A pesar de que las inversiones en Big Data no cesan de crecer, la consultora Vector ITC especializada en transformación digital, asegura que el 65 por ciento de los proyectos de Big Data que se lanzan en España acaban fracasando. Las aplicaciones del Big Data y la inteligencia artificial son muy variadas y van desde la mejora de la gestión de a relación con los clientes, la visión artificial o el análisis de imágenes, al mantenimiento predictivo en industria. Según la Vector, por ejemplo, más de la mitad de las empresas a nivel mundial han mejorado sus servicios de atención al cliente gracias a esta tecnología.
Big Data: la causa de los fracasos es la falta de preparación tecnológica
Si el Big Data y la IA son tan útiles para mejorar procesos o la toma de decisiones, entonces ¿por qué los proyectos fracasan? Según Vector ITC, la causa fundamental es la escasa preparación tecnológica y formativa de las empresas, o bien el hecho de no contar con expertos externos que ayuden a diseñar y monitorizar estas innovaciones. Rafael Conde del Pozo, experto de Vector ITC asegura que “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 […] Las empresas deberán primero considerar para qué tipo de procesos necesitan implementar las soluciones de análisis de datos”.
Más allá de este mensaje, que se traduce en “contrate usted los servicios de una consultora como nosotros”, Vector ITC concreta en cinco interesantes apartados los retos y desafíos que deben analizar las empresas para desarrollar una estrategia exitosa con el Big Data y la Inteligencia Artificial.
- 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.
- Regulaciones y reglamentos: 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.
- Todo cambia: 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.
