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Retos en el procesamiento de datos para empresas

De acuerdo con el estudio global ‘Data Paradox’, presentado en el Dell Technologies Forum, revela que las organizaciones están centradas en los datos; sin embargo, la mayoría no los utiliza como un activo esencial.

Redacción T21 / 03.09.2021 / 4:39 pm

Retos en el procesamiento de datos para empresas

En el marco del Dell Technologies Forum, el evento regional más importante para el líder tecnológico, se presentaron los resultados del reciente estudio global ‘Data Paradox’, encargado a Forrester Consulting, que demuestra cómo las empresas están utilizando y analizando los datos. En este informe se detalla que las organizaciones en Perú tienen dificultades con la proliferación de datos.

Cabe precisar que los siguientes hallazgos clave del estudio global ‘Data Paradox’ se basan en una encuesta realizada a más de 4000 tomadores de decisiones de 45 países y continúan la investigación del Índice de transformación digital, donde el último informe reveló que la “sobrecarga de datos y/o la incapacidad de extraer conocimientos de los datos” ocupó el tercer lugar en la clasificación mundial de mayores obstáculos para la transformación, un aumento desde el puesto 11 en 2016.

La paradoja de la percepción

De acuerdo con el informe ‘Data Paradox’, el 63% de los encuestados en el Perú asegura que su empresa está impulsada por los datos y que estos son la esencia de su organización; sin embargo, solo el 21% afirma que los trata como capital y que prioriza su uso en toda la compañía.

Para aclarar esta paradoja, la investigación traza una medición objetiva de la disponibilidad de datos de las empresas a nivel global:

  • Novatos de datos (54%), abrumadas por el volumen y variedad de los datos que procesan. Se encuentran evaluando cómo usar mejor la información que ya tienen.
  • Técnicos de los datos (17%), se encuentra retrasado por la ausencia de talento enfocada en la ciencia de datos.
  • Entusiastas de los datos (17%), enfrentan retos de tecnología e infraestructura, sin embargo, invierten significativamente en cultura y capacitación.
  • Campeones de los datos (12%), han integrado una cultura centrada en los datos y los procesos tecnológicos para obtener información para la toma de decisiones.

Para Alexander Sablich, gerente general de Dell Technologies en Perú, estos resultados muestran que el 90% de las empresas en el país aún tiene que progresar en su tecnología y procesos de datos, así como en su cultura y habilidades. “Solo el 10% de ellas se define como campeonas de datos, es decir, compañías que participan activamente en ambas áreas (tecnología/procesos y cultura/habilidades)”, indica el Sablich.

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

Según la investigación, el 63% de las compañías en territorio peruano recopila datos más rápido de lo que los puede analizar y usar; sin embargo, el 79% asegura que constantemente necesita más de ellos de los que proporcionan sus capacidades actuales. Esto podría deberse a lo siguiente:

  • El 69% protege una cantidad significativa de estos 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: el 75% 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 44% en el país 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 60% se queja de que tiene tal exceso de datos que no puede cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento; y el 60% dice que sus equipos ya están abrumados por los datos que tienen.

“En un momento en que las empresas peruanas se encuentran bajo una inmensa presión para adoptar la transformación digital a fin de acelerar el servicio al cliente, necesitan hacer malabares para obtener más datos, así como para aprovechar mejor los que tienen. En ese sentido, convertirse en una compañía basada en datos es un camino y necesitarán orientación que los ayude en el recorrido. En especial ahora, donde un 44% que asegura que la pandemia aumentó significativamente la cantidad de datos que necesitan recopilar, almacenar y analizar”, agregó Alexander Sablich.

La paradoja de “ver sin hacer”

Durante los últimos 18 meses, el sector según demanda 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 como servicio sigue siendo reducida, en el país representa el 17%.  Esto sucede a pesar de lo siguiente:

  • El 67% ve la oportunidad de escalar según las demandas cambiantes de los clientes.
  • El 60% cree que permitiría a las empresas ser más ágiles.
  • El 60% prevé que las compañías podrían aprovisionar aplicaciones de forma rápida y sencilla, es decir, con solo tocar un botón.
  • Un modelo según demanda 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.

Una esperanza en el horizonte

Si bien actualmente las empresas tienen dificultades, muchas tienen planes para crear un futuro mejor: el 67% de las organizaciones en Perú tiene la intención de implementar el aprendizaje automático para automatizar la forma en que detectan datos de anomalías, el 46% desea pasar a un modelo de datos como servicio 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.

Tres formas en que las empresas pueden convertir su carga de datos en una ventaja de estos:

  1. 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.
  2. Optimizar las proyecciones de datos para que los datos puedan fluir de manera libre y segura al tiempo que aumentan con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
  3. Desarrollar software para ofrecer las experiencias personalizadas e integradas que los clientes desean.
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