Los 5 desafíos a los que se enfrenta el Big Data

El rango de aplicación del Big Data va desde la toma de decisiones al aumento drástico de la productividad, pasando por la segmentación de clientes. La necesidad de talento, la calidad de los datos, su correcta reglamentación y protección, unido al cambio dinámico son los grandes desafíos de esta tecnología.

Big Data es una de las tendencias tecnológicas más importantes para la transformación digital de las empresas, ya que ha representado uno de los mayores impactos en diferentes sectores económicos y empresariales. La aplicación de este tipo de tecnologías es variada y va desde la toma de decisiones, pasando por la segmentación de clientes, hasta el aumento drástico de la productividad. Por ejemplo, un 53% de las empresas a nivel mundial han mejorado sustancialmente sus servicios de Atención al Cliente gracias a esta tecnología.

Sin embargo, a pesar de que la inversión en este tipo de tecnología no para de crecer, la realidad es que el 65% de los proyectos basados en Big Data que se lanzan en España acaban fracasando. Las razones se deben a la escasa preparación tecnológica y formativa de las empresas, o bien por no contar con expertos externos que ayuden a diseñar y monitorizar este tipo de innovaciones. Sumado a que la transformación digital en España avanza, pero a un ritmo medio, las empresas deben analizar los desafíos que supone el Big Data y determinar de qué manera impactará en cada uno de sus procesos a la hora de implementarla.

Hemos identificado los siguientes retos:

— Necesidad de talento: El avance del Big Data en los últimos años ha sido tan rápido y ha impactado de tal manera que los profesionales en este campo se han convertido en los más codiciados por las empresas. Los científicos de datos se encuentran entre los expertos mejor pagados de la industria. Esto es debido a una de sus principales funciones, que radica en analizar grandes volúmenes de datos con distintas soluciones tecnológicas para poder determinar si la información es valiosa, con el objetivo de mejorar distintos tipos de procesos en la empresa.

— Calidad de los datos: Uno de los retos más importante al implementar soluciones de Big Data es asegurarse de que la información que se analiza sea precisa y relevante para el negocio. A pesar de que este proceso ralentice la presentación de informes, será fundamental para asegurarse de que las ideas a implementar estén basadas en información relevante.

— Ciberseguridad: El almacenamiento de datos, especialmente de aquellos que son catalogados como confidenciales, suele ser uno de los objetivos más atractivos para los ciberataques. Las empresas deben asegurarse de que sus repositorios de datos ya sean en servidores físicos o virtuales, cuenten con las medidas de seguridad necesarias para evitar el robo, el secuestro o incluso la destrucción de la información.

— Reglamentación: La mayoría de la información que almacenan las empresas es confidencial o privada, por lo que es importante cumplir ciertos marcos legales propios de cada industria a la hora de almacenar y analizar los datos. Como consecuencia del rápido avance de las tecnologías en Big Data, las compañías deben garantizar la protección y circulación de los datos propios y de clientes con los últimos códigos normativos como el Reglamento General de Protección de Datos.

— Cambio dinámico: El desarrollo constante y rápido de la tecnología obliga a las organizaciones a repensar la posibilidad de invertir en herramientas de Big Data. Sin un análisis correcto de los procesos que se desean agilizar o los costes que se desean ahorrar, puede resultar en una mala implementación, causando una pérdida de dinero, tiempo y obsolescencia a corto plazo.

El Big Data ofrece a las compañías la posibilidad de obtener un conocimiento detallado, fiable y profundo para tomar decisiones más inteligentes y menos arriesgadas. La importancia crucial de esta tecnología no radica en almacenar un gran volumen de datos, sino en saber analizarlos para extraer el máximo valor de ellos. Las empresas deberán primero considerar para qué tipo de procesos necesitan implementar las soluciones de análisis de datos y qué desafíos presenta su implantación, con el objetivo de reducir costes y aumentar la rentabilidad del negocio.

Por Rafael Conde del Pozo, Director de Digital & Innovación de Vector ITC

Fuente: diarioti.com

 

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