{"id":4283622,"date":"2025-02-21T18:55:51","date_gmt":"2025-02-21T16:55:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/?post_type=article&p=4283622"},"modified":"2025-03-14T18:18:20","modified_gmt":"2025-03-14T16:18:20","slug":"como-crear-una-estrategia-de-datos-empresarial-que-realmente-funcione","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/latam\/insight\/como-crear-una-estrategia-de-datos-empresarial-que-realmente-funcione\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo crear una estrategia de datos empresarial que realmente funcione"},"content":{"rendered":"
\n\t\n\t\t\n\t\t\t<\/mask><\/g><\/svg>\t\t\t\n\t\t\t\tArt\u00edculos\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/a>\n\t<\/div>\n\tC\u00f3mo crear una estrategia de datos empresarial que realmente funcione<\/h1>
\n\t\t\t\n\t\n\t
\n\t\tJosefina Blattmann\t\t
\n\t\tBusiness Development Director\n\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\t
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\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tFecha\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tFebruary 21, 2025\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\n<\/div>\n\n\n\tCrear una estrategia de datos empresarial efectiva es m\u00e1s f\u00e1cil decirlo que hacerlo.<\/p>\n\tLa magnitud de las fuentes de datos de una gran organizaci\u00f3n y la compleja interacci\u00f3n entre los diferentes departamentos y partes interesadas hacen de esto uno de los obst\u00e1culos m\u00e1s desafiantes en la transformaci\u00f3n con IA de tu empresa.

Para ayudarte a confiar en tus datos y construir tu estrategia de datos, aqu\u00ed est\u00e1n los tres pilares fundamentales y el conjunto de principios orientadores que nuestrxs expertxs recomiendan.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tLos tres pilares de la estrategia de datos<\/h2>\n\t\n1. Tecnolog\u00eda<\/h3>\n\nEsto abarca todo, desde las fuentes de datos, infraestructura, segmentaci\u00f3n y herramientas de informes. Al igual que el software, requiere mantenimiento y actualizaciones rutinarias.

Aqu\u00ed hay un ejemplo de una arquitectura tecnol\u00f3gica de plataforma de datos que lanzamos para MillerKnoll<\/a>.<\/p>\n\n\n\t
  • Coordinaci\u00f3n: Airflow (a trav\u00e9s de Astronomer) coordin\u00f3 los pipelines de datos, permitiendo la escritura, programaci\u00f3n y monitoreo program\u00e1tico de flujos de trabajo complejos usando Python. SQL fue el lenguaje de transformaci\u00f3n de datos.<\/li>
  • C\u00e1lculo: Snowflake era el motor de ejecuci\u00f3n SQL que sustentaba el almac\u00e9n de datos l\u00f3gico.<\/li>
  • Almacenamiento: AWS S3 se utiliza para almacenar archivos y datos.<\/li>
  • CI\/CD: CircleCI gestion\u00f3 el despliegue del c\u00f3digo con dos entornos, de prueba y de producci\u00f3n.<\/li>
  • Control de versiones: GitHub fue el sistema de control de versiones elegido, capturando el c\u00f3digo fuente de Airflow, la programaci\u00f3n, la l\u00f3gica de los pipelines de datos y sus dependencias, transformaciones de datos, controles de calidad y configuraciones.<\/li>
  • Calidad de los datos: se integraron pruebas SQL dentro de los pipelines de datos para garantizar la calidad de los mismos.<\/li>
  • Alertas y monitoreo: las alertas por fallos en Airflow o las notificaciones de las pruebas de calidad de datos se integraron con Slack y notificaciones por correo electr\u00f3nico, asegurando que las personas adecuadas fueran notificadas para tomar acci\u00f3n.<\/li><\/ul>\n\n2. Procesos<\/h3>\n\nEl proceso estandariza la gesti\u00f3n de datos, la gobernanza y el an\u00e1lisis, as\u00ed como los protocolos relacionados con la seguridad y la privacidad.

