado. Al trabajar con un único punto de verdad, no obtendrás respuestas diferentes al hacer la misma pregunta.

4. Democratiza tus Datos

Haz que los datos sean accesibles de manera fácil y segura para que los usuarios de toda la organización -desde ingeniería hasta marketing- puedan acceder a ellos sin encontrarse cuellos de botella.

Pon los datos a disposición de diversos equipos para que puedan consultarlos, manipularlos y compartidos de manera sencilla y autónoma sin necesidad de preguntar o depender de otros equipos. Llevar a tu organización a ese nivel de Self-Service es el reto de cualquier negocio en la actualidad.

5. Conecta y Moviliza la Información

Elimina los silos de datos que dificultan la comunicación y permite un entorno colaborativo con acceso a los datos de forma instantánea y segura en todo el ecosistema de áreas negocios.

Es muy clave conectar los datos de los productos a lo largo de toda la cadena de valor- desde ventas y marketing hasta finanzas, RRHH y Supply Chain, y avanzar hacia una plataforma de datos y procesos de análisis que crezcan a lo largo del front y el back office.

6. Potencia la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Crea una mentalidad de prueba y aprendizaje al adoptar iniciativas de IA, obteniendo un rápido feedback de los usuarios e incorporándolo en las siguientes versiones.

Según una encuesta de Deloitte, el 73% de las empresas creen que la IA es fundamental para sus negocios a día de hoy.

7. Moderniza tu Infraestructura de Datos

Tener una infraestructura de datos moderna como Snowflake Data Cloud, es esencial para potenciar las tecnologías que permiten tomar decisiones basadas en los datos.

El mayor desafío para la adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial es no disponer de una infraestructura de datos moderna. Los métodos de Machine Learning solo pueden aprender alimentándose de los datos que proporcionan estas plataformas.

8. Invierte en la Gobernanza de los Datos

Construye e invierte en la adopción de un marco de gobernanza de datos para mitigar el riesgo y ayudar a garantizar el éxito de los negocios en el futuro.

Según Gartner, casi el 80% de los ejecutivos dicen que las empresas perderán ventaja competitiva si no utilizan eficazmente los datos, y a pesar de ello, más del 50% de las organizaciones carecen de un marco formal de gobierno del dato.

Snowflake Capacita a las Organizaciones a ser Data-Driven

Snowflake permite que las empresas lleven a cabo las mejores prácticas para tomar decisiones basadas en la información.

Una plataforma, una única copia de los Datos, múltiples propósitos

Snowflake elimina los silos de datos para que diferentes equipos puedan acceder de forma simultánea y trabajar virtualmente con todos los datos desde una única plataforma global.

Una novedosa infraestructura de Datos

Snowflake ofrece un rendimiento y una escalabilidad virtualmente ilimitados a las organizaciones que quieren aprovechar las últimas tecnologías, como la IA y el machine learning, para potenciar el valor de sus datos.

Compartir Datos de forma segura

Snowflake Data Cloud permite a las empresas evitar el riesgo y la molestia de tener que copiar y mover datos obsoletos. En su lugar, pueden acceder de forma segura a conjuntos de datos gobernados y compartidos en directo y recibir actualizaciones automáticas en tiempo real.

Una plataforma de democratización de Datos

Snowflake facilita una colaboración segura en todo el ecosistema de áreas de negocio, con la posibilidad de acceder a conjuntos de datos compartidos y servicios de datos adicionales a través de Snowflake Data Cloud

Referencias: Todos los derechos reservados a Snowflake

whatsapptwitter
linkedinfacebookworkplace
newsletter.svg

¡No te pierdas nuestros insights!

Mantente al día en las últimas noticias y eventos

Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.

Continuar leyendo

Blog post

5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio

24 de enero de 2023

Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.

Blog post

Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo

16 de enero de 2023

¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.

Blog post

Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos

5 de enero de 2023

¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.

Opinión de experto

"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"

29 de diciembre de 2022

Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.

Blog post

Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año

22 de diciembre de 2022

Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing

Blog post

Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?

16 de noviembre de 2022

¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.

Opinión de experto

Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido

16 de noviembre de 2022

Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.

Opinión de experto

Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación

15 de noviembre de 2022

Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.

Blog post

El as bajo la manga de los decision makers

14 de noviembre de 2022

El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.

Blog post

El ciclo de vida de la inteligencia artificial: alcance, diseño de modelos y despliegue

14 de noviembre de 2022

Como todos, la tecnología y las máquinas también tienen un ciclo vital: nacen, se desarrollan y mueren. Vamos a ver cada una de las etapas de la inteligencia artificial y los factores clave a tener en cuenta a la hora de implementarlas dentro de las organizaciones.

Logo - Keyrus
Madrid

Calle las Norias 80, 1-H 28221, Majadahonda, Madrid

Teléfono:+34 91 636 98 54

Fax:+34 91 630 36 54

LinkedInInstagram
PlaybookServiciosInsightsPartnersCarrerasSobre nosotros
PropósitoInnovación & TecnologíasCompromiso de KeyrusÉtica & CumplimientoInversoresEquipo de líderesMarcasLocalizaciones
Aviso legal & Condiciones de uso
Política de privacidad
Protección de datos
Politica de Calidad