Gestión del ciclo de vida del producto para organizaciones basadas en datos – Blog de IBM

En un mundo donde cada empresa es ahora una empresa de tecnología, todas las empresas deben estar bien versadas en la gestión de sus productos digitales para seguir siendo competitivas. En otras palabras, necesitan una estrategia sólida de gestión del ciclo de vida del producto (PLM) digital. PLM ofrece valor al estandarizar los procesos relacionados con el producto, desde la ideación hasta el desarrollo del producto, la comercialización y las mejoras y el mantenimiento. Esto garantiza una experiencia de cliente moderna. La base clave de una estrategia PLM sólida son los datos de productos sanos y ordenados, pero la gestión de datos es donde las empresas tienen más dificultades. Para aprovechar nuevas tecnologías como la IA para la innovación de productos, es fundamental que las empresas tengan activos de datos bien organizados y gestionados.  

Gartner ha estimado que 80% de las organizaciones no logran escalar sus negocios digitales debido a procesos de gobernanza obsoletos. Los datos son un activo, pero para proporcionar valor, deben organizarse, estandarizarse y gobernarse. Las empresas deben invertir en la gobernanza de datos desde el principio, ya que remediar grandes cantidades de activos de datos dispares y desorganizados es un desafío, consume mucho tiempo y es computacionalmente costoso. Además de brindar seguridad de los datos, los programas de gobernanza deben centrarse en organizar los datos, identificar el incumplimiento y prevenir fugas o pérdidas de datos.  

En las organizaciones centradas en productos, la falta de gobernanza puede provocar efectos posteriores exacerbados en dos escenarios clave:  

1. Adquisiciones y fusiones

Considere este ejemplo ficticio: una empresa que vende automóviles de tres ruedas ha creado un modelo de datos sólido donde es fácil acceder a cualquier dato y el formato se entiende en toda la empresa. Esta empresa tiene tanto éxito que adquirió otra empresa que también fabrica coches de tres ruedas. El modelo de datos de la nueva empresa es completamente diferente al de la empresa original. Las empresas suelen ignorar este problema y permiten que los dos modelos funcionen por separado. Con el tiempo, la empresa habrá tejido una red de datos desalineados que requerirán corrección manual. 

2. Unidades de negocio aisladas

Ahora, imagine una empresa donde el equipo de gestión de pedidos posee los datos de los pedidos y el equipo de ventas posee los datos de las ventas. Además, existe un equipo intermedio que posee los datos transaccionales del producto. Cuando cada unidad de negocio o equipo de producto gestiona sus propios datos, los datos del producto pueden superponerse con los datos de la otra unidad, lo que provoca varios problemas, como duplicación, corrección manual, precios inconsistentes, almacenamiento de datos innecesario e incapacidad para utilizar información valiosa sobre los datos. Cada vez resulta más difícil obtener información a tiempo y es probable que se produzcan imprecisiones. Las unidades de negocio aisladas obstaculizan la capacidad de los líderes para tomar decisiones basadas en datos. En una empresa bien administrada, cada equipo conectaría sus datos entre sistemas para permitir una gestión unificada de productos y una estrategia empresarial basada en datos.  

Cómo prosperar en el panorama digital actual

Para prosperar en el panorama actual basado en datos, las organizaciones deben implementar proactivamente procesos PLM, adoptar un enfoque de datos unificado y fortalecer sus estructuras de gobierno de datos. Estas iniciativas estratégicas no sólo mitigan los riesgos sino que también sirven como catalizadores para liberar todo el potencial de las tecnologías de IA. Al priorizar estas soluciones, las organizaciones pueden prepararse para aprovechar los datos como combustible para la innovación y la ventaja competitiva. En esencia, los procesos PLM, un enfoque de datos unificado y una gobernanza de datos sólida emergen como la piedra angular de una estrategia con visión de futuro, que permite a las organizaciones navegar las complejidades del mundo impulsado por la IA con confianza y éxito.

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