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Por qué los datos por sí solo no valen para mucho

  • Predictive Analytics

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Los datos son uno de los activos más valiosos en una empresa. Sin embargo, la transformación de esos datos en ideas provoca tantos desafíos que su verdadero valor a menudo es difícil de realizar. Estos desafíos también dificultan que las empresas optimicen sus inversiones en tecnología.

Piénselo: sin datos, la mayoría de las tecnologías actuales, como las aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM), la planificación de recursos empresariales (ERP) y las aplicaciones de interacción con los clientes, no lograrán los objetivos para los que fueron diseñados. Y las aplicaciones analíticas solo son tan buenas como los datos que reciben.

En la reciente encuesta de Gartner a más de 3.000 CIO, los encuestados clasificaron el análisis y el BI como la tecnología de mayor diferencia para sus organizaciones. De hecho, para muchos CIO es el área tecnológica más estratégica.

Como resultado, los líderes en datos y análisis están implementando cada vez más capacidades de autoservicio para crear una cultura basada en datos en toda su organización. El enfoque de autoservicio tiene como objetivo facilitar que los usuarios de negocios utilicen y se beneficien de las herramientas analíticas y de BI con la esperanza de que generen resultados comerciales favorables en el proceso. Pero, ¿ese enfoque siempre funciona?

"Si los líderes de datos y análisis simplemente proporcionan acceso a datos y herramientas solos, las iniciativas de autoservicio a menudo no funcionan bien. Esto se debe a que la experiencia y las habilidades de los usuarios comerciales varían ampliamente dentro de las organizaciones individuales. Se necesitan procesos para ayudar a la mayoría de los usuarios de autoservicio a producir resultados significativos ", explica Carlie J. Idoine, directora de investigación de Business Analytics y Data Science en Gartner.

Por qué las iniciativas de datos caen

Las implicaciones son claras. Los datos y las herramientas por sí solos no son suficientes para producir resultados comerciales exitosos.

Las empresas no logran crear un impacto transformacional significativo en datos y análisis por varias razones, pero estos factores pueden ser difíciles de cuantificar. Más bien, la respuesta puede radicar en identificar los rasgos comunes de las empresas que han tenido éxito: liderazgo, cultura y estrategia.

La digitalización, el proceso que conduce a la transformación digital, no se trata estrictamente de tecnología. Se trata de crear cambios y utilizar tecnología para permitir este cambio y aprovechar nuevas oportunidades. Implementar la última y más avanzada tecnología en datos y análisis no transformará un negocio por sí mismo. Al igual que cualquier proceso de cambio, requiere un fuerte liderazgo y visión, fomentando una cultura de cambio, atrayendo y potenciando el talento, la capacidad de administrar el riesgo, una inversión significativa y objetivos estratégicos claros.

Los datos desempeñan un papel principal en la digitalización, pero sin la estructura organizativa y el liderazgo correctos, muchas iniciativas de datos se convierten en empresas de alto impacto y bajo impacto. Las empresas exitosas se dan cuenta del potencial de la tecnología liderando una cultura de innovación. Pueden inspirar y capacitar a los equipos para que fallen y tengan éxito en la exploración de un nuevo potencial.

Excediendo el tiempo de las estadísticas con Data Lakes

Las organizaciones también deben recordar en qué se basan sus prioridades, dónde gastan su tiempo y deben alinearse con soluciones de usos múltiples y tecnología de fácil compatibilidad.

Los lagos de datos son una de esas tecnologías, que proporcionan almacenes de datos porque están diseñados para almacenar grandes cantidades de datos en forma nativa. Estos datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, e incluyen tablas, archivos de texto, registros del sistema y más. La idea es respaldar casos de uso múltiple de los mismos datos, incluida la seguridad de la información, así como el enfoque ad-hoc de los científicos de datos de hoy en día. Esto proporciona un enfoque holístico para que los científicos de datos evalúen datos y extraigan información valiosa debido a su enfoque más rápido y simple. 

Descubre la innovación

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