El secreto de la estrategia de datos fiables

El secreto de la estrategia de datos fiables

danwu es asesor de privacidad e ingeniero legal en Immuta, una plataforma de control de datos automatizada para análisis. Él ha abogado por ética de datosinclusivo innovación urbanay diversidad en TechCrunch, Harvard Business Review y FastCompany. Ha ayudado a empresas Fortune 500, gobiernos y nuevas empresas con estrategias de datos éticas y ágiles. Tiene un Harvard JD & Ph.D.

Más publicaciones de este colaborador El secreto de una estrategia de datos confiable A medida que la FTC toma medidas enérgicas, la ética de datos es ahora un arma comercial estratégica

Eugene Kolker Colaborador

Eugene Kolker, PhD es economista jefe y director de XLAB en Fabuwood Corp., profesor adjunto en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York y presidente de 1Ekaroni, una empresa de servicios y consultoría. Anteriormente fue director de datos de IBM Global Services y director de datos y análisis de Seattle Children’s Healthcare System. También ha co-fundado tres nuevas empresas de tecnología digital y atención médica.

Leandro DalleMule Colaborador

Leandro DalleMule es el Gerente General para América del Norte de Planck. Es el ex director de datos y director de gestión de la información de AIG. Leandro tiene un MBA de Kellogg School of Management en Northwestern University, donde se graduó magna cum laude, un certificado de posgrado en matemáticas aplicadas de Columbia University y un B.Sc. en ingeniería mecánica de la Universidad de Sao Paulo, Brasil.

Bárbara Cohn es el miembro gerente de BLC Strategic Advisors. Anteriormente se desempeñó como la primera directora de datos del estado de Nueva York, habiendo liderado su exitosa iniciativa de datos abiertos para el gobernador Andrew Cuomo. Antes de eso, fue consejera ejecutiva/Iniciativa de interoperabilidad de datos HHS Connect bajo el alcalde Bloomberg, y ocupó múltiples puestos de liderazgo en agencias del estado de Nueva York y en la oficina del gobernador del estado de Nueva York.

Carlos Rivero
Contributor

Carlos Rivero es el director de datos de la Commonwealth de Virginia. Antes de su nombramiento, Rivero se desempeñó como director de datos y arquitecto empresarial en jefe de la Administración Federal de Tránsito del Departamento de Transporte de EE. UU. en Washington, DC

Poco después de que su uso explotara en el mundo de la oficina de correos de COVID-19, Zoom fue prohibido por una variedad de actores privados y públicos, incluidos SpaceX y el gobierno de Taiwán. Los críticos alegan que su estrategia de datos, particularmente sus medidas de privacidad y seguridad, no eran lo suficientemente sólidas, especialmente poniendo a las poblaciones vulnerables, como niños, en riesgo. El Departamento de Educación de la Ciudad de Nueva York, por ejemplo, ordenó a los maestros cambiar a plataformas alternativas como Equipos de Microsoft.

Este no es un problema específico de Zoom. Otros gigantes tecnológicos, desde Alfabeto, Manzana para Facebookhan luchado con estos problemas de datos estratégicos, a pesar de contar con ejércitos de abogados e ingenieros de datos, y los han superado.

Para remediar esto, los líderes de datos no pueden detenerse en identificar cómo mejorar sus funciones de generación de ingresos con datos, lo que el exdirector de datos de AIG (uno de nuestros coautores) llama “ofensivo” estrategia de datos. Los líderes de datos también proteger, luchar y empoderar sus socios clave, como usuarios y empleados, o promover “defensivo” estrategia de datos. El ataque y la defensa de datos son fundamentales para productos confiables basados ​​en datos.

Si bien estos problemas de datos se aplican a la mayoría de las organizaciones, los innovadores altamente regulados en industrias con gran impacto social (el “tercera ola”) debe prestar especial atención. Como articulan Steve Case y el Foro Económico Mundial, la próxima fase de innovación se centrará en industrias que fusionen los mundos digital y físico, afectando los aspectos más íntimos de nuestras vidas. Como resultado, las empresas que equilibren bien el conocimiento y la confianza, predice el grupo Boston Consulting, serán las nuevos ganadores.

A partir de nuestro trabajo en los mundos público, corporativo y de empresas emergentes, identificamos algunos “asesinos de conocimientos” y luego identificamos la alternativa confiable. Si bien la estrategia de datos confiables debe involucrar a los usuarios finales y otros grupos fuera de la empresa, como se discutió aquílas lecciones a continuación se centran en las complejidades de asociarse dentro de las organizaciones, que merecen atención por derecho propio.

Insight-killer #1: “La estrategia de datos no agrega valor a mi vida”.

Desde el comienzo de un proyecto de datos, un líder de datos confiable pregunta: “¿Quiénes son nuestros socios y qué les impide alcanzar sus objetivos?” En otras palabras: escucha. Esta pregunta puede ayudar a identificar el necesidades no satisfechas de El 46% de los equipos de tecnología y negocios encuestados que encontraron que sus grupos de datos tienen poco valor para ofrecerles.

Poner esto en acción es el líder de datos de una startup de salud de IA altamente regulada, Cognoa, que escuchó las tensiones entre sus funciones de datos defensivas y ofensivas. El director de inteligencia artificial de Cognoa identificó cómo las leyes de datos de atención médica, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos, generaban fricciones entre sus socios clave: los oficiales de cumplimiento y los ingenieros de aprendizaje automático. Los oficiales de cumplimiento necesitaban proteger la privacidad de los usuarios finales, mientras que los ingenieros de datos y aprendizaje automático querían un acceso más rápido a los datos.

para cumplir con estos objetivos multifacéticos, Cognoa primero analizó su solución priorizando sus bases de datos de mayor riesgo. Luego conectó todas esas bases de datos utilizando una sola capa de acceso y control.

Este rediseño satisfizo a sus responsables de cumplimiento porque los ingenieros de Cognoa solo podían acceder a los datos de salud en función de reglas de políticas estrictas informadas por las regulaciones de datos de atención médica. Además, dado que estas reglas se podían configurar y explicar de forma transparente sin código, superó las brechas de comunicación entre sus roles de datos y cumplimiento. Sus ingenieros también estaban eufóricos porque ya no tenían que esperar tanto para recibir copias con privacidad protegida.

Debido a que su líder de datos comenzó escuchando las luchas de sus dos socios clave, Cognoa logró sus objetivos tanto defensivos como ofensivos.


Source link