Creando valor a partir de la estrategia de datos
Según el Sr. Huynh Long Thuy, Director General de VieON, hace 10 o 15 años, crear un sitio web o una aplicación de servicios consistía simplemente en crear un producto y lanzarlo a Internet. El emisor entonces sólo necesita hacer una promoción básica sobre el producto para que los usuarios puedan conocerlo, acceder a él y usar el servicio fácilmente.
Sin embargo, con el rápido desarrollo de la tecnología e Internet, cada vez se desarrollan más productos tecnológicos y se colocan en el ciberespacio, y la competencia es cada vez más feroz, lo que lleva a que pensar en los datos y utilizarlos para gestionar operaciones y desarrollar productos comience a recibir más atención e interés.
“ Para que una aplicación o producto tenga éxito, es imperativo prestar atención a los factores de creación, gestión y operación de ese producto basándose completamente en datos. Por eso, desde su creación, la aplicación OTT VieON Entertainment ha tenido que prestar especial atención al uso de datos en la gestión operativa ”, afirmó Thuy.
Sr. Huynh Long Thuy, Director General de VieON.
En el entorno empresarial, la información sobre los datos del mercado y de la industria es muy importante para planificar estrategias de desarrollo empresarial. La construcción de un sistema de recopilación de información de mercado es esencial.
La información de datos puede ser estudios de mercado, escuchar información sobre los productos y servicios de una empresa en las redes sociales o sobre estrategias publicitarias y promocionales de competidores en la industria. Esta información ayudará a tomar decisiones de gestión correctas y necesarias en todo momento.
Tomar decisiones basadas en datos en lugar de tomar decisiones basadas en emociones ayudará a las empresas a estar más seguras en términos de operaciones y a comprender mejor la dirección de desarrollo de la empresa.
La toma de decisiones basada en datos en lugar de decisiones basadas en el instinto ayudará a las empresas a operar de manera más eficiente. (Foto: Le Anh Dung)
Según el Sr. Thuy, los datos en el modelo de big data tienen una capacidad muy grande (cientos de TB o más) y una velocidad de procesamiento en tiempo real. Por lo tanto, identificar datos valiosos entre millones de millones de datos es un trabajo extremadamente importante.
“ Podemos visualizar el modelo de procesamiento de datos como algo similar a desmontar piezas de Lego y colocarlas en una caja grande. La tarea del procesamiento de datos es organizarlos, resumirlos y modelarlos en objetos como casas y automóviles y transmitir el mensaje a la gente de negocios para que escuchen y comprendan lo que transmiten los datos.
Los datos sólo son verdaderamente valiosos en la forma en que las personas los leen y los utilizan. “Que los usuarios puedan comprender los datos fácilmente o no depende de cómo los presentemos ”, analizó Thuy.
Destacando la importancia de la gestión de datos, el Sr. Luu Hoang Phu, consultor de gestión de datos de FPT IS, comentó: La gestión de datos permitirá a una organización gestionar sus datos como un activo; Supervisar y orientar el cumplimiento de políticas, el uso de datos y las actividades de gestión…
El Sr. Phu describe la trayectoria de gestión de datos de la empresa de la siguiente manera: diseño de modelos de datos, almacenamiento de datos y seguridad de datos, y desarrollo de la integración e interoperabilidad de los sistemas de datos; La fase de minería de datos requiere desarrollo en calidad de datos, metadatos y arquitectura de datos. Una vez que los datos estén bien gestionados, realice análisis avanzados.
El Sr. Phu también propuso un modelo de vinculación recomendado aplicable a empresas, agencias y organizaciones en Vietnam. En ese modelo federado, una organización de gobernanza de datos se coordina con múltiples entidades para mantener definiciones y estándares consistentes en toda la organización; hace que compartir datos entre unidades de negocio sea más seguro y sencillo; Concentrar datos para explotar grandes problemas de forma más efectiva.
“ En el contexto de las muchas dificultades que existen para lograr la coherencia de los datos en sistemas de gran tamaño debido a que estos provienen de muchas fuentes con diferentes definiciones y versiones, el modelo federado permitirá ahorrar costos y aumentar la eficiencia operativa al eliminar el desperdicio y la duplicación en la entrada, el procesamiento y el almacenamiento de datos ”, enfatizó el Sr. Phu.
La seguridad de los datos debe tomarse en serio.
Uno de los requisitos previos para implementar la construcción de un sistema de datos es la seguridad de los datos y el cumplimiento de la legislación vietnamita sobre información y seguridad de datos.
Por lo tanto, cuando las empresas comienzan a implementar sistemas de big data, deben prestar especial atención a la construcción de políticas internas de seguridad de datos, los términos y condiciones del servicio para los usuarios del producto siempre deben cumplir con las disposiciones de la Ley de Ciberseguridad, Decreto No. 53/2022 del Gobierno que detalla una serie de artículos de la Ley de Ciberseguridad...
Uno de los requisitos previos para la implementación de un sistema de datos es la seguridad de los datos.
En particular, las empresas deberán cumplir estrictamente el Decreto 13/2023 del Gobierno sobre protección de datos personales, en vigor a partir del 1 de julio de 2023.
“ Las empresas y negocios que previamente hayan emitido políticas e implementado actividades de gestión de la privacidad de conformidad con las normas generales de seguridad de la información u otras normas de privacidad aún no se considerarán que han cumplido con el Decreto No. 13.
“Las empresas deben comenzar a revisar sus políticas internas y prácticas de gestión de la privacidad de inmediato para identificar brechas e inconsistencias entre sus políticas internas e implementaciones y los requisitos del Decreto N° 13 y planificar las acciones correspondientes ”, señaló Thuy.
Algunas de las regulaciones clave a cumplir incluyen: identificar el tipo de datos personales procesados; determinar la base legal para el tratamiento de datos personales; solicitud de notificación del tratamiento de datos personales; aviso de privacidad; implementar un mecanismo para que las personas retiren su consentimiento; implementar un sistema para gestionar las solicitudes de los interesados; Protección de datos y notificación/comunicación de violaciones de la protección de datos…
Desde la perspectiva de un experto en seguridad, un representante de Viettel Security señaló algunos riesgos de datos en las empresas: empleados descontentos (que enfrentan avisos de despido o están a punto de renunciar, son maltratados por superiores y quieren tomar represalias) pueden provocar comportamientos dañinos para la organización.
Los empleados sienten que tienen derecho a usar y aprovechar información confidencial; Los conflictos en el trabajo con compañeros de trabajo pueden dar lugar a conductas perjudiciales para la organización; Las creencias religiosas y políticas pueden promover conductas nocivas.
Las organizaciones criminales o agencias de espionaje pueden contratar empleados para llevar a cabo actos internos; Los empleados pueden estar buscando un préstamo rápido en efectivo para resolver problemas financieros…
Para evitar riesgos, el Sr. Thai Tri Hung, director de tecnología de Momo, recomienda que las empresas implementen soluciones de protección de datos de varias capas. En concreto, la capa de Tecnología diseñará datos multizona, cifrará todas las zonas importantes, implementará descentralización, sistemas de monitorización y prevención proactiva.
La capa Política restringirá el acceso, regulará el uso, la ética de los datos… La capa Humana educará, concienciará, monitoreará con herramientas, prevendrá con tecnología.
“ Aplicar datos a las operaciones comerciales es claramente lo correcto, pero para lograr resultados positivos de una estrategia de datos, uno debe ser plenamente consciente de los posibles riesgos y siempre ser escéptico ante conclusiones ‘estadísticamente significativas’ ”, aconsejó el Sr. Hung.
Hien Minh
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