Pain Points y barreras en la adopción de servicios de Data

Las empresas están viendo la importancia estratégica que tienen los datos, pero uno de los grandes problemas con los que se topan es la definición de su estrategia de data. 

La mayoría de las organizaciones dispone de analítica tradicional, pero la clave para su éxito es que sepan adoptar una analítica más avanzada, predictiva y prescriptiva. Te contamos dónde están las principales barreras para las empresas a la hora de cambiar a una estrategia de data moderna y cómo superarlas.  

Principales barreras en la contratación de data

Las organizaciones que ya han visto el potencial de adoptar proyectos y un enfoque data-driven, están decidiendo invertir por las ventajas que aporta, como la toma de decisiones, las capacidades mejoradas que aporta, las mejoras en eficiencias operativas, la agilidad o la personalización del producto, entre otras.  

La consolidación de datos sigue siendo un desafío importante, debido a que muchas empresas tienen su información repartida y dispersa en varios repositorios o atrapada en silos inaccesibles.  

Con un panorama liderado por los macrodatos y que cambia constantemente, las organizaciones se están viendo obligadas a adoptar soluciones integradas que les ayuden en la gobernanza de los datos.  

A medida que los datos continúan creciendo, y a un ritmo cada vez mayor, las empresas se enfrentan al dilema de gestionar conjuntos de datos masivos de una forma económica. Ya no se trata de acumular toda la información disponible, sino de seleccionar estratégicamente los datos relevantes. Las claves en este proceso son el encontrar una selección eficiente de los datos, descartando los datos irrelevantes o duplicados para extraer información que realmente sea significante.  

Además, comprender el origen y el contexto de los datos es otro punto importante y complicado. Las empresas se han dado cuenta de la necesidad de contar con herramientas de visualización de datos para mejorar la comprensión. Saber interpretarlos garantiza una información más precisa y procesable.  

Limpieza de los datos

La limpieza de datos sin procesar ha ido ganando cada vez más importancia, pues ayuda a mejorar la calidad de estos, además de garantizar la precisión y confiabilidad de los análisis.  

Esto último es crucial en un momento en el que la IA y el ML están tan presentes, donde la calidad de los datos afecta directamente el rendimiento de los algoritmos.  

GPU y complejidad de la programación

La integración de GPU se ha convertido en una solución para lograr una alta potencia de procesamiento. Sin embargo, el reto radica en simplificar su programación.  

Resolver esta complejidad técnica es crucial para aprovechar todo el potencial del análisis de datos, lo que hace que las GPU sean más accesible y rentables en comparación con las CPU.  

Análisis en tiempo real y procesamiento de flujos

En el momento en el que nos encontramos, el análisis en tiempo real es un pilar para las empresas. Para ello, ya encontramos tecnologías y herramientas que ayudan a las organizaciones a procesar los datos a medida que llegan. 

Escalabilidad y desafíos en la infraestructura

La interacción entre el almacenamiento y el procesamiento en el análisis de data es fundamental, y uno de los principales problemas es la escalabilidad. Para ello, se necesitan soluciones modernas para la asignación dinámica de recursos. 

Es sistema ideal debe implementar recursos de procesamiento en función de las necesidades en tiempo real, lo que supone un gran desafío de codificación.  

Seguridad de los datos

Con el crecimiento de los datos de diversas fuentes y el aumento de los ciberataques, los riesgos de seguridad son cada vez mayores. Garantizar la seguridad de los datos es otro de los pilares fundamentales para las empresas. 

Las soluciones de autenticación están evolucionando, pero aún existen numerosos desafíos para crear un mecanismo unificado que aborde las complejidades de seguridad, especialmente en el entorno cloud.  

Solucionar los Pain Points en la adopción de data

Abordar los principales pain points relacionados con las estrategias de data pasa por implementar soluciones efectivas y mejoras prácticas.  

Algunos de los enfoques más recomendados para solucionar cada barrera son: 

• Exactitud e integridad de los datos: 

• • Se pueden implantar procesos de validación de datos y comprobaciones automatizadas para garantizar la exactitud e integridad de los datos. 
  • Establecer procedimientos normalizados de recopilación de datos y formar al personal en los protocolos de datos.  
  • Auditar y validar periódicamente los datos para identificar y rectificar imprecisiones.  
  • Invertir en herramientas de gestión de la calidad de los datos para supervisar y mantener su integridad.  

• Integración de los datos: 

• • Implantar un sistema integrado de gestión de datos o un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) para consolidar los datos procedentes de diversas fuentes. 
  • Establecer protocolos de integración de datos y formatos de intercambio de datos que permitan un flujo de datos fluido.  
  • Aprovechar las APIs disponibles para conectar diferentes sistemas y facilitar la integración de datos.  
  • Colaborar con socios y proveedores para establecer acuerdos de uso compartido y agilizar el intercambio de información. 

• Análisis e interpretación de los datos: 

• • Usar herramientas y técnicas de análisis avanzadas, como la minería de datos, el Machine Learning y el análisis predictivo para extraer información significativa de los datos de retorno. 
  • Invertir en herramientas de visualización de datos para presentarlos de forma intuitiva y fácil de usar.  
  • Desarrollar capacidades de análisis de datos dentro de la organización proporcionando formación y recursos a los analistas y equipos de datos.  
  • Fomentar una cultura basada en los datos que promueva el uso de estos en la toma de decisiones.  

• Visibilidad en tiempo real: 

• • Implementar sistemas de seguimiento en tiempo real, como dispositivos habilitados para IoT y tecnología RFID, para supervisar el estado y la ubicación de los equipos devueltos. 
  • Integrar los datos de seguimiento en plataformas o paneles centralizados para facilitar el acceso y la visibilidad. 
  • Aprovechar la tecnología cloud para permitir el intercambio de datos y colaboración en tiempo real. 

• Organización en toda la empresa: 

• • Establecer equipos o comités interfuncionales para analizar los datos y transformar los conocimientos en estrategias prácticas.  
  • Desarrollar un proceso para priorizar y aplicar iniciativas de mejora basadas en datos.  
  • Fomentar la comunicación y colaboración entre los departamentos.  
  • Supervisar el progreso y el impacto de las iniciativas aplicadas, para cambiar y perfeccionarlas en función de los resultados.  

Estrategia empresarial de data

Mediante la aplicación de mejores prácticas y soluciones mencionadas anteriormente, las empresas pueden abordar eficazmente los pain points relacionados con los datos, considerándolos de forma holística y aplicando un enfoque global que integre la gestión de datos, los análisis y las mejoras de procesos.  

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