Trabajar con Datos luego del COVID

Trabajar con Datos luego del COVID

El COVID-19 ha alterado radicalmente la mayoría de los aspectos de nuestro mundo social y la forma en que hacemos negocios. Las empresas han estado modificando rápidamente la forma en que administran sus datos para sobrevivir y competir. 

La mayoría de las organizaciones se están planteando ahora preguntas muy desafiantes, que cambiarán sus estrategias de datos y análisis en los próximos años. ¿Quién debería tener permiso para acceder a datos específicos y con qué propósito? ¿Nuestra fuerza laboral tiene las habilidades y la mentalidad necesarias para trabajar de manera efectiva con los datos? En esencia, ¿cómo puede la organización llegar a estar realmente basada en datos?

 

Giro hacia la nube y SaaS

Lo que estas organizaciones realmente están adoptando es la importancia de una estrategia de análisis y datos integrados. Rápidamente se dieron cuenta de que una estrategia integrada es esencial para aprovechar las oportunidades y hacer pivotes rápidos para igualar la volatilidad del mercado, que será la nueva norma en los próximos años. Y esa estrategia se centra en gran medida en la adopción acelerada de la nube y SaaS.

 

Esto incluye todo el ciclo de vida de la cadena de suministro de datos, ya sea para el almacenamiento de datos, ingestión, entrega o análisis de autoservicio.

Confiar en entornos de datos locales heredados elimina los enormes beneficios de escalabilidad y ahorro de costos, junto con la agilidad y el acceso en tiempo real a los datos. Las organizaciones que se den cuenta de estos beneficios podrán invertir en otras áreas que les ayudarán a superar una competencia más estática.

 

esta aceleración también viene con desafíos culturales inherentes. Cómo lograr que todos participen, desde los trabajadores de línea hasta los altos ejecutivos, para que toda la organización adopte una nueva forma de trabajar.

 

Salir de las zonas de confort 

Las organizaciones también deben derribar las barreras perceptivas y conceptuales que clasifican a los trabajadores en categorías binarias de aquellos que están educados en datos y aquellos que no. Hay muchas soluciones y enfoques fácilmente disponibles para cerrar esta brecha de percepción. Existen grandes avances en la inteligencia aumentada incorporada en las plataformas de análisis para permitir a los usuarios explorar los datos con más confianza y éxito.

 

 

A medida que la analítica de autoservicio se democratiza y la fuerza laboral obtiene más acceso a más datos, los analistas de TI y de negocios Necesitan verse a sí mismos como agentes de cambio, fomentando una cultura en la que los usuarios de todos los niveles de habilidad estén empoderados para hacer contribuciones dentro del ecosistema analítico.

 

Pensar en post COVID como una época de redefinición y crecimiento ya que es el momento de adoptar nuevos modelos de datos y análisis.

 

https://blog.qlik.com/what-data-and-analytics-will-look-like-in-the-post-covid-world