    En cuanto al proceso, automatiza todo lo que puedas. Por ejemplo, ayudamos a     Douglas<\/a> a automatizar los informes diarios y semanales para que los directivos tuvieran los reportes cada ma\u00f1ana, lo que disminuy\u00f3 el tiempo dedicado a los informes manuales.<\/p>\n\n3. Organizaci\u00f3n<\/h3>\n\nEl tercer pilar de tu estrategia de datos define los roles, responsabilidades y habilidades de las personas (y plataformas) que la respaldan. Esto implica establecer una clara propiedad de los datos, fomentar una cultura orientada a los datos y proporcionar oportunidades de formaci\u00f3n y desarrollo para tu equipo de datos.

    Por supuesto, hay excepciones, pero generalmente, una organizaci\u00f3n de datos madura deber\u00eda tener los siguientes roles establecidos:<\/p>\n<\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\tPrincipios clave para la ingenier\u00eda de datos<\/h2>\n\tPara alinear cada uno de estos pilares de manera que se cree la estrategia de datos m\u00e1s s\u00f3lida posible, tu estrategia de datos tambi\u00e9n debe estar informada por un conjunto de principios orientadores de ingenier\u00eda.

    A lo largo de nuestra experiencia ayudando a las empresas a evaluar, refinar y crear estrategias de datos, esto es lo que hemos encontrado que funciona mejor:

    Consolidar la l\u00f3gica de negocio<\/strong>
    La l\u00f3gica de negocio convierte los datos crudos en nuevos conocimientos. Es fundamental para ayudar a la empresa a entender c\u00f3mo est\u00e1 desempe\u00f1\u00e1ndose y d\u00f3nde pueden existir brechas. Idealmente, la l\u00f3gica de negocio debe existir en un solo lenguaje (SQL) y residir en un solo sistema. Unx analista deber\u00eda poder encontrar y comprender f\u00e1cilmente la l\u00f3gica de negocio.

    Automatizar casi todo<\/strong>
    Moverse r\u00e1pidamente requiere que todo lo que pueda ser automatizado, lo sea. Repetir pasos manuales crea espacio para errores y consume tiempo que podr\u00eda aprovecharse mejor en otras \u00e1reas. La coordinaci\u00f3n no solo se aplica al proceso de extraer\/cargar\/transformar (ETL), tambi\u00e9n puede utilizarse para probar, desplegar, alertar y otras tareas hist\u00f3ricamente manuales.

    Tratar los datos como software<\/strong>
    El proceso de construir plataformas de datos debe abordarse de la misma manera que el desarrollo de software. Al igual que el software, las plataformas de datos requieren una iteraci\u00f3n constante en t\u00e9rminos de desarrollo \u00e1gil, control de versiones y revisiones de c\u00f3digo, integraci\u00f3n y despliegue continuos, y las necesidades cambiantes del negocio.

    Involucrar al equipo interno<\/strong>
    Si bien una plataforma de datos exitosa es clave, coordinarse con los equipos internos es igual de cr\u00edtico. Tomarse el tiempo para integrarlos lo antes posible ayuda a garantizar la sostenibilidad a largo plazo con los procesos, tecnolog\u00edas y herramientas objetivo.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tMejorando el futuro orientado a los datos de tu empresa<\/h2>\n\tUna estrategia de datos empresarial act\u00faa como un director de orquesta, armonizando los datos de diferentes fuentes y departamentos para crear una sinfon\u00eda cohesiva y armoniosa.

    Recuerda, no se trata solo de construir una plataforma de datos; se trata de fomentar una cultura orientada a los datos que empodere a tu equipo e impulse tu negocio hacia adelante. En un mundo donde los datos son muy importantes, una     estrategia de datos empresarial<\/a> bien dise\u00f1ada no es solo una opci\u00f3n, es una necesidad.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n
    \n\tEn nuestra mente<\/span><\/h2>\n\tVER TODOS LOS INSIGHTS<\/a>\n\t\n\t\t\n\t\t\t
    \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\n\t
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    \n\t\t\t\t<\/svg>\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\tInsight\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t
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