El futuro del análisis de datos

El futuro del análisis de datos

Los datos se han convertido en una apuesta clave para todas las empresas, ya sean tecnológicas o no. La “huella” que dejan los usuarios o clientes en la red y la digitalización de la información han generado una gran cantidad de datos que las empresas no es que puedan, sino que deben aprovechar y utilizar para tomar decisiones comerciales que les ayuden a incrementar sus ventas o tomar decisiones basadas en información veraz y no en intuiciones, obteniendo así un mayor porcentaje de acierto. Por eso es por lo que siempre repetimos que los datos con el nuevo oro negro.

A principios de 2020, parecía raro que las organizaciones fuesen a seguir invirtiendo fuertemente en analítica por lo que es evidente que la pandemia ha sido un acelerador en la transición hacia una cultura del dato para los líderes empresariales ya que han entendido que el ya asentado Big Data supone un gran valor diferencial frente a la competencia. Por lo que no nos sorprende que ya sean muchas las empresas que han implementado iniciativas de big data a un nivel de departamento o empresa.

Además, para 2025 se espera que el mundo genere 463 exabytes diarios. Imagínate cuánto valor hay en esa frase. A medida que los responsables de la toma de decisiones dentro de una empresa centran su atención en la analítica de datos, pueden aprovechar las tendencias que dan forma al futuro del análisis y que vemos a continuación.

 

Tendencias que conforman el futuro del análisis de datos

 

– Como acabamos de comentar, para 2025 se espera que el mundo genere 463 exabytes diarios y esto no dejará de crecer, por lo que las empresas deben asegurarse de contar con personal formado y cualificado con las habilidades adecuadas para respaldar las iniciativas de análisis de datos avanzados en toda la empresa.

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– Los líderes de datos y análisis tienen que lidiar con la generación de resultados empresariales a partir de sus programas basados en datos actuales y, al mismo tiempo, crear una organización eficaz de datos y análisis que sea adecuada para el futuro. Para hacer frente a estos desafíos, dichos líderes deben desarrollar una estrategia de datos y análisis y apropiarse de ella.

– Definir modelos que creen una única fuente de verdad para la empresa. Por ejemplo, algunas empresas utilizan sofisticadas capacidades de modelado de datos para crear modelos semánticos de nivel empresarial dentro de conjuntos de datos de business intelligence, que luego se visualizan en informes y paneles. Para ello, hay que recurrir a tecnologías como el cloud y el machine learning para conseguir escala y velocidad y para forjar alianzas estratégicas con proveedores de servicios que les permitan cubrir las carencias en sus capacidades internas.

– A pesar de que hay una mayor atención hacia la seguridad empresarial, los ciberataques a los datos críticos de las empresas siguen generando muchos titulares por lo que es importante que los líderes informáticos encuentren la combinación adecuada de tecnologías y procesos internos y de terceros para defender, detectar, y responder a posibles infracciones de datos. Por ejemplo,
es importante preguntar a los proveedores si sus tecnologías admiten una seguridad detallada, basada en roles y en el nivel de fila.

– El número de fuentes de datos se compone de los silos de datos que existen en las unidades de negocio, departamentos y geografías individuales. Esto crea varios desafíos de integración, desde diversos formatos de datos y requisitos de almacenamiento hasta exportaciones e importaciones manuales de datos. Los esfuerzos de transformación digital dependen de poder integrar datos de múltiples aplicaciones y fuentes de datos. Por lo que se necesitan herramientas de análisis que sean agnósticas con respecto a las fuentes de datos, las plataformas y la administración de datos.

– El Cloud aporta una gran flexibilidad, rentabilidad y, sobre todo, agilidad en los procesos a una empresa. Estas características son tan completas y cubren tantos frentes que le proporcionan al negocio todo lo necesario para que se lleven a cabo los análisis necesarios en la menor cantidad posible de tiempo. Por lo que se espera que las empresas sigan trasladando sus capacidades de datos y análisis al cloud a medida que se den cuenta de las ventajas de la escala y la funcionalidad y presenten un caso empresarial sólido a favor de dicho traslado a la alta dirección.

– Aunque el objetivo de apostar por la analítica de datos en una empresa es el de conseguir operaciones basadas en los datos que traigan un valor significativo para la empresa, todavía hay organizaciones que no consiguen ese objetivo. Y esto puede ser porque las culturas corporativas de la organización no estén listas para adoptar un enfoque basado en datos para la toma de decisiones, ya sea porque no estén estructuradas correctamente para darle cabida, o porque la fuerza de trabajo no quiera afrontar perturbaciones en su forma actual de trabajar. Por lo que puede que los directores informáticos tengan que dar un paso atrás a partir de las iniciativas ad hoc que surjan en la organización y que deban crear una estrategia holística que aborde los aspectos tecnológicos, culturales y de procesos.

– La cantidad de datos está creciendo rápidamente, y la urgencia de transformar los datos en valor en tiempo real está creciendo a un ritmo igualmente rápido por lo que las empresas, de cualquier tamaño o sector, necesitan que el procesamiento de las consultas y el cálculo numérico para acelerar la toma de decisiones sea todavía más rápido.

 

El panorama del análisis de datos presenta una excelente oportunidad para que los directores informáticos estratégicos brillen. Si quieres llevar a cabo una buena analítica de datos en tu negocio y quieres apoyarte en herramientas como Power BI, escríbenos a comunicacion@grupotecon.com o llámanos al 967 50 50 24 sin ningún compromiso. ¡Estamos para ayudarte!

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