Por qué debe ser una organización data-driven

Deberá responder a las solicitudes más rápido que nunca y lograr mucho más con los mismos o menos recursos, especialmente cuando se trata de tecnología y el rápido ritmo de cambio. 

Hay varias formas en que las organizaciones pueden hacer eso:

Olvídese de los proyectos en cascada: este no es el momento de planificar proyectos que tardan meses o años en generar valor. Esto podría denominarse trampa del valor diferido. Su equipo tendrá que reaccionar con rapidez y capacidad de respuesta durante este momento difícil. Necesitará una estrategia de desarrollo ágil para establecer y ajustar rápidamente las prioridades.

Automatice las operaciones de datos: la orquestación automatizada aumentará la productividad de su equipo y minimizará los errores de datos. En un informe reciente, la firma de investigación de TI Gartner escribió que los equipos de datos dedican un promedio del 56% de su tiempo a ejecutar y mantener manualmente el flujo de operaciones de datos. Esto es un desperdicio de recursos. “Sus analistas de datos y científicos son su recurso más preciado. Los gerentes los necesitan enfocados en crear nuevos análisis que guiarán a la empresa en tiempos turbulentos”, dijo. La automatización de la canalización de operaciones de datos y la canalización de desarrollo de análisis los mantendrá alejados de tareas sin valor agregado y enfocados en sus proyectos de mayor prioridad.

Elimine los errores de datos: no hay nada más contraproducente que tener errores de datos en los análisis que de otro modo funcionarían. La orquestación automatizada permitirá a los trabajadores implementar pruebas de calidad en cada paso de su canalización de datos; tanto la canalización de operaciones de datos como la canalización de desarrollo / implementación de análisis. El equipo no puede operar a la velocidad del rayo si los errores crean constantemente trabajo no planificado.

"Cuando los tiempos se pongan difíciles, los ánimos se acortarán. Sus colegas de nivel C no van a esperar semanas o meses para obtener nuevos análisis", dijo. "Es necesario reducir el tiempo del ciclo desde la germinación de una idea hasta la entrega de análisis sólidos y funcionales a horas o días. Esto significa automatizar muchas tareas".

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