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Modernizar los datos con fines estratégicos

En colaboración con MIT Technology Review Insights

A medida que las organizaciones se esfuerzan por adoptar la IA y otras tecnologías emergentes basadas en datos, muchas se ven frenadas por los mismos retos fundamentales persistentes: calidad y disponibilidad de los datos, problemas de gobernanza y complejidad de la arquitectura heredada.

 

En respuesta, los líderes están tomando medidas para modernizar sus capacidades de datos, reevaluando sus estrategias y estableciendo nuevos procesos, sistemas y prácticas para resolver sus mayores desafíos subyacentes de una vez por todas.

 

Thoughtworks ha colaborado recientemente con MIT Technology Review Insights para averiguar cómo abordan sus viajes de modernización de datos 350 líderes de datos de diversos sectores: los temas clave explorados incluyen los objetivos clave de la modernización y los beneficios potenciales, el desarrollo de una visión y una estrategia, los impedimentos comunes y cómo abordarlos, y la obtención de la alineación organizativa y la aceptación empresarial.

 

Obtén tu copia para explorar las conclusiones, junto con consejos de expertos en modernización de datos y descripciones detalladas de iniciativas de modernización de datos en tres grandes organizaciones.

46% de los ejecutivos de datos y tecnología

afirman que la mejora de la toma de decisiones es el principal objetivo de sus esfuerzos de modernización de datos, por encima del apoyo a los modelos de IA (40%) y la descarbonización (38%).

Descarga tu ejemplar y descubre por qué debes:

Mantener tus objetivos de IA en perspectiva y considerar el valor más amplio que la entrega de datos de mayor calidad de forma más rápida y segura puede crear para tu negocio.

Alinear los objetivos de modernización con objetivos estratégicos más amplios, y articular claramente cómo los datos pueden ayudar a las unidades de negocio a alcanzar sus objetivos para asegurar la aceptación crítica.

Aportar prácticas modernas de ingeniería de software a tu estrategia de datos y aplicarlas para resolver los retos persistentes en torno a la calidad, el acceso y la usabilidad de los datos.

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