A las organizaciones les sigue costando avanzar en datos y análisis

"La mayoría de las organizaciones deberían estar mejor en materia d datos y análisis, dados los beneficios potenciales", dijo Nick Heudecker, vicepresidente de investigación de Gartner. "Las organizaciones en niveles de madurez transformacionales han aumentado la agilidad, una mejor integración con los socios y proveedores, y un uso más fácil de las formas predictivas y preceptivas de análisis".

La encuesta pidió a los encuestados que califiquen sus organizaciones de acuerdo con los cinco niveles de madurez de Gartner para datos y análisis. Las conclusiones muestran que el 60 por ciento de los encuestados en todo el mundo se calificaron a sí mismos en los tres niveles más bajos.

La encuesta pone de manfiessto que el 48 por ciento de las organizaciones en Asia Pacífico informaron que su madurez de datos y análisis se encuentra en los dos niveles superiores. Algo que contrasta con el 44 por ciento en América del Norte y solo el 30 por ciento en Europa, Medio Oriente y África (EMEA).

La mayoría de los encuestados en todo el mundo se encuentran en el nivel tres (34 por ciento) o en el nivel cuatro (31 por ciento). El veintiuno por ciento de los encuestados estaba en el nivel dos, y el 5 por ciento en el nivel básico, el nivel uno. Solo el 9 por ciento de las organizaciones encuestadas informaron estar en el nivel más alto, nivel cinco, donde se encuentran los mayores beneficios de transformación.

"No asuma que adquirir nueva tecnología es esencial para alcanzar niveles transformacionales de madurez en datos y análisis", dijo Heudecker. "Primero, concéntrese en mejorar la forma en que las personas y los procesos se coordinan dentro de la organización, y luego observe cómo mejora sus prácticas con socios externos".

Mejorar la eficiencia de los procesos fue, con mucho, el problema más común que las organizaciones trataron de abordar con datos y análisis, con el 54 por ciento de los encuestados en todo el mundo en sus tres principales problemas. La mejora de la experiencia del cliente y el desarrollo de nuevos productos fueron los segundos usos más comunes, con el 31 por ciento de los encuestados que enumeran cada problema.

La encuesta también reveló que, a pesar de la gran atención que se presta a las formas avanzadas de análisis, el 64 por ciento de las organizaciones todavía considera los informes y los paneles de las empresas como sus aplicaciones críticas de negocio más importantes para datos y análisis. De la misma manera, las fuentes de datos tradicionales, como los datos transaccionales y los registros, también continúan dominando, aunque el 46 por ciento de las organizaciones ahora informan que usan datos externos.

"Es fácil dejarse llevar por las nuevas tecnologías, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial", agregó Heudecker. "Pero las formas tradicionales de análisis e inteligencia de negocios siguen siendo una parte crucial de cómo se organizan las organizaciones hoy en día, y es poco probable que esto cambie en el futuro cercano".

Las organizaciones señalan una amplia gama de barreras que les impiden aumentar el uso de datos y análisis. No hay una razón clara; las organizaciones tienden a experimentar un conjunto diferente de problemas según su geografía y el nivel actual de madurez. Sin embargo, la encuesta identificó las tres barreras más comunes como: definición de datos y estrategia de análisis; determinar cómo obtener valor de los proyectos; y resolver problemas de riesgo y gobernanza.

"Estas barreras son consistentes con lo que Gartner escucha de organizaciones clientes que están en los niveles de madurez dos y tres", dijo Jim Hare, vicepresidente de investigación de Gartner. "A medida que la madurez organizacional mejora a nivel empresarial y más allá, los problemas de organización y financiación tienden a aumentar".

En términos de infraestructura, las implementaciones en las instalaciones aún dominan a nivel mundial, que van del 43 al 51 por ciento de las implementaciones según el caso de uso. Las implementaciones de nubes públicas puras oscilan entre el 21 y el 25 por ciento de las implementaciones, mientras que los entornos híbridos representan entre el 26 y el 32 por ciento.

"Donde las cargas de trabajo analíticas se ejecutan se basa en mucho en que se generan y almacenan los datos. Hoy, la mayoría de las cargas de trabajo en la nube pública son nuevas y no veremos el porcentaje de uso de la nube que las cargas de trabajo heredadas migren en masa", dijo Hare. "Eventualmente, este escenario sucederá, pero dado el grado en que los esfuerzos modernos de datos y análisis utilizan de manera abrumadora los tipos de datos tradicionales almacenados en las instalaciones, este cambio probablemente demorará varios años en completarse".

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