Los 5 desaf铆os a los que se enfrenta el Big Data

El rango de aplicaci贸n del Big Data va desde la toma de decisiones al aumento dr谩stico de la productividad, pasando por la segmentaci贸n de clientes. La necesidad de talento, la calidad de los datos, su correcta reglamentaci贸n y protecci贸n, unido al cambio din谩mico son los grandes desaf铆os de esta tecnolog铆a.

Big Data es una de las tendencias tecnol贸gicas m谩s importantes para la transformaci贸n digital de las empresas, ya que ha representado uno de los mayores impactos en diferentes sectores econ贸micos y empresariales. La aplicaci贸n de este tipo de tecnolog铆as es variada y va desde la toma de decisiones, pasando por la segmentaci贸n de clientes, hasta el aumento dr谩stico de la productividad. Por ejemplo, un 53% de las empresas a nivel mundial han mejorado sustancialmente sus servicios de Atenci贸n al Cliente gracias a esta tecnolog铆a.

Sin embargo, a pesar de que la inversi贸n en este tipo de tecnolog铆a no para de crecer, la realidad es que el 65% de los proyectos basados en Big Data que se lanzan en Espa帽a acaban fracasando. Las razones se deben a la escasa preparaci贸n tecnol贸gica y formativa de las empresas, o bien por no contar con expertos externos que ayuden a dise帽ar y monitorizar este tipo de innovaciones. Sumado a que la transformaci贸n digital en Espa帽a avanza, pero a un ritmo medio, las empresas deben analizar los desaf铆os que supone el Big Data y determinar de qu茅 manera impactar谩 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 煤ltimos a帽os ha sido tan r谩pido y ha impactado de tal manera que los profesionales en este campo se han convertido en los m谩s codiciados por las empresas. Los cient铆ficos 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 vol煤menes de datos con distintas soluciones tecnol贸gicas para poder determinar si la informaci贸n es valiosa, con el objetivo de mejorar distintos tipos de procesos en la empresa.

Calidad de los datos: Uno de los retos m谩s importante al implementar soluciones de Big Data es asegurarse de que la informaci贸n que se analiza sea precisa y relevante para el negocio. A pesar de que este proceso ralentice la presentaci贸n de informes, ser谩 fundamental para asegurarse de que las ideas a implementar est茅n basadas en informaci贸n relevante.

Ciberseguridad: El almacenamiento de datos, especialmente de aquellos que son catalogados como confidenciales, suele ser uno de los objetivos m谩s atractivos para los ciberataques. Las empresas deben asegurarse de que sus repositorios de datos ya sean en servidores f铆sicos o virtuales, cuenten con las medidas de seguridad necesarias para evitar el robo, el secuestro o incluso la destrucci贸n de la informaci贸n.

Reglamentaci贸n: La mayor铆a de la informaci贸n 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 r谩pido avance de las tecnolog铆as en Big Data, las compa帽铆as deben garantizar la protecci贸n y circulaci贸n de los datos propios y de clientes con los 煤ltimos c贸digos normativos como el Reglamento General de Protecci贸n de Datos.

Cambio din谩mico: El desarrollo constante y r谩pido de la tecnolog铆a obliga a las organizaciones a repensar la posibilidad de invertir en herramientas de Big Data. Sin un an谩lisis correcto de los procesos que se desean agilizar o los costes que se desean ahorrar, puede resultar en una mala implementaci贸n, causando una p茅rdida de dinero, tiempo y obsolescencia a corto plazo.

El Big Data ofrece a las compa帽铆as la posibilidad de obtener un conocimiento detallado, fiable y profundo para tomar decisiones m谩s inteligentes y menos arriesgadas. La importancia crucial de esta tecnolog铆a no radica en almacenar un gran volumen de datos, sino en saber analizarlos para extraer el m谩ximo valor de ellos. Las empresas deber谩n primero considerar para qu茅 tipo de procesos necesitan implementar las soluciones de an谩lisis de datos y qu茅 desaf铆os presenta su implantaci贸n, con el objetivo de reducir costes y aumentar la rentabilidad del negocio.

Por Rafael Conde del Pozo, Director de Digital & Innovaci贸n de Vector ITC

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