Prácticas recomendadas para distribuir productos de datos listos para IA con Snowflake Internal Marketplace

La presión para pasar de experimentar con la inteligencia artificial (IA) a obtener resultados medibles nunca ha sido tan alta. Los directivos y los consejos de administración de todo el mundo están elevando sus expectativas y piden a los equipos que muestren el retorno de la inversión (ROI) y que demuestren que las inversiones en IA pueden aumentar la eficiencia, contribuir a una toma de decisiones más inteligente e impulsar el desarrollo innovador de productos. Y ninguna estrategia de IA está completa sin un fundamento de datos fiables, accesibles y contextualizados. Lamentablemente, muchas organizaciones y líderes empresariales tienen dificultades para hacer que los datos de alta calidad sean fácilmente accesibles, lo que hace que incluso las estrategias de IA más sofisticadas fracasen.

El reto de la preparación para la IA y por qué importan los productos de datos  

El éxito de la IA no depende únicamente del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML), los algoritmos y la potencia de cómputo. En realidad, todo empieza con los datos. No solo datos sin procesar, sino productos de datos altamente curados y ricos en contexto que los equipos de negocio y las máquinas puedan crear, compartir y consultar fácilmente. Los enfoques tradicionales para compartir estos productos de datos presentan obstáculos como:

• Datos en silos dispersos entre departamentos
• Esfuerzos duplicados y tiempo perdido intentando localizar conjuntos de datos fiables
• Cuellos de botella en el acceso provocados por equipos de datos centrales sobrecargados
• Incertidumbre sobre la propiedad de los datos, su integridad y su fiabilidad

En pocas palabras, los datos sin procesar no son suficientes. La IA exige datos contextuales, curados, fiables y de alta calidad en los que los equipos puedan confiar y que puedan utilizar con seguridad.

Ahí es donde entran en juego los productos de datos. No son simples conjuntos de datos; son colecciones cuidadosamente curadas, enriquecidas con metadatos, modelos semánticos y definiciones comprensibles para el negocio. Con fuentes de datos coherentes y fiables, las organizaciones pueden alinear iniciativas, entrenar modelos eficaces y hacer que la IA sea verdaderamente aplicable en toda la empresa.

Creación y distribución de productos de datos con Snowflake Internal Marketplace 

Para abordar este reto, Snowflake Internal Marketplace ofrece un espacio centralizado y seguro donde los equipos pueden descubrir, compartir y consumir productos de datos fiables. A diferencia de los enfoques de uso compartido tradicionales y fragmentados, Internal Marketplace puede:

• Hacer que los datos sean fácilmente detectables y reutilizables entre equipos

• Reducir los esfuerzos duplicados y acelerar la preparación para la IA

• Llevar a las organizaciones de depender del data sharing ad hoc de datos sin procesar a adoptar un enfoque estratégico centrado en productos de datos fiables, certificados y utilizables

• Crear un catálogo interno de confianza, no un simple repositorio de datos

Es importante destacar que Internal Marketplace aprovecha las funcionalidades nativas de Snowflake, como el data sharing y las ofertas de productos de datos, lo que permite a los equipos crear, compartir y consumir datos listos para la IA en distintas nubes y regiones con total confianza. También forma parte de Snowflake Horizon Catalog, más amplio, que ofrece no solo funcionalidades de descubrimiento y colaboración, sino también soluciones de gobernanza y seguridad. Horizon Catalog permite dar soporte a productos de datos fiables y curados, disponibles en Internal Marketplace, y proporciona las funcionalidades que hacen posible un acceso gobernado a los datos sobre los que se pueden desarrollar casos de uso de IA. 

Prácticas recomendadas para aprovechar Snowflake Internal Marketplace

A medida que las organizaciones adoptan cada vez más una estrategia centrada en productos de datos y exploran el potencial de un marketplace interno, es fundamental entender que, aunque las prácticas recomendadas ofrecen una base sólida, en ocasiones se necesitan configuraciones personalizadas. 

En Snowflake, defendemos que los dominios de datos sean los propietarios de sus productos de datos, lo que fomenta la responsabilidad y la especialización. Sin embargo, los aspectos específicos de tu marketplace interno, desde la configuración de productos de datos y la definición de roles hasta el aprovechamiento de conjuntos de datos y el impulso de la adopción por parte de los consumidores, pueden requerir ajustes para adaptarse a tu arquitectura y estructura organizativa particulares. 

Con esto en mente, hemos recopilado nueve prácticas recomendadas a modo de orientación. Estas recomendaciones tienen como objetivo ofrecer un punto de partida y consideraciones clave para maximizar el valor de los productos de datos en Snowflake Internal Marketplace, especialmente a medida que avanzas en tus iniciativas de IA.

1. Identificar los resultados empresariales y alinearlos con la estrategia de productos de datos

Por qué es importante: Para maximizar el valor de tus productos de datos, empieza por vincularlos directamente a tus prioridades empresariales más críticas, como el crecimiento de los ingresos, la captación de clientes, la adopción de productos o la eficiencia operativa. Sin esta alineación, los equipos corren el riesgo de crear activos de datos aislados que no generan resultados reales. Un enfoque alineado con el negocio ayuda a garantizar que los esfuerzos en torno a los productos de datos estén enfocados, sean medibles y puedan escalarse. Y recuerda: ¡está bien empezar poco a poco! Elige un caso de uso concreto, crea un producto de datos para respaldarlo y ve creciendo a partir de ahí. 

