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Big Data

Una paradoja: la mayoría de las empresas en México reconocen que necesitan datos, pero tienen dificultades con la proliferación de éstos

José Luis Becerra Pozas

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Los tomadores de decisiones de empresas en México afirman que necesitan más datos, pero tienen dificultades para manejar y extraer valor de los que tienen. Una evidente paradoja y no es la única.

Juan Francisco Aguilar, Vicepresidente y Director General de Dell Technologies México.

Y es que en lugar de ofrecer una ventaja competitiva, los datos se han convertido en una carga debido a una serie de obstáculos: la falta de habilidades de datos, los silos de datos, los procesos manuales, los silos comerciales y las debilidades de seguridad y privacidad de los datos. Así lo señala un estudio de Forrester Consulting, encargado por Dell Technologies, el cual demuestra que la mayoría de las empresas en México tienen dificultades con la proliferación de datos.

Al presentar los principales resultados de este estudio, Juan Francisco Aguilar, Vicepresidente y Director General de Dell Technologies México, resaltó la importancia de apreciar “la cultura del dato”, y expuso tres paradojas que ayudan a describir lo que sucede en nuestro país a este respecto, así como una serie de sugerencias para convertir los datos empresariales en una ventaja competitiva.

La paradoja de la percepción

El 65% de los encuestados asegura que su empresa está impulsada por los datos y que “los datos son la esencia de su organización”. Pero sólo el 20% afirma que trata los datos como capital y que prioriza su uso en toda la empresa.

Para aclarar esta paradoja, la investigación traza una medición objetiva de la disponibilidad de datos de las empresas en México.

Los resultados muestran que el 86% de las empresas aún tiene que progresar en su tecnología y procesos de datos y/o en su cultura y habilidades de datos. Sólo el 14% de las empresas se define como Campeones de datos: empresas que participan activamente en ambas áreas (tecnología/procesos y cultura/habilidades).

La paradoja de “querer más de lo que se puede manejar”

De acuerdo con la investigación, el 73% dice que recopila datos más rápido de lo que puede analizar y usar; sin embargo, el 60% asegura que constantemente necesita más datos de los que proporcionan sus capacidades actuales. Esto podría deberse a lo siguiente:

  • El 69% protege una cantidad significativa de datos en los centros de datos que posee o controla, a pesar de los beneficios conocidos de procesar datos en el Edge (donde se generan).
  • Liderazgo deficiente de datos: el 68% admite que su directorio aún no respalda visiblemente la estrategia de análisis y datos de la empresa.
  • Estrategia de TI que no se escala: el 57% incorpora más lagos de datos en lugar de consolidar los que tiene.

En consecuencia, la explosión de datos está dificultando sus vidas laborales en vez de facilitarla: el 73% se queja de que tiene un exceso de datos que no puede cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento, y el 68% dice que sus equipos ya están abrumados por los datos que tienen.

“Un 46% de los encuestados asegura que la pandemia aumentó significativamente la cantidad de datos que necesitan recopilar, almacenar y analizar”, aseveró Aguilar. “Convertirse en una empresa basada en datos es un camino y necesitarán orientación que los ayude en el recorrido”.

La paradoja de “ver sin hacer”

Durante los últimos 18 meses, el modelo as-a-Service se expandió, lo que provocó una nueva ola de negocios que dan prioridad a los datos en cualquier lugar. Sin embargo, la cantidad de empresas que han trasladado la mayoría de sus aplicaciones e infraestructura a un modelo as-a-Service sigue siendo reducida (el 25%). Esto sucede a pesar de lo siguiente:

  • 64% ve la oportunidad de escalar según las demandas cambiantes de los clientes.
  • El 70% cree que permitiría a las empresas ser más ágiles.
  • 57% prevé que las empresas podrían aprovisionar aplicaciones de forma rápida y sencilla (con sólo tocar un botón).
  • Un modelo as-a-Service ayudaría al 90% de las empresas que actualmente tienen dificultades con uno o todos los siguientes obstáculos para capturar, analizar y tomar mejores decisiones respecto de los datos; altos costos de almacenamiento; un almacén de datos que no esté optimizado; infraestructura de TI obsoleta; procesos que son demasiado manuales como para satisfacer sus necesidades.

Tres maneras de convertir los datos en ventaja competitiva

Aunque las empresas afirman dificultades para la extracción, manejo y aprovechamiento de los datos, muchas tienen planes para crear un mejor futuro: el 72% tiene la intención de implementar el Machine Learning para automatizar la forma en que detectan datos de anomalías, el 58% desea pasar a un modelo as-a-Service y el 54% planea profundizar en la plataforma de desempeño para reestructurar cómo procesa y usa los datos en los próximos 1 a 3 años.

En la parte final de su presentación, el directivo de Dell Technologies México expuso tres formas en que las empresas pueden convertir su “carga de datos” en una “ventaja de datos”:

La primera consiste en modernizar su infraestructura de TI para que encuentre los datos donde residen, en el Edge. Esto incluye acercar la infraestructura y las aplicaciones comerciales a donde los datos deben capturarse, analizarse y utilizarse para tomar decisiones, al tiempo que se evita el aumento desmedido de datos al mantener un modelo operativo uniforme en varias nubes.

La segunda es optimizar las proyecciones de datos para que éstos puedan fluir de manera libre y segura al tiempo que aumentan con Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.

Y finalmente, sugirió desarrollar software para ofrecer las experiencias personalizadas e integradas que los clientes desean.

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