Guía de Google sobre cómo fomentar una cultura basada en los datos
Nota del editor:
Desarrollar una cultura en la que reinen los datos implica a las personas, el proceso y la tecnología. Se trata de analizar la importancia de la cultura de datos y, de paso, de aplicar las decisiones basadas en datos en todos los equipos y las iniciativas de la empresa.
Hoy en día, las organizaciones deben afrontar oportunidades y riesgos, y deben tomar las mejores decisiones posibles. Implementar una cultura de datos puede ayudar a las organizaciones a ser más ágiles, a responder mejor a las necesidades de los clientes y a adoptar una actitud más abierta ante la innovación. En este informe, descubrirás qué debes tener en cuenta a medida que tu empresa adopta una cultura basada en datos, y se examinarán estos cuatro temas clave en dicha cultura:
• Funcionar con confianza
• Democratizamos las estadísticas
• Incrementar la agilidad empresarial
• Aplicación de inteligencia
Descubre cómo otras organizaciones se han pasado a sus propias culturas de datos y descubre cómo puedes incorporar estas estadísticas a tu negocio.
Por qué es importante una cultura de datos
Los datos nos indican que la cultura de datos es importante.
La revolución digital presenta a las empresas una oportunidad y un riesgo sin precedentes Hay muchos recursos online baratos y disponibles que prometen nuevos productos, nuevos mercados y nuevas oportunidades para reforzar las relaciones con los clientes. Además, amenazan la competencia calentada y provocan interrupciones perpetuas.
Cuando nos introducimos en el cambio, es importante recordar los principios fundamentales: conocer tu mercado. Céntrate en tu cliente. Perfecciona tu oferta y prepárate para adaptarla a las condiciones cambiantes. Busca eficiencia.
Es decir, puedes reunir los datos y utilizarlos correctamente. Adopta una cultura laboral en torno a ella. pero será muy diferente en función del grupo. Si proporcionas el mismo conjunto de tecnologías y datos a dos equipos diferentes con el objetivo de innovar o resolver un problema complicado, puedes obtener dos resultados muy diferentes. Cada equipo debe centrarse en sus objetivos y datos para empezar a crear una cultura de éxito.
La cultura es un agente que acelera el resultado, Según McKinsey and Company, por qué la cultura de datos es importante: "La cultura puede ser un problema de composición o una solución compuesta. Cuando la misión de los datos de una organización no está relacionada con la estrategia empresarial y las operaciones principales, no es de extrañar que los resultados de las iniciativas de analítica no cumplan las expectativas. Sin embargo, la emoción que despiertan las analíticas de datos en toda la organización se convierte en una fuente de energía y impulso. La tecnología es increíble. Imagina todo lo que podría llegar a una cultura de coincidencia".
Y recuerda, usar datos no es ninguna novedad. Desde los inicios del comercio, las personas han observado hechos reales, han averiguado qué es lo más importante y han buscado patrones que aprovechar. Las estadísticas modernas se remontan a 1749, y la gestión basada en datos ha aumentado radicalmente el PIB mundial durante más de un siglo con una sofisticación en constante crecimiento. Son tiempos revolucionarios basados en datos en los que vivimos. Acudimos a ellos porque utilizamos bien los datos.
La forma en la que las personas organizan sus trabajos cambia en función de la cantidad y de la calidad de los datos que tengan. Los antiguos agricultores usaban los datos informales para observar los patrones meteorológicos, mientras que los industriales patentaban las herramientas estandarizadas. En los albores de la era informática, habíamos aplicado las investigaciones en matemáticas y operaciones. Ahora necesitamos un método más seguro, uno que esté disponible en toda la empresa.
Por qué la cultura de datos también tiene que escalarse
¿Cómo funciona? Comencemos con la magnitud de la oportunidad. En el 2002, la capacidad de almacenamiento digital superó la capacidad analógica total. Desde entonces, la tasa de crecimiento compuesto de los datos propiedad de una empresa típica ha sido del 60%. No solo han aumentado los datos, sino que también proceden de un conjunto más variado, como navegadores, sensores, smartphones, dispositivos móviles y otros ordenadores. La tasa de cambio anual compuesto es incalculable.
Google piensa mucho en estas oportunidades. Al fin y al cabo, se fundó con una misión de organizar toda la información del mundo y, a lo largo de los años, hemos resuelto una serie de problemas fascinantes relacionados con la obtención de información valiosa y acciones a partir de grandes cantidades. de diferentes tipos de datos, ahora con una velocidad de vértigo.
