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ºÚÁÏÃÅ

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.

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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.

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ºÚÁÏÃÅ 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.

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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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