Los datos en las compañías cada vez son más indispensables. No obstante, para el 67% de los líderes de TI define su entorno del big data como algo “caótico”. Por ello, en este artículo te presentaremos el estado y panorama del big data qué describe cómo las empresas pueden aprovechar al máximo las tendencias que darán el futuro del análisis de datos.
Este es un estudio realizado por IDG, quienes ejecutaron una encuesta cuantitativa entre 200 líderes de TI en Estados Unidos en empresas con más de 500 empleados, en todas las industrias.
Para calificar, los encuestados tuvieron que participar en decisiones relacionadas con iniciativas de análisis de big data, como estrategia, análisis de necesidades, recomendaciones y compra/aprobación de soluciones.
Tendencia 1: Big Data en todas partes
A medida que aumenta el alcance y la sofisticación de las iniciativas de big data, los CIO deben asegurarse de que se implementen las habilidades y las capacitaciones adecuadas para apoyar las iniciativas de análisis avanzado dentro de TI y en toda la empresa.
Es por ello, que la explosión de datos en los últimos años ha hecho comprender su relevancia e importancia. En el mundo, ya se están generando unos 2,5 exabytes de datos todos los días. Se espera que esta cantidad aumente a 463 exabytes todos los días para el año 2025.
Por consiguiente, los líderes empresariales y de TI saben que deben extraer tanto valor como sea posible para moverse con rapidez y obtener una ventaja competitiva.
Conozca los estados actuales de big data en las empresas.
Tendencia 2: Las expectativas son muy altas
Sí en realidad quieres obtener una visibilidad operativa en tu negocio y tener un crecimiento notable, debes tener en cuenta que es necesario encontrar los detalles en la big data, ya que en ella se esconde un valor oculto.
Por tal motivo, es de esta forma cómo obtendrás grandes expectativas respecto a capturar nuevos conocimientos. Estas expectativas se traducen en una variedad de objetivos empresariales que están influyendo en las inversiones en datos, lo que incluye una mejor toma de decisiones, mejoras de seguridad, aumentos de la productividad y experiencias mejoradas de los clientes.
Por ello te invitamos a ver la siguiente tabla donde demuestra una mejor viabilidad en sus negocios.
Por otra parte, para satisfacer las mayores expectativas de mejoras empresariales, los CIO deben seguir trabajando estrechamente con grupos funcionales como RR. HH. finanzas y la cadena de suministro para alinear los objetivos y las iniciativas de datos.
De acuerdo con Gartner, es clave tener una estrategia impulsada por el negocio: “Los líderes de datos y análisis tienen que lidiar con la entrega de resultados empresariales de sus programas basados en datos hoy en día y, al mismo tiempo, crear una organización eficaz de datos y análisis que sea adecuada para el futuro. Para hacer frente a estos desafíos, estos líderes deben responsabilizarse y desarrollar una estrategia de datos y análisis”.
Tendencia 3: el análisis aún es un territorio inexplorado
Sí aún tu organización está en busca de dominar el territorio inexplorado del big data, deben definir modelos que creen una única fuente de verdad en la empresa. Por ejemplo, algunas empresas utilizan capacidades sofisticadas de modelado de datos para crear modelos semánticos de nivel empresarial en conjuntos de datos de inteligencia empresarial, que luego se visualizan en informes y paneles.
Para ello, los líderes de TI necesitan aprovechar tecnologías como la nube y el machine learning (Aprendizaje automático) para lograr escalabilidad y velocidad, y forjar asociaciones estratégicas con proveedores de servicios a fin de llenar los vacíos de sus capacidades internas.
Los líderes de TI están implementando varias herramientas de análisis para aprovechar todos los datos que fluyen hacia sus organizaciones. Casi dos tercios (un 64 %) de los líderes de TI dicen que están utilizando dos o más soluciones de análisis.
Esas soluciones, a menudo, están dispersas en diferentes partes de la empresa, lo que tiene como resultado una gran cantidad de rotación virtual: el 67 % reconoce que el análisis de big data es “caótico” en su organización y el 70 % está de acuerdo en que los datos son subutilizados.
Tendencia 4: La seguridad sigue siendo prioridad en el análisis de datos
A pesar de la mayor atención en la seguridad empresarial, las vulneraciones de datos de alto perfil siguen generando titulares. Por ello, los líderes de TI comprenden la necesidad de una diligencia continua: La preocupación por la seguridad de los datos es el principal inhibidor de la operacionalización de big data, y la seguridad es el área que necesita más mejoras para demostrar el ROI de las iniciativas de datos.
Es un gran desafío. Dados los altos volúmenes de datos, la variedad de formatos y la necesidad de apoyar la comunicación y la colaboración basada en datos más allá del firewall tradicional, los líderes de TI deben encontrar la combinación adecuada de tecnologías y procesos internos y de terceros para defender, detectar, y responder a posibles filtraciones de datos.
Los equipos de TI y de seguridad deberían alinearse para enfatizar las capacidades de seguridad cuando evalúan las soluciones de análisis. Por ejemplo, es importante preguntar a los proveedores si sus tecnologías admiten la seguridad detallada, basada en roles y de nivel de fila.
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Tendencia 5: la integración es un obstáculo importante
Los esfuerzos de transformación digital dependen de poder integrar datos de varias aplicaciones y orígenes de datos. Los líderes estratégicos de TI necesitan herramientas de análisis que sean independientes con respecto a los orígenes de datos, las plataformas y la administración de datos: de los líderes de TI encuestados, el 81 % dice que esta característica es crítica o muy importante.