Trabajamos para ofrecer insights digitales y la capacidad de tomar medidas para consumidores y empresas, tanto en nuestro trabajo publicitario con empresas como ahora, a través de las herramientas y servicios para la gestión de datos y la información valiosa que ofrecemos en Google Cloud. Nuestros productos están ayudando a agilizar la transformación digital y la innovación en empresas de todo el mundo, como ANZ, Mayo Clinic, Sanofi, UPS y más. Tomemos el ejemplo de AirAsia, que va camino de convertirse en una "aerolínea digital". Su transformación ya le está ayudando a extraer información valiosa nueva, a agilizar su trabajo y a ofrecer experiencias más personalizadas para que destaque en su sector. "Tuvimos que convertirnos en una aerolínea digital para ofrecer más clientes, personalizar las experiencias de los clientes y mejorar las reservas y las entradas", afirma Nikunj Shanti, director de producto de AirAsia. "Hemos pasado de gestionar los datos a tomar decisiones basadas en los datos".
También hemos aprendido una serie de lecciones sobre organización interna para optimizar los datos, tanto en nuestro propio recorrido como en ayudar a nuestros clientes a resolver problemas difíciles. Algunas de esas lecciones ofrecen información en este libro electrónico sobre por qué es importante la cultura de datos. Consta de cuatro pilares clave: operar con confianza, democratizar información valiosa, aumentar la agilidad empresarial y aplicar inteligencia.
Hay varias cosas sorprendentes sobre cómo organizar las operaciones de datos a escala. Gracias a los avances en las tecnologías que rodean los datos, ofrece un mayor acceso y una gestión más sencilla. Gestionar y trabajar con datos a escala es complicado, y supone un nuevo reto en comparación con el trabajo de datos en el pasado. en muchos casos, lo que se compensa con la automatización y las herramientas de los procesos de hoy en día para comprender mejor los datos. Por supuesto, cuanto mayor sea el acceso, nuevos desafíos serán la seguridad, la calidad y la interpretación.
Las grandes empresas son eficaces porque tienen unos procesos excelentes que hacen productos excelentes y reflejan una excelente comprensión y atención a sus clientes. En otras palabras, todas las empresas grandes tienen una cultura interna excelente que produce estos resultados. Los usuarios se adaptan a la curiosidad y la creatividad. Cuando es necesario, ponen en duda el statu quo e innovan con nuevos conocimientos. Aprovechan el potencial de los datos que les confían, adaptan y aplican procesos para generar valor a partir de ellos.
Nunca ha sido más cierto que ahora, cuando los cambios digitales en el Titanismo vuelven a una perspectiva más clara y precisa, la necesidad de aplicar una cultura empresarial a la hora de recoger y usar datos a gran escala es precisa. Es importante empezar cuanto antes, porque la historia nos muestra algo más: los que trabajan para alcanzar nuevos objetivos nunca dejan de tener datos, siempre y cuando sean útiles. Los avances en el cloud computing, la gestión de datos, las analíticas de datos y las tecnologías de inteligencia artificial no van a ralentizarse. Ninguna empresa debería, por cuenta propia, cambiar el mundo.
Servicios en la nube que promueven el cambio cultural
Cuando las empresas buscan reinventar su cultura de datos o crear una, a menudo nos damos cuenta de que algunos de los productos de Google Cloud son útiles.
- Cloud SQL para migrar fácilmente tus cargas de trabajo on‐premise a Google Cloud totalmente gestionado
- Cloud Spanner y Cloud Bigtable, servicios de bases de datos nativos de la nube que ofrecen una escalabilidad masiva
- BigQuery para almacenar datos a gran velocidad y a petabytes,
- Looker para la BI moderna, las analíticas insertadas y las aplicaciones basadas en datos
- Dataproc para procesar Big Data mediante clústeres de Hadoop y Spark
- Dataflow para procesar datos por lotes y en streaming de forma rápida y sin servidor
- Pub/Sub para enviar mensajes a aplicaciones independientes o desde ellas
- Preparación de datos para preparar los datos de forma rápida y visual para analizarlos o crear modelos de aprendizaje automático
- AutoML: entrena modelos de aprendizaje automático personalizados sin mucha experiencia
- AI Platform te permite llevar los modelos de aprendizaje automático a tus despliegues on‐premise o en Google Cloud
Agilidad para tu organización
La agilidad empresarial es uno de los objetivos esperados de los tiempos actuales, ya que las empresas se enfrentan a expectativas siempre activas, una tecnología que evoluciona rápidamente y una gran cantidad de datos disponibles. Pero ¿qué es la agilidad y cómo puedes conseguirla? En Google Cloud creemos que involucra a las personas, los procesos y los datos, así como la tecnología que te permite afinarlos. De esta forma, los miembros de tu organización podrán centrarse en lo que se les da bien, no en lo que se traduce en trabajo urgente. En resumen, se trata de elegir las herramientas y servicios a los que tienen acceso y hacer que estén disponibles cuando los necesitan. Se trata de abrirse camino en el tiempo y de hacer más cosas, pensar más y tener ideas nuevas.
