Los errores más frecuentes a la hora de construir una plataforma moderna de datos

En el actual contexto empresarial, desarrollar una plataforma moderna de datos resulta fundamental para las organizaciones, sean del sector que sean, porque esto supone una fuente de información muy relevante si se explota adecuadamente. Sin la adecuada asesoría, conseguir este objetivo puede ser complejo y requiere una estricta medición y control del proceso para evitar cometer errores, ya que las implicaciones de estos pueden resultar en efectos negativos para la cuenta de resultados.

La falta de efectividad de una plataforma de datos se suele atribuir a aspectos como una tecnología inadecuada, pero, en realidad, en la mayor parte de las ocasiones se puede deber a fallos en la definición de la arquitectura o en el desarrollo de las aplicaciones desplegadas.

Para evitar que ocurra esta situación, PUE, tecnológica española referente en soluciones integrales de consultoría e implementación de proyectos de Datos, GenAI y Cloud, ha identificado cuáles son los errores más frecuentes a la hora de construir una plataforma moderna de datos.

Precipitación a la hora de abordar los objetivos

En un entorno altamente competitivo, es habitual que las compañías quieran optimizar cuanto antes todas sus cuestiones relacionadas con los datos y uno de los principales errores que cometen es tratar de empezar a lo grande, intentando resolver todos los frentes a la vez. Por ello es recomendable dividir el objetivo final en otros más pequeños e ir paso por paso.

Además, las fases iniciales de la construcción de una plataforma moderna de datos son especialmente complejas, ya que, en primer lugar, se debe realizar una estimación de los recursos que serán necesarios durante el proceso, que suele tener una duración mínima de dos años. En este sentido, es importante determinar cuál es el ciclo de vida de los datos para no incurrir en costes ocultos que puedan salir a luz posteriormente.

Esto es especialmente crítico en la Administración Pública, ya que se basa en presupuestos cerrados a largo plazo donde la valoración económica es un punto clave en cualquier propuesta.

Apostar todo a una misma tecnología: vendor lock in

El vendor lock-in es el concepto que se usa para denominar la imposibilidad de cambiar de proveedor, de software en el caso de los datos, por diversos factores: desde contratos de permanencia a desarrollos de aplicaciones cerradas o propietarias. Este tipo de servicios suelen tener asociados unos costes muy altos si el cliente quiere cambiar de proveedor.

Existen ciertos riesgos que se derivan al depender de un solo vendor, ya que en caso de fallo crítico o fuga de datos puede ser perjudicial para el negocio además de costoso. Apostar por tecnologías abiertas u open source minimiza este riesgo y fomenta la compatibilidad y operabilidad de la plataforma a largo plazo.

Obviar los aspectos relacionados con la seguridad y la gobernanza

El compliance y la seguridad de los datos es un aspecto que está sometido a regulaciones tanto nacionales como internacionales, por lo que es habitual que suponga un quebradero de cabeza para muchas organizaciones. Por ello, una correcta gestión de la gobernanza es imprescindible para mantener el delicado equilibrio entre la democratización del acceso a los datos por las diferentes áreas de negocio y la necesidad de cumplir las normativas de tratamiento de datos, especialmente si se trata de información de carácter sensible.

Es aquí donde las plataformas modernas de datos juegan un papel fundamental, puesto que facilitan esta gestión y visibilidad a los responsables que gestionan la información corporativa.

No fomentar una cultura del dato dentro de la organización

Además de la parte más técnica, es importante no obviar la parte de la transformación empresarial que se necesita para desarrollar compañías impulsadas por los datos. Esta cultura beneficia la toma de decisiones porque permite basarlas en información precisa y verificada, evitando el riesgo de cometer errores estratégicos derivados de intuiciones o suposiciones.

Sin un enfoque en el valor que tienen los datos, se pierden oportunidades para mejorar e innovar, lo que limita el crecimiento y la competitividad. La falta de una gestión eficiente de los datos también dificulta la colaboración entre equipos y hace que los procesos sean más lentos.

Finalmente, la ausencia de una cultura del dato puede derivar en una menor capacidad para adaptarse a cambios del mercado, ya que la organización no cuenta con los insights necesarios para anticiparse a las tendencias emergentes.

“El impacto de no abordar adecuadamente la adopción de una plataforma moderna de datos sin duda conllevará problemas de rendimiento, costes ocultos que aparecerán tarde o temprano, especialmente en entornos Cloud, falta de cumplimiento en las expectativas de negocio y casi con total seguridad, la migración a otro entorno distinto pensando que eso resolverá los problemas existentes”, afirma Sergio Rodríguez de Guzmán, CTO en PUE. “Una empresa Data Driven podrá ser AI Driven, puesto que los datos de calidad son la base para desarrollar una IA empresarial de calidad”.

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