Actian Datacast: ¿Está aprovechando los datos adecuados para prise de décision correctas?

La semana pasada anunciamos las conclusiones del Actian Datacast 2019: Instantánea de las tendencias de datos híbridoscompartiendo perspectivas sobre los desafíos actuales, así como las oportunidades para las empresas impulsadas por datos en torno a la gestión de entornos de datos híbridos.

Nuestra encuesta encuestó a 303 profesionales de TI con influencia o capacidad de prise de décision en sus empresas de más de 500 empleados.

Como primera entrega de nuestra serie de blogs que exploran las cuatro tendencias clave que se desprenden de nuestra investigación, profundizaremos en los retos y oportunidades en torno al acceso a los datos.

El acceso a los datos es limitado: La mitad (51%) de los usuarios finales no obtienen datos en el momento en que los necesitan

Se genera una gran cantidad de datos, pero la mitad de las empresas carecen de recursos para acceder a ellos y utilizarlos en tiempo real. Nuestros datos muestran que más de 4 de cada 5 responsables de la toma de decisiones de TI (ITDM) afirman que una de las partes más dolorosas de la analítica de datos es el tiempo que se tarda en implementarla, aunque las empresas que pueden aprovechar más sus datos antes y con más frecuencia para obtener información procesable superan a los competidores menos ágiles.

Casi 3 de cada 5 ITDM afirman que disponen de muchos datos y mucha tecnología, pero no creen que esté marcando ninguna diferencia en su negocio. Ser capaz de actuar sobre los datos en el momento es primordial para transformar los resultados empresariales y mejorar las posibilidades de éxito del negocio.

Con el tiempo, las ventajas basadas en los datos establecerán quiénes son los actores clave en cada categoría empresarial.

Para lograr el éxito a largo plazo, es imprescindible contar con una arquitectura de datos que permita alcanzar todas las metas y objetivos relacionados con los datos de una empresa. Esto significa ser capaz de llevar las capacidades analíticas a cualquier lugar donde ya se encuentren los datos de una empresa, ya sea en las instalaciones o en la nube.

Las organizaciones deben poder acceder a los más altos niveles de consulta y performances analytiques ad hoc en la totalidad de sus datos, y deben poder hacerlo al tiempo que aplican fácilmente cualquier política de privacidad y gouvernance datos que se requiera.

Los datos disponibles no están actualizados: Sólo el 26% de los usuarios finales aprovecha al máximo el potencial de acción de sus datos.

En la empresa se generan datos a los que no se da un uso adecuado y estratégico. Las lagunas en el sistema llevan a los ingenieros semanas o incluso meses para vadearlas y obtener algo procesable. Pero la lentitud en la prise de décision es sólo una de las consecuencias de tener que esperar a que los datos estén disponibles para su análisis.

Los cas d'usages analytiques modernos a los que se aspira, como el cliente-360 y la hiperpersonalización, sencillamente no funcionan con datos obsoletos.

A medida que ML y AI se involucran más activamente en la definición de la experiencia del usuario, las líneas se están desdibujando entre las bases de datos transaccionales tradicionalmente separadas y los almacenes de datos cuando se trata de la necesidad de alimentar datos en algoritmos que están tomando o apoyando decisiones en tiempo real y automatización.

Por lo tanto, el papel de los datos "en tiempo real" en la empresa va más allá de los informes internos y las perspectivas, y ahora comienza a dar forma al expérience client, las operaciones de fabricación y logística, y anfitriones de otros casos de uso de misión crítica.

Sin embargo, la complejidad de los datos crea una barrera de entrada. Más de dos de cada cinco (45%) afirman que la complejidad de los datos en tiempo real y el big data suponen un reto a la hora de aprovechar sus datos. Esto se debe en gran medida al tiempo y los gastos de procesamiento y preparación de los datos inherentes a la recopilación y el almacenamiento de datos en silos más tradicionales y por lotes.

La analítica moderna para la empresa consiste en aprovechar todos los datos, de todas las fuentes: aplicaciones, transacciones, CRM y más. Estos datos deben aprovecharse (fusionarse) en un marco común que pueda satisfacer todas las necesidades de elaboración de informes, generación de información y, cada vez más, análisis predictivo y apoyo a la toma de decisiones que pueda tener una empresa.

En particular, a medida que el tipo y la profundidad de los conocimientos y el apoyo predictivo se convierten en el punto central, las demandas derivadas de la operacionalización de ML, AI y algoritmos dentro de más industrias y empresas requerirán datos híbridos frescos.

En busca del camino a seguir

Las empresas llevan mucho tiempo persiguiendo la promesa de los macrodatos y cómo aprovecharlos para impulsar sus negocios. Sin embargo, lo que estamos viendo actualmente como resultado de esta persecución es que muchas empresas se están ahogando en datos. Al centrarse en obtener la mayor cantidad de datos posible, las empresas se han visto absorbidas por la enorme cantidad de datos y, como resultado, se están alejando de sus objetivos y aspiraciones en materia de datos.

Las empresas buscan un camino claro para recopilar, analizar, gestionar y utilizar sus datos de la forma más eficaz. Estén atentos a las partes 2-4 de esta serie, en las que profundizaremos en este tema.

Vea nuestra infografía.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.