Los datos son el componente más valioso para las empresas en esta época. Desde la implementación de los múltiples avances en el desarrollo de IA, machine learning y big data, son cada vez más las organizaciones que están aprovechando los insights que brindan los datos para optimizar la toma de decisión en momentos estratégicos, aumentar la productividad de todas las áreas de negocio y mejorar la experiencia del cliente.
Para los expertos en estrategia y digitalización, el manejo de data no es el futuro, es el presente. Según proyecciones de la consultora Statista, se estima que en 2021 se generen más de 74 zettabytes de datos en todo el mundo (es decir, un trillón de gigabytes). Y la curvatura de producción y aprovechamiento de la información seguirá acelerándose en los siguientes años, debido a la creciente adopción de servicios en la nube, IA y redes 5G que permiten transportar big data de manera expedita.
Debido a la naturaleza compleja de manejar data y a la rapidez de la llegada de nuevas y mejores tecnologías, es muy común que muchas empresas tengan uno o un par de tropiezos en sus primeros meses procesando los datos. Por esta razón, te compartimos los 5 problemas a los que se enfrentan las empresas al adoptar estrategias con datos:
1. Falta de entendimiento al gestionarla
Las empresas pueden analizar la data para mejorar múltiples áreas y objetivos, pero requieren incorporar una cultura integral para aprovechar sus bondades en un nivel más profundo.
Estos análisis son útiles para crear casos de innovación, aumentar la eficiencia, mejorar las ventas, lanzar nuevos productos y hasta obtener información valiosa que sirve para predecir sucesos. Sin embargo, si desean obtener todos estos beneficios no basta con recopilarla, sino entender desde una perspectiva más abierta que se deben adoptar tecnologías y metodologías para aprovecharlos al máximo.
2. Elegir sistemas de gestión muy complejos
Transformar las plataformas que gestionan la información es todo un desafío. Ya que la data se maneja comúnmente desde distintas fuentes y a través de varias soluciones, la gestión se dificulta a medida que se agregan nuevas fuentes.
En este particular, los expertos en big data recomiendan simplificar los procesos al adoptar soluciones centralizadas, hacer el acceso de la data más transparente para todas las áreas responsables y generar estrategias de automatización para procesarla de manera más eficiente.
3. Almacenar data de baja calidad
Los datos solo son valiosos si son precisos y de buena calidad. Uno de los errores más comunes a los que se enfrentan las empresas en sus primeras iteraciones con data es que almacenan grandes volúmenes de información para entrenar sistemas automatizados sin categorizarla o limpiarla.
Es importante recordar que las bases de datos con formatos inconsistentes, a las que les falte información, que tengan entradas duplicadas o que presenten data imprecisa y desactualizada generará retrasos en el análisis e impedirá que se obtengan los insights esperados.
Por ello, siempre se recomienda alinear el tipo de información a los objetivos de la organización y limpiar las bases de datos antes de enviarlas al equipo o la solución que se encargará de analizarlas.
4. No planificar las políticas de privacidad y seguridad
La importancia de la seguridad y la privacidad de los datos no puede tomarse a la ligera. Aunque muchas soluciones ya cuentan con sus propios sistemas y opciones para resguardarlos, todas las empresas deben estipular sus propias medidas al almacenar y emplear grandes cúmulos de datos.
¿Qué áreas podrán acceder a los repositorios? ¿Se contempla encriptar los datos almacenados? ¿Cada cuánto tiempo se programarán las copias de seguridad? Aunque coordinar todos estos esfuerzos no es una tarea sencilla, con una correcta planificación se pueden afrontar todos estos retos.
Un cambio de paradigma
Como se puede observar, trabajar con data es muy prometedor y esencial para hacer crecer un negocio en esta era, pero su implementación requiere de una preparación completa en múltiples áreas que van desde la adaptación de nuevos esquemas de trabajo, agregar equipos dedicados al procesamiento de la información e incorporar herramientas transversales entre las unidades.
En definitiva, el verdadero reto no está en usar los datos, sino en adoptar dichos cambios para aprovechar al máximo sus beneficios.