Cómo hacerlo: Empieza por identificar entre tres y cinco iniciativas empresariales de alta prioridad (o empieza solo con una). Para cada una, identifica los conjuntos de datos o insights específicos necesarios para alcanzar el éxito y, a continuación, enumera los productos de datos que necesitarás para hacer posible esos resultados. Si estás dando soporte a varias iniciativas, busca puntos en común entre los casos de uso que requieran productos de datos compartidos y fundamentales. Esa intersección se convierte en tu lista de prioridades para empezar a crear, de modo que puedas dar soporte a casos de uso de alto impacto y reutilizables desde el primer día.

2. Crear productos de datos curados mediante ofertas de productos de datos de la organización en Internal Marketplace

Por qué es importante: Los conjuntos de datos sin procesar y fragmentados generan fricción para los consumidores de datos e introducen riesgos en las iniciativas de IA y analíticas. Los productos de datos curados ayudan a reducir la complejidad y a estandarizar las definiciones, y te permiten ofrecer recursos fiables y listos para usar que se adaptan a las necesidades de tu negocio. 

Cómo hacerlo: Usa ofertas de productos de datos de la organización para empaquetar y compartir de forma segura productos de datos de confianza y preparados para la IA. A través de la interfaz de Snowsight, puedes crear una oferta de producto de datos, definir privilegios de acceso y establecer parámetros de descubrimiento para que los equipos puedan encontrar y consumir los datos fácilmente. Las ofertas de productos datos pueden dar soporte a una amplia variedad de casos de uso, como segmentación de clientes, entrenamiento de modelos y previsión de ingresos, al proporcionar acceso gobernado y curado a conjuntos de datos de alta calidad creados para su uso inmediato.

3. Integrar modelos semánticos para una verdadera preparación para la IA

Por qué es importante: La estructura y el contexto son esenciales para que la IA pueda consumir datos y generar información a partir de ellos de forma fiable. Los modelos semánticos proporcionan esa base, enriqueciendo los productos de datos con definiciones empresariales, relaciones y terminología legibles por una máquina. Sin ellos, los modelos de IA pueden basarse en interpretaciones inconsistentes de los datos sin procesar, lo que compromete la precisión y la escalabilidad.

Cómo hacerlo: Diseña tus productos de datos con capas semánticas sólidas desde el principio. Las capacidades de vistas semánticas de Snowflake te ayudan a extender las definiciones semánticas por toda tu organización. Esto contribuye a garantizar que los productos de datos sean detectables, ricos en contexto y optimizados para el consumo por parte de la IA, de modo que puedas reducir la ambigüedad, mejorar la calidad de los datos y acelerar el desarrollo de modelos de IA.

4. Generar confianza con la representación de dominios mediante perfiles organizativos en Internal Marketplace

Por qué es importante: En las grandes empresas, innumerables equipos publican y consumen datos. Sin claridad sobre la propiedad y la calidad de los datos, la confianza se erosiona y la adopción se estanca. Los perfiles de proveedor de datos, también denominados perfiles organizativos, aportan estructura y transparencia, garantizando que los consumidores sepan exactamente de dónde provienen los datos y quién es responsable de su mantenimiento.

Cómo hacerlo: Crea perfiles organizativos en Internal Marketplace vinculados a unidades de negocio como ventas, marketing o producto, para que los usuarios puedan identificar los dominios de negocio y confiar en ellos. Estos perfiles son una parte fundamental del Uniform Listing Locator de Snowflake, que facilita la publicación, el descubrimiento y la consulta de ofertas de productos de datos de la organización sin necesidad de instalarlos. Los perfiles generan confianza, simplifican el descubrimiento y fomentan la responsabilidad, lo que facilita que los equipos encuentren y utilicen productos de datos fiables con total seguridad.

5. Implementar flujos de trabajo de acceso seguros y gobernados

Por qué es importante: No todos los datos deben ser accesibles para todo el mundo. Equilibrar el descubrimiento de datos amplio con una gobernanza sólida es fundamental tanto para el cumplimiento normativo como para mantener la confianza organizativa. Los flujos de trabajo de acceso adecuados te permiten democratizar los datos de forma segura, evitando el uso no autorizado y, al mismo tiempo, facilitando que los usuarios aprobados encuentren y soliciten lo que necesitan.

Cómo hacerlo: Controla el acceso a los datos con precisión con el uso de capacidades como “detectable, pero no accesible” (DNA), que permite que solo determinados usuarios descubran productos de datos sin tener acceso inmediato a ellos. Esto te permite mostrar de forma eficaz los conjuntos de datos disponibles sin comprometer la seguridad. Para el consumo real de datos, el flujo de trabajo de solicitud de acceso agiliza todo el proceso: define quién puede descubrir datos, designa aprobadores para las solicitudes de acceso y automatiza la revisión y la tramitación, lo que ayuda a proteger los datos confidenciales y, al mismo tiempo, ofrece a los usuarios autorizados un acceso fluido y seguro a valiosos productos de datos preparados para la IA.

