Las transformaciones digitales exitosas no son posibles sin una transformación de datos exitosa. Después de todo, son los datos y la capacidad de analizarlos – sobre los clientes, empleados, infraestructura, dinámica del mercado, cadena de suministro, sistemas de tecnología empresarial y más de una organización – los que hacen posible la transformación digital.
Sin embargo, el año pasado Gartner dijo que “la información como activo” aún está en su infancia. “Los datos y el análisis son el acelerador clave de los esfuerzos de digitalización y transformación de una organización. Sin embargo, hoy en día, menos del 50% de las estrategias corporativas documentadas mencionan los datos y el análisis como componentes fundamentales para ofrecer valor empresarial”, escribió la firma de analistas en su informe, “Por qué los datos y el análisis son clave para la transformación digital”.
Además, Gartner predice que el cambio se acerca y rápidamente: dice que el 90% de las estrategias corporativas enumerarán la información como un activo empresarial crítico y la analítica como una competencia esencial dentro de dos años.
Llegar allí y tener éxito con los datos y el análisis de datos no estará exento de desafíos importantes.
Según una encuesta publicada por IDG (patrocinada por Matillion, un proveedor de transformación de datos en la nube para almacenes de datos en la nube), los desafíos son enormes. La encuesta captura la opinión de 200 profesionales de TI, ciencia de datos e ingeniería de datos en empresas con al menos 1,000 empleados.
¿Cuáles son los desafíos a los que se enfrentan las empresas? Según los resultados de la encuesta, el 47% dijo que los problemas de control de datos son el mayor desafío para los proyectos de análisis de datos. En contraste, otros desafíos principales indicados son la falta de una plataforma tecnológica escalable y confiable para procesar grandes conjuntos de datos (45%), tener demasiados procesos manuales (38%) y desafíos de limpieza y preparación de datos (36%). Además, el 40% citó la falta de visibilidad y control de los silos de datos como un desafío al colaborar con los usuarios comerciales.
Con eso, no es sorprendente saber que, en promedio, lleva una semana reunir y preparar los datos para un análisis útil, y que el 45% de todo el tiempo dedicado a las iniciativas de análisis de datos se consume en la preparación de datos. Alrededor del 60% dijo que carecen de la escalabilidad y flexibilidad que necesitan al preparar datos para el análisis.
Fue casi unánime en lo que respecta al número de empresas que buscaron formas de acelerar sus enfoques para la mejora del análisis de datos.
Entonces, ¿cómo están acelerando las empresas sus esfuerzos para mejorar el análisis de datos para impulsar mejor sus transformaciones digitales? Los encuestados dijeron que la portabilidad de los datos (57%), la facilidad de incorporación (57%) y la rentabilidad (52%) son las principales características de una plataforma de análisis que puede ayudarlos a superar los obstáculos actuales. Los profesionales de TI encuestados favorecieron la facilidad de uso (50%) y las conexiones más fáciles a las fuentes de datos (50%) como características principales; sin embargo, los ingenieros de datos, científicos de datos, arquitectos de datos y otros citaron el tiempo de rentabilidad (57%) y la capacidad de proporcionar autoservicio (51%) como capacidades esenciales.
Una parte considerable de los encuestados indicó que ya están en camino, adoptando las tecnologías y procesos que necesitan para mejorar su capacidad de analizar sus datos para una mejor toma de decisiones rápidamente. Según los resultados de la encuesta, el 38% ya utiliza almacenes de datos en la nube. Y en el futuro, el 43% dijo que espera tener todos sus datos en la nube, y el 57% planea usar estrategias de datos locales y en la nube.
Aquellos que dominan sus análisis de datos más rápidamente pueden disfrutar de una ventaja de ser los primeros en moverse. “La capacidad de una empresa para competir en la economía digital emergente requerirá decisiones más rápidas y con visión de futuro”, dijo Douglas Laney, vicepresidente de Gartner. “Los líderes de datos y análisis deben afirmarse en la planificación estratégica corporativa para garantizar que las competencias de datos y análisis se incorporen en los planes empresariales de más alto nivel de cara al público”.
