Las 3 habilidades técnicas esenciales que todo líder de datos necesita para tener éxito.

The 3 essential technical skills that every data leader needs for success.

Empoderando a los líderes de datos con las habilidades técnicas clave para impulsar las ideas de negocio

Foto de Nick Fewings en Unsplash

Una encuesta realizada por Gartner revela una estadística sorprendente: el promedio de tiempo en el cargo de un CDO es de apenas 2,4 años. Este hallazgo impactante destaca los desafíos que enfrentan los líderes de datos y subraya la importancia de equiparlos con las habilidades técnicas esenciales necesarias para un éxito duradero.

Aunque, como líderes de datos, hay un enfoque significativo en las habilidades blandas como debería ser, desafortunadamente, en los primeros días, la falta de habilidades técnicas a veces crea una escasez de conocimientos que lleva a tenencias más cortas.

Hoy, exploremos tres áreas críticas de conocimiento técnico que empoderan a los líderes de datos para navegar por las complejidades del análisis de datos, impulsar la innovación y, en última instancia, tener un impacto duradero en sus organizaciones.

1. Capacidad para interpretar y comunicar arquitecturas

El conocimiento de la arquitectura es fundamental para su éxito como líder de datos.

Una de las primeras tareas con las que tendrá que lidiar es garantizar que la plataforma desde la cual se está sirviendo datos a la organización sea sólida y confiable. Sin embargo, los líderes con falta de conocimiento arquitectónico tienen dificultades para comprender y articular su importancia.

La arquitectura de datos es una habilidad técnica que debe combinarse con la comunicación como habilidad blanda para transmitir el mensaje a las partes interesadas técnicas y no técnicas. Esto también implica analizar e interpretar varios componentes de la arquitectura de datos, como bases de datos, almacenes, lagos y tuberías.

La comunicación efectiva de las arquitecturas facilita la colaboración y la toma de decisiones.

Las preguntas de ejemplo que debería poder hacer / responder:

  • ¿Cuáles son nuestros sistemas orientados al cliente?
  • ¿Con qué frecuencia extraemos información de ellos?
  • ¿Dónde se almacenan todos los datos en la organización?
  • ¿Cómo suele ser el flujo de datos?
  • ¿Con qué rapidez podemos analizar los datos una vez capturados?
  • ¿Cuáles son los datos que alimentan nuestros modelos de AI / ML?
  • ¿Cómo gobernamos actualmente estos datos / cómo deberíamos gobernar estos datos?
  • ¿Qué tan buena es la calidad de los datos?
  • ¿Cuáles son nuestras definiciones de datos acordadas?

2. Definición de valor de los datos a partir de casos de uso

Si los datos no brindan valor, son un pasivo, no un activo.

Como líder de datos, debería poder ver directamente a través de la palabrería y el ruido y señalar los datos que finalmente resuelven el problema empresarial. Los líderes de datos también deben poseer la capacidad de evaluar los objetivos estratégicos y los requisitos de la organización y traducirlos en casos de uso accionables impulsados ​​por datos.

Esta habilidad requiere una comprensión profunda del dominio empresarial y los activos de datos disponibles.

Las preguntas de ejemplo que debería poder hacer / responder:

  • ¿Cuáles son nuestros activos de datos críticos?
  • ¿Cómo se traducen los activos de datos en productos?
  • ¿Cómo afecta la falta de inversión en la calidad de los datos a los casos de uso empresariales finales?
  • ¿Qué casos de uso empresariales estamos resolviendo con estos datos?
  • ¿Cómo se genera ingresos y se mitigan riesgos utilizando estos datos?
  • ¿Cuáles son las prioridades del CFO / CRO / CxO y cómo habilita mi función de datos esto?

3. Comprender la complejidad y redundancias en su patrimonio de datos

Simplifique el patrimonio de datos y amplifique su eficiencia.

Junto con las oportunidades de generación de ingresos, debe haber un enfoque en la eficiencia de costos. Las organizaciones exitosas crecen rápidamente su patrimonio de TI y datos. Los líderes de datos deben comprender su patrimonio de datos y las áreas que se pueden mejorar o simplificar. Descubrir redundancias le permite optimizar operaciones, optimizar el almacenamiento y mejorar la calidad de los datos.

Esta habilidad conduce a un patrimonio de datos simplificado, eficiente y moderno que impulsa información valiosa y resultados empresariales.

Las preguntas de ejemplo que debería poder hacer / responder:

  • ¿Cuántas fuentes de datos o áreas de almacenamiento son redundantes?
  • ¿Dónde se encuentran los silos de datos en una organización y cuáles son sus impactos?
  • ¿Cuáles son las eficiencias de costos si se desactivan ciertos almacenes de datos operativos?
  • ¿Cómo se puede reducir la complejidad para simplificar la gobernanza y la calidad de los datos?
  • ¿En qué procesos empresariales depende la parte compleja del patrimonio de datos?

Conclusión

Las habilidades blandas siguen siendo esenciales; debes ser capaz de negociar con tus compañeros, comunicarte con diversos públicos, simplificar temas complejos, entre otros. Sin embargo, también debes poseer habilidades técnicas para ganar la confianza de tus equipos y el liderazgo.

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