Es por ello, que la cantidad de orígenes de datos se compone de los silos de datos que existen en unidades de negocios, departamentos y geografías individuales. Esto crea una variedad de desafíos de integración significativos, que van desde diversos formatos de datos y requisitos de almacenamiento hasta exportaciones e importaciones manuales de datos que consumen mucho tiempo.
Tendencia 6: la nube está derribando barreras con el análisis de datos
Los beneficios de la nube pública han ido más allá del ahorro de costos a medida que las organizaciones amplían sus transiciones a aplicaciones, plataformas e infraestructura basadas en la nube. Los primeros problemas respecto a la migración de datos a la nube han permitido comprender que las protecciones de seguridad de los proveedores de servicios en la nube son, a menudo, más sólidas que aquellas que las organizaciones pueden proporcionar por sí solas.
Por consiguiente, la nube proporciona la escalabilidad y la velocidad que las organizaciones requieren para procesar y analizar rápidamente grandes conjuntos de datos.
El 34% de las herramientas de análisis se basan en la nube
Tendencia 7: Se busca el valor de los datos
El rol principal del análisis es encontrar información valiosa que lleve a mejoras empresariales. Sin embargo, los desafíos son que impiden que muchas organizaciones logren ese objetivo. Solo el 31 % de las organizaciones dicen que son expertos en extraer información valiosa de los datos en varias fuentes para crear activos empresariales de confianza. El resto considera que tiene un conocimiento promedio en el mejor de los casos.
Por otro lado, la ciencia de datos encabeza la lista de los líderes de TI como la habilidad requerida más difícil de contratar, frente a otros talentos solicitados para seguridad, inteligencia artificial y servicios en la nube. En términos generales, es posible que las culturas corporativas no estén preparadas para adoptar un enfoque basado en datos para la toma de decisiones, ya sea porque no están estructuradas correctamente para apoyarlo o porque a la fuerza de trabajo le preocupa que existan posibles interrupciones en las formas en que trabajan actualmente.
Tendencia 8: Hay una necesidad de velocidad en análisis de datos
El negocio se mueve rápido, pero el ritmo se intensificó este siglo a medida que Internet igualaba las condiciones para las empresas más pequeñas y los nuevos participantes en todos los sectores. Hoy las empresas de todos los tamaños deben ser ágiles y tomar decisiones rápidamente para seguir siendo competitivas.
La buena noticia es que tienen una gran cantidad de datos. El desafío es la necesidad de un procesamiento rápido de las consultas y el análisis de los números para potenciar la velocidad de la toma de decisiones.
Los líderes de TI conocen esta necesidad de velocidad de datos. Los usuarios piden análisis y agregación de datos en tiempo real, además de acceso más rápido a los datos. Sin embargo, estas capacidades se encuentran entre las más difíciles de proporcionar.
Otra consideración son las características de agregación. La capacidad de agregar datos a partir de varios orígenes a una interfaz o informe puede mejorar radicalmente el rendimiento de las consultas en conjuntos de datos a escala de petabytes
Tendencia 9: EL ROL DE “ANALISTA CIUDADANO” SE ESTÁ AFIANZANDO
Debido a la escasez actual de habilidades en ciencia de datos, las empresas necesitan reducir la carga de TI facultando a los individuos para que se conviertan en “analistas ciudadanos”. Esta tendencia requiere herramientas fáciles de usar, que permitan a los trabajadores realizar análisis y extraer sus propias ideas de los datos más relevantes para sus roles.
Las herramientas que aprovechan la automatización avanzada, los modelos de datos reutilizables y la inteligencia artificial proporcionan un camino para el analista ciudadano. Este cambio también ayuda a abordar la resistencia cultural. Si los usuarios se dan cuenta de que pueden obtener las respuestas que necesitan rápidamente sin depender de conjuntos de habilidades especializadas, es más probable que adopten las herramientas que están a su disposición.
Es decir, que Los líderes de TI deben buscar herramientas de análisis con capacidades de autoservicio que faculten a los usuarios no técnicos para acceder, preparar y visualizar datos fácilmente. A fin de reducir aún más la carga del personal de TI, los CIO deben acelerar los esfuerzos de automatización a la vez que adoptan herramientas de análisis integradas con inteligencia artificial y machine learning. En el futuro, Gartner predice que el “análisis conversacional” ganará adherencia, mediante el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología de asistente virtual a fin de facilitar las consultas diarias para los usuarios.
Los líderes de TI entienden la necesidad de equilibrar la funcionalidad y la facilidad de uso. El 86 % de los encuestados está de acuerdo en que las soluciones de análisis deben ser potentes y fáciles de usar.
Además, el 82 % está de acuerdo en que el análisis de autoservicio es una prioridad en sus organizaciones y el 66 % dice que estas capacidades son fundamentales a la hora de evaluar herramientas y soluciones nuevas.
¿Cómo apaciguar el caos del análisis de datos?
Un excelente primer paso para calmar el caos es identificar qué herramienta de inteligencia empresarial puede ayudar a simplificar las complejidades a las que se enfrentan las organizaciones hoy en día.
Los profesionales de TI se dan cuenta de lo fundamentales que son los datos para sus organizaciones. El siguiente paso para desbloquear su poder es realizar una mayor alineación de los objetivos de datos empresariales y de TI a fin de comprender cómo las soluciones de análisis de big data pueden resolver las preocupaciones hoy en día y en el futuro.
Por ello te invitamos a que leas nuestra integración con power BI para el análisis de datos de tu negocio con la ayuda de helppeople.