6. Diseñar productos de datos para su consumo inmediato

Por qué es importante: Los equipos necesitan productos de datos estructurados y listos para usar que puedan integrarse directamente en modelos, pipelines y otros programas. No quieren tener que reelaborar ni preparar manualmente los datos de forma exhaustiva. Crear productos de datos de autoservicio y preparados para la IA ayuda a los equipos a avanzar rápido, centrarse en la creación de valor y reducir el tiempo de obtención de información.

Cómo hacerlo: Colabora estrechamente con los consumidores de datos (de marketing, ventas, producto, etc.) y con tus equipos de analíticas para comprender sus requisitos de datos, incluidos aspectos como tablas, formatos de esquema y necesidades de enriquecimiento. Empaqueta los productos de datos teniendo en cuenta esas necesidades, asegurándote de que estén correctamente formateados, alineados semánticamente y listos para consumir de inmediato en el entrenamiento de modelos, programas de marketing, modelado de ingresos o flujos de trabajo de IA en tiempo real. Aprovecha las funciones definidas por el usuario (UDF) para aplicar lógica empresarial coherente o enriquecer datos sin procesar como parte de la creación de tus productos de datos. Con las UDF, puedes incorporar transformaciones reutilizables en las ofertas de productos de datos para reducir el esfuerzo manual, mejorar la estandarización y garantizar un acceso coherente.  

7. Fomentar la concienciación interna y la adopción de productos de datos

Por qué es importante: Incluso los mejores productos de datos del mundo no aportan ningún valor si los equipos no saben que existen o cómo utilizarlos. La adopción interna es fundamental para maximizar el retorno de la inversión (ROI) en tus iniciativas con productos de datos. Una mayor concienciación impulsa la reutilización, reduce la duplicación y acelera los plazos de los proyectos de IA.

Cómo hacerlo: Lanza una estrategia interna de capacitación para promocionar los productos de datos disponibles en Internal Marketplace:

• Anuncia los nuevos productos de datos a través de Slack, boletines por correo electrónico o sitios de intranet.

• Organiza talleres interactivos, demostraciones o “roadshows de marketplace” para presentar los recursos disponibles.

• Publica historias de éxito que destaquen cómo los equipos utilizan los productos de datos para el entrenamiento de modelos de IA, iniciativas de visión 360 del cliente, previsión de ingresos y más.

Cuantos más equipos participen, más evangelistas de productos de datos crearás y más rápido escalará tu organización con datos fiables y resultados basados en IA.

8. Establecer una estrategia de mantenimiento de datos

Por qué es importante: Los productos de datos obsoletos, desactualizados o de baja calidad erosionan la confianza y reducen la eficacia de la IA. El mantenimiento continuo garantiza que tus productos de datos se mantengan actualizados, relevantes y alineados con las necesidades empresariales y de IA en constante evolución.

Cómo hacerlo: Operacionaliza la propiedad y el mantenimiento con procesos claros:

• Asigna propietarios de productos de datos y administradores de datos para gestionar cada producto.

• Define calendarios de actualización, políticas de supervisión de la calidad y control de versiones.

• Establece procesos de retirada para dar de baja de forma segura los productos obsoletos o en desuso.

Una estrategia de mantenimiento formal mantiene tus productos de datos fiables, reduce el riesgo y permite a los equipos acceder de forma constante a datos de alta calidad listos para la IA.

9. Automatizar la creación de productos de datos para escalarlos

Por qué es importante: A medida que tu organización madura, crear y actualizar ofertas de productos de datos manualmente te ralentiza. La automatización acelera la escalabilidad, la coherencia y la capacidad de respuesta ante las cambiantes necesidades de datos.

Cómo hacerlo: Usa las API de producto de datos programáticas de Snowflake para crear, actualizar y gestionar las ofertas de productos de datos de la organización mediante manifiestos SQL y YAML. Esto permite un despliegue rápido de nuevos productos de datos entre equipos y regiones, y mantiene las ofertas de productos de datos coherentes, gobernadas y listas para la IA. Junto con tramitación automática de ofertas de productos de datos, tus equipos pueden mantener un ecosistema de productos de datos global y escalable que respalde tanto la eficiencia operativa como las iniciativas de IA.

Productos de datos fiables y detectables para impulsar iniciativas de IA 

La IA está transformando la forma en que operan las empresas. Y los datos fiables, seleccionados y de fácil acceso son el núcleo de cualquier iniciativa de IA exitosa.

Crear productos de datos en Snowflake Internal Marketplace te ayuda a prepararte para la próxima fase de tu estrategia de IA. Proporciona la base para el éxito con la IA, y permite a los equipos descubrir, compartir y consumir productos de datos listos para la IA con confianza. Si se siguen las nueve prácticas recomendadas descritas en esta entrada de blog, tu organización puede eliminar los silos de datos, reducir los esfuerzos duplicados e impulsar los proyectos de IA con los datos fiables y de alta calidad que exigen.