Lo que suelen escuchar muchos tecnólogos de hoy en día (y lo que es bastante evidente en el mundo moderno) es que las herramientas que necesitan son herramientas de datos. Las empresas están inundadas de datos y cada día llegan más. A la hora de ser ágil, hay que apoyarse en los hombros de otras personas, probar herramientas específicas y no tener miedo de usarlas a gran escala. Entre estas herramientas se incluyen bases de datos gestionadas para eliminar las tareas cotidianas. Entre estas herramientas se incluyen analíticas de Big Data, adaptadas y optimizadas, por lo que muchos de ellos pueden aprovecharlos, no solo unos pocos. Incluyen todos los datos recogidos que tiene una empresa, procesados de forma repetible para que sea útil y se publique en formatos visuales y prácticos. Herramientas que pueden hacer preguntas sobre esos datos para tomar mejores decisiones, e incluso enseñar los datos que buscas para obtener predicciones.
Aprovechar e implementar la agilidad
Cuando hablamos de conceptos como la agilidad, nos referimos a actitudes y a tecnologías que usan las empresas. Cuando empezamos a crear los productos, Google empleó la tecnología más común. A medida que crece nuestra empresa, aprendimos una serie de lecciones importantes. Debido a esta escala, tuvimos que reaccionar y adaptarnos (agilidad). Nos dimos cuenta de que nuestros desarrolladores no tenían problemas para ejecutar sus propias pilas. A medida que desarrollamos la tecnología en Google, nos centramos en la simplicidad, la automatización y la transparencia. Hemos observado que, cuando los usuarios pueden acceder a una tecnología totalmente gestionada e integrada, sus datos desempeñan un papel diferente. Ahora, en lugar de dedicar el tiempo a buscar los datos adecuados o a modificarlos con el hardware o el software necesario para encontrar o analizar esos datos, los Googlers no se preocupan por la falta de conocimientos o por la falta de agilidad. en la operación, el escalado o la gestión de datos. Creemos que este tipo de mentalidad puede ayudar a los usuarios a trabajar mejor juntos y a reducir o eliminar los silos y cuellos de botella que suelen surgir. Hemos comprobado que funciona de forma interna a medida que desarrollamos productos como Gmail, que han evolucionado desde que se crearon, pero que siguen siendo sencillos y fáciles de usar, incluso para empresas.
Nuestros clientes nos cuentan que han adaptado su tecnología y cultura a una nueva actitud ágil. Por ejemplo, una empresa de medios globales, movió varios centros de datos y 1200 servicios a Google Cloud. Mejorar la agilidad de la empresa fue clave: los servicios de nivel superior les han permitido ofrecer un producto mejor y más rápido, y centrarse en lo que sus equipos internos son mejores: desarrollar servicios de música. no gestionar centros de datos. La empresa trabajó para poner los datos adecuados a disposición de los equipos cuando los necesitaban, aumentando la agilidad con las herramientas de analíticas y procesamiento de datos en streaming.
La infraestructura de analíticas de Twitter, que se ha creado como un lago de datos, recoge petabytes de datos cada día y debe replicarse en varios destinos para satisfacer las necesidades de los usuarios rápidamente. La empresa decidió replicar conjuntos de datos en Cloud Storage para poder utilizar BigQuery, Cloud Bigtable y Dataproc en Google Cloud, entre otros. Los usuarios pueden acceder a los datos que necesitan gracias a su autoservicio, lo que aporta agilidad a toda la empresa.
La institución financiera global HSBC migró su almacén de datos on‐premise a Google Cloud para agilizar su agilidad, entregar cargas de trabajo más pequeñas e integrar la automatización en sus procesos. Pudieron eliminar deudas técnicas y crear una plataforma de datos para centrarse en la innovación y no en gestionar la infraestructura. Desde la migración, HSBC ha mejorado los procedimientos de desarrollo y de pruebas, su fuente de referencia en el almacén de datos y las vistas autorizadas para acceder a datos de forma segura. Los usuarios no se ven limitados en su exploración de datos y los clientes obtienen lo que necesitan más rápido.
