Los macrodatos se han convertido en un elemento inestimable para impulsar las decisiones empresariales inteligentes y las actividades de creación de estrategias. Gracias al big data, las empresas han podido redefinir su negocio aumentando la eficiencia operativa, descubriendo nuevas oportunidades de mercado y regulando el riesgo y el cumplimiento.
Las organizaciones están dispuestas a gastar grandes cantidades de su presupuesto anual en proyectos de big data, pero no se puede ignorar el riesgo que conllevan estas inversiones. Según una investigación, el 92% de las organizaciones aún están decidiendo si invertir en big data, a la luz de los elevados fracasos que han experimentado sus pares.
Una de las principales razones del fracaso radica en la integración de los datos individuales procedentes de numerosas fuentes para generar perspectivas significativas. Dado que los datos se extraen de varios sistemas y se reúnen en un conjunto común, es decir, un lago de datos, es difícil determinar qué significa cada valor y cómo contribuye a una conclusión significativa. Como sólo una parte de los datos se correlacionará o cotejará durante la integración, los lagos de datos no arrojan resultados precisos.
Puede resultar sorprendente saber que a menudo los proyectos de big data no tienen un objetivo final. En lugar de ello, las empresas se dedican a acumular datos sin identificar qué problemas de negocio deben abordarse o cómo pueden ayudarles los datos recopilados.
Otro motivo importante de fracaso es la falta de comprensión de la analítica de datos a nivel organizativo. Es posible que la C-suite no esté equipada con habilidades de liderazgo digital para impulsar la estrategia empresarial. Por otro lado, los directivos pueden no entender los datos ni lo que implican. Por lo tanto, la falta de una mentalidad organizativa puede hacer que no se identifiquen las crisis ni se introduzcan medidas importantes.
Construir una buena base de datos requiere una planificación cuidadosa, un proceso bien pensado y una ejecución. Una mala planificación puede dar lugar a problemas estructurales difíciles de solucionar una vez que la base de datos está diseñada y es funcional.
Para evitar un mal diseño de los datos, es importante entender el propósito de crear una base de datos. Para garantizar el éxito, hay que tener en cuenta el tipo de datos que se procesarán, cómo se obtendrán y almacenarán, el volumen y qué aplicaciones harán uso de ellos. También hay que comprobar que el diseño sea muy eficiente en cuanto a los datos, la viabilidad y la seguridad.
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