#Libro Estrategia de Datos (Bernard Marr) - Compartir 10 ideas
Toda empresa es, ante todo, un negocio de datos y que, con un framework replicable, puede convertir su oro analítico en ingresos, alineando decisión, operación y monetización bajo una gobernanza clave
Cuando asesoro a directorios que buscan monetizar datos, una referencia para romper el hielo es Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things (Kogan Page, 2017) de Bernard Marr. Ingeniero convertido en consultor de alto nivel, Marr ha guiado a IBM, Royal Bank of Scotland y la ONU en el diseño de arquitecturas data–driven .
Publicado en la antesala de la explosión masiva de la IA generativa, el libro parte de una constatación radical: toda organización, aun la que vende tornillos, ya es una empresa de datos . Marr propone un itinerario completo, desde la detección de oportunidades hasta la gobernanza que impide convertir el “oro analítico” en un pasivo legal. Las recomendaciones se ilustran con casos de Google, Walmart, Airbus y Wimbledon, lo que convierte la obra en un puente entre el laboratorio y la sala de juntas .
El valor central es un marco replicable que conecta decisión, operación y monetización como tres vértices inseparables de la estrategia de datos.
CONTENIDO
- Ideas fundamentales
- Resumen del libro: Cambio de paradigma y transformación personal
🏅 Análisis delos capítulos y aprendizajes destacados
🏅 Cómo llevarlo a la práctica: “Transformar lo imposible en posible”
🏅 Conclusión: "Transformar el mundo para un futuro mejor”
🏅 Referencias
🏅 Sigamos inspirando al mundo
Ideas Fundamentales
Transformación de los negocios en organizaciones orientadas a los datos: Todas las empresas deben evolucionar hacia un modelo de gestión basado en datos para sobrevivir en el contexto digital.
Toma de decisiones basada en datos: Uso de analytics para responder preguntas estratégicas sobre clientes, mercados y competencia.
Eficiencia operativa mediante el análisis de datos: Optimización de procesos internos, servicios al cliente y mantenimiento predictivo.
Monetización de datos: Cómo las empresas pueden generar ingresos directamente desde los datos.
Fuentes y recolección de datos: Clasificación y obtención de datos internos, externos y nuevos tipos como datos sensoriales o no estructurados.
Tipos de análisis de datos: Desde descriptivo hasta prescriptivo, incluyendo machine learning y deep learning.
Infraestructura tecnológica para datos: Requisitos de almacenamiento, procesamiento y acceso, y el rol del big data as a service.
Habilidades y competencias organizacionales: Enfrentar la escasez de talento y construir capacidades internas o tercerizadas.
Gobernanza de datos: Seguridad, privacidad, propiedad y cumplimiento normativo como pilares de una estrategia sostenible.
Implementación y revisión de la estrategia de datos: Creación de una cultura orientada a datos y la necesidad de adaptación continua.