En última instancia, una empresa ágil es capaz de responder a las demandas del mercado, cambiar las necesidades de los clientes y afrontar retos imprevistos, todo un éxito. Piensa en la forma en que interactúan los usuarios y los datos, y descubre si se puede mejorar.
Mejores datos y negocios más inteligentes
Sabemos que desarrollar una cultura de datos tiene resultados de negocio reales. La cultura que crees se adaptará a las necesidades y los objetivos de tu organización, y lo ideal sería reunir a personas, procesos y datos.
Obviamente, los datos son fundamentales. Ya hemos hablado de cómo configurar tu infraestructura tecnológica para que tus datos te proporcionen la información valiosa que necesitas y ayude a tu empresa a ser más ágil. También es importante aplicar información a los datos para que le resulte útil en el momento actual, pero también para el futuro. Herramientas de IA y aprendizaje automático que no imaginamos hace diez años, ya disponibles, no solo en la academia, sino también en determinadas empresas grandes. Las empresas que utilizan estos tipos de analíticas avanzadas nos cuentan que pueden tomar mejores decisiones y anticiparse a la competencia.
La información es más inteligente
Sin embargo, para crear una cultura de datos colaborativa, las herramientas y los resultados de analíticas avanzadas deben ser de fácil acceso. Una vez que hayas determinado qué equipo necesita cada información, puedes configurar los usuarios con los datos adecuados para que hagan su trabajo. Por ejemplo, optimizar las operaciones y los procesos empresariales, llevar a cabo tareas de investigación y desarrollo, o responder a preguntas cotidianas. Hacer preguntas analíticas basadas en datos en tiempo real abre las puertas a nuevas ideas e innovación. Además de saber cuáles fueron las cifras de ventas del último mes, puedes aplicar los datos para comprender el registro de compras multicanal de un cliente mientras compra online, lo que genera ofertas en tiempo real basadas en una mezcla de su historial y lo que hay en el carrito.
Cuando se integran analíticas avanzadas en aplicaciones y herramientas conocidas, ya forman parte de los flujos de trabajo diarios, por lo que los usuarios pueden obtener fácilmente las respuestas que necesitan. También elimina los silos de todos los equipos cuando los responsables de ventas o de marketing, por ejemplo, no necesitan solicitar informes a sus homólogos del equipo de analíticas. sino que pueden trabajar conjuntamente en un único conjunto de datos para tomar decisiones basadas en datos más rápido. Además, gracias a las sólidas bases de almacenamiento de datos, dispones de capacidad suficiente para que todo el mundo pueda acceder a la información valiosa y los informes que necesitan.
La Sociedad Americana contra el Cáncer, un cliente de analíticas de Google Cloud, usa AI Platform para identificar nuevos patrones en las imágenes de patologías digitales. Entrenan modelos para el análisis de imágenes de IA para encontrar indicadores de cáncer, lo que permite que los investigadores identifiquen más rápidamente y, a su vez, mejoren los resultados de los pacientes. Además, pueden analizar las imágenes doce veces más rápido que antes.
LG CNS también utiliza las herramientas de analíticas de datos de Google Cloud para identificar defectos en sus líneas de fabricación de productos. Aunque ya ha entrenado modelos de aprendizaje automático, ahora utiliza Google Cloud para entrenarlos más rápido y con mayor precisión. LG CNS ha ahorrado alrededor de 1 millón de dólares por línea de producción al año con este proceso más eficiente.
En Google Cloud, integramos la tecnología de la IA y el aprendizaje automático en sistemas como BigQuery para almacenar datos y en lugares como Contact Center AI y Document Prevention. Estos tipos de estadísticas no deben estar disponibles para determinados usuarios o no deben ser difíciles de acceder. Hemos creado BigQuery ML con una interfaz de SQL que ya conoces, por lo que solo tienes que escribir una consulta para poder usar el aprendizaje automático. Además, gracias a las funciones de analíticas avanzadas integradas, podrás prepararte para la nueva generación de tecnología inteligente.
Somos firmes en la idea de que la inteligencia debe estar integrada entre los procesos, las personas y los datos. Si los usuarios tienen lo que necesitan y el proceso es sencillo, pueden llevar sus fantásticas ideas más lejos.
Obtén las estadísticas que necesitas
Los tipos de datos a los que podemos acceder en el mundo moderno pueden ser sorprendentes, apliables y, sobre todo, útiles. La mejor forma de recoger muchos datos es que estén disponibles, ya sea mediante gráficos, informes o en procesos de trabajo diarios. Esa combinación de datos e información y conocimientos humanos puede aportar nuevas formas de analizar los planes y proyectos empresariales, y generar nuevas ideas y estadísticas.
Ahora hay un montón de tecnología entre la que elegir, pero no funcionará para que la empresa avance a menos que las personas que la usan puedan acceder a ella fácilmente. Ahora, con todas las fuentes de datos (sensores de Internet de las cosas, aplicaciones empresariales, datos de marketing, etc.), es muy fácil acabar con silos de datos duplicados en toda una organización, con personas distintas en función del sistema. sobre distintos conjuntos de información o conjuntos de datos duplicados,
Llegar a un lugar donde hay una única fuente de información para los datos de una organización y donde todos pueden acceder a ellos cuándo y cómo los necesitan es el santo grial. Implica introducir los datos necesarios en el almacén de datos y crear modelos de datos en sistemas de BI para empresas, como Looker, que pueden combinar datos de 10 a 20. Aplicaciones de SaaS o en nubes públicas. De esta forma, los equipos pueden acceder a esa fuente de información veraz y tener acceso a ellos sin necesidad de atrasos ni solicitudes de cuello de botella. El gobierno de datos es fundamental para que los usuarios adecuados tengan el acceso adecuado; así, se protegerán sus datos durante todo el uso y el ciclo de vida. Esta práctica puede ser, por ejemplo, un analista de datos que genere informes de autoservicio para desglosar las ventas, o un especialista en aprendizaje automático que cree modelos para predecir los ingresos o crear una herramienta. Una cultura de datos también es una colaboración de equipo, no una combinación de equipos solo cuando necesitan una tarea completada. Cuando una cultura de datos funciona bien, con el apoyo de la tecnología, parece que los usuarios cuentan con el tiempo y los recursos necesarios para emprender nuevos proyectos que pueden contribuir al progreso de su empresa.
Para llegar a un lugar en el que puedas confiar y utilizar tus datos, así como hacer preguntas sobre ellos para avanzar, necesitarás una base tecnológica equipada con información valiosa. Las preguntas que puedes hacerte al elegir la tecnología de analítica de datos son:
- ¿Puedes obtener una vista integrada de los datos de tu organización?
- ¿Los usuarios de empresa de tu organización también pueden ver fácilmente los datos que necesitan?
- ¿La plataforma puede ingerir datos de streaming en tiempo real (sin superar el presupuesto)?
- ¿La plataforma puede gestionar tipos de datos procedentes de varias fuentes?
Usuarios + tecnología = innovación
Conectar a los usuarios que pueden producir un trabajo más impactante requiere planificación. Si consultas los tipos de colaboradores de los proyectos de IA de tu empresa, es probable que el primer paso sea que conecten y comprendan el trabajo de otros para que el proyecto sea un éxito. Las herramientas y servicios que utilizan tienen que admitir esa conexión.
Muchos clientes nos han comentado que quieren fomentar una cultura basada en los datos a la vez que actualizan la tecnología y planifican sus planes de cara al futuro. AirAsia, por ejemplo, sabía que los datos desempeñaban un papel cada vez más importante a la hora de tomar decisiones empresariales. Sus equipos analizan más de 6 PB de datos al mes y antes tenían que esperar a que se generen informes semanales o mensuales en Excel para obtener resultados de todo ese análisis. Ahora, utilizan BigQuery y sus funciones de aprendizaje automático para permitir que su equipo de 1500 miembros acceda a los datos en cualquier momento y las consultas ad hoc en datos de más de dos años. Los miembros del equipo acceden a interfaces sencillas y pueden desglosar la información detallada según sea necesario. De esta forma, se reducen los costes operativos entre un 5% y un 10%, lo que es bastante significativo en ese sector y los datos están más protegidos que cuando se almacenan en máquinas individuales.
Nuestro almacén de datos de BigQuery permite procesar datos de almacenamiento de objetos, bases de datos transaccionales, Hojas de cálculo y mucho más, para que nunca tengas que duplicarlos. También incluye conjuntos de datos públicos para que saques aún más partido de tus datos internos. Diseñamos nuestros productos para que sean fáciles de usar para que los usuarios puedan trabajar juntos y compartir información valiosa fácilmente. Además, hemos desarrollado funciones que puedes usar de ahora en adelante, como las sencillas herramientas de aprendizaje automático y otras analíticas avanzadas.
Fomenta la confianza en tus datos y equipos
La creación de una cultura de datos reúne a personas, procesos y datos. Ya hemos hablado de que los datos son correctos y de que la experiencia de uso de estos datos sea sencilla. Parte de esa idea de recopilación y uso simplificado de datos es la confianza. Con muchos sistemas on‐premise o antiguos, los datos se aíslan y los copian una y otra vez los usuarios hasta que quedan sistemas obsoletos en muchas partes diferentes. Además, cuando los conjuntos de datos empiezan a crecer, la calidad de los datos puede convertirse en un problema.
Por tanto, un paso importante a la hora de adoptar una cultura basada en los datos es hacer que los usuarios puedan confiar fácilmente en los datos; por ejemplo, que estén actualizados y que sean precisos. Por tanto, no debe existir ninguno de esos conjuntos de datos periféricos o proyectos aislados. El estándar oro es que en tu organización solo haya una fuente de datos reales, y todos los usuarios saben qué es.
La confianza es un problema de personas y procesos que puede ayudarte a alcanzar o romper tus objetivos de cultura de datos. También es un problema de tecnología de datos más grande. Cuantos más datos recojas y analices, mayor será la seguridad y el gobierno. La confianza en tus propias herramientas y procesos es una parte importante de una cultura impulsada por datos.
La práctica de la confianza en los datos
Los datos proceden de diversas fuentes, pero todos requieren el mismo nivel de protección de referencia, como el cifrado, la filtración externa de datos y los controles de acceso. Aparte de eso, es probable que tengas tus propios modelos de amenazas y áreas de enfoque para proteger los datos. Dependiendo del sector, es posible que trabajes en cumplimiento de normativas concretas. La pila tecnológica de tu proveedor de servicios en la nube debería poder proporcionar las funciones de seguridad y permitirte usar metadatos, catálogos de datos y linaje de datos para controlar los datos y definir políticas. Para facilitar la colaboración en equipo, debe ser fácil definir reglas de acceso y permitir que se compartan datos de forma segura.
Es fundamental que lo hagas para que tus analíticas de datos se implementen correctamente. Por eso, debes tener en cuenta cómo vas a implementar las prácticas y las herramientas de seguridad. En Google, BeyondCorp es nuestra propia implementación de un modelo de seguridad de confianza cero que se originó a partir de los principios de red de confianza cero. La idea es que los controles de acceso cambian del perímetro de la red a usuarios y dispositivos concretos para que puedan trabajar de forma segura desde cualquier ubicación sin una VPN. A nivel general, BeyondCorp incluye el inicio de sesión único, el proxy de acceso, el motor de control de acceso, el inventario de usuarios, el inventario de dispositivos, las políticas de seguridad y un repositorio de confianza. El acceso remoto con BeyondCorp es una solución en la nube que ofrece esta función, para que los usuarios puedan acceder a aplicaciones web internas de forma segura y remota.
Uno de nuestros clientes, una institución financiera internacional, tuvo que hacer algunas preguntas fundamentales a la hora de prepararse para su migración a BigQuery: ¿los datos están protegidos y se puede rastrear su linaje? ¿Es la infraestructura lo suficientemente fiable para aplicaciones esenciales? Usaron el etiquetado de metadatos y obtuvieron una única fuente de referencia al migrar a Google Cloud. Los datos de BigQuery siempre están cifrados. Además, la integración nativa con Gestión de Identidades y Accesos (IAM) garantiza el nivel de acceso a los datos, hasta la granularidad a nivel de columna. La organización puede ejecutar simulaciones de riesgos de forma regular y ha mejorado la estrategia de seguridad, gobierno y normativas mediante BigQuery.
Puedes utilizar una plataforma de analíticas de datos de confianza para protegerte de ataques o brechas de seguridad, pero también tiene mucho que ver con la creación de una cultura de datos sólida. Si los usuarios confían en los datos que obtienen, pueden centrarse en la innovación y en nuevas ideas.
Empezaremos con una cultura de datos
¿La cultura de datos será un problema o una solución para tu organización? Y, si es una solución, ¿cómo será? ¿Cómo sabes que ha sido un éxito? Estas preguntas pueden ayudarte a dar los primeros pasos o a ampliar lo que ya se ha empezado. La cultura de datos tendrá un aspecto diferente según la empresa en cada sector. Tú y tus colaboradores sabréis qué es lo mejor para tus equipos y tu organización, y la cultura de datos que crees será la que mejor se adapte a tu negocio.
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