Mientras que las empresas están agilizando la implementación de iniciativas de Big Data, según un reciente estudio de Xerox todavía existen problemas importantes que ralentizan la captura del valor que supone este fenómeno. Los ejecutivos manifestaron que hay muchos retos en la implementación de estrategias de Big Data, entre las que se incluyen la seguridad, privacidad y calidad de los datos.

Según este estudio1 elaborado en Europa por Forrester Consulting para Xerox, la falta de formación y la gestión del cambio inadecuada están ocultando la transformación de negocio que las soluciones de big data ofrecen.

“Los ejecutivos ven el potencial que hay en la inteligencia de los datos, pero el camino aún no está suficientemente allanado”, comenta Craig Saunders, director del Centro de Recursos de Analítica para el negocio de Servicios de Consultoría y Analíticas de Xerox. “El ecosistema está lleno de cambios”.

El estudio está basado en una encuesta a 330 altos ejecutivos de Europa Occidental y ofrece una completa visión sobre el negocio del Big Data, describiendo detalladamente cómo “la madurez del big data” y la escasa calidad de los datos están impactando en el negocio. Además, presenta tres tendencias principales que describen en qué estado se encuentra actualmente el big data dentro de las organizaciones.

Big data es clave en la toma de decisiones para el 2015: El 61% de las organizaciones afirmaron que las decisiones que tomen durante el 2015 probablemente estarán más centradas en la inteligencia basada en datos que en factores como la experiencia, la opinión, etc.

La imprecisión de los datos sale cara: El 70% de las empresas se están encontrando con datos erróneos en sus sistemas y el 46% cree que esto impacta en su negocio de forma negativa, por lo que es necesario depurar y actualizar muy bien esos datos.

Privacidad y seguridad de los datos: El 37% de los encuestados considera la seguridad y privacidad como uno de los principales retos a los que se enfrentan cuando quieren implementar estrategias de big data.

“A pesar de las dificultades, la gran mayoría de las empresas están migrando hacia la tecnología de big data a través de una amplia variedad de casos de uso”, continúa Saunders. “Pero también existen muchos problemas que preocupan a los ejecutivos”.

Los ‘Datarati’ llevan la delantera

Según este estudio, solo un 20% de los encuestados muestra una alta competencia a la hora de utilizar soluciones de big data – lo que se conoce como ‘Datarati’ -, mientras que el 31% se está quedando por detrás de sus planteamientos (Data-laggards). Y el 49% corresponde al grupo intermedio, definido como Data-explorers.

Grupos de ‘madurez del Big Data’
El 20% tiene una alta competencia (‘Datarati’)
El 49% tiene un nivel medio de competencia (‘Data-explorers’)
El 31% tiene una baja competencia (‘Data-laggards’)

Existen diferencias entre los Datarati y los Data-laggards en lo que se refiere a la calidad de los datos. Casi el 38% de los Datarati dice que ellos nunca o casi nunca encuentran información confusa o errónea en sus datos, mientras que sólo el 19% de los Data-laggards manifiesta esto. Un tercio (33%) de los Datarati tiene una completa confianza en los análisis de big data cuando toman decisiones, comparado con sólo el 17% de los Data-laggards.

Los acuerdos eliminan los obstáculos

Las aspiraciones que las compañías tienen en torno al big data son altas a pesar de la presencia de datos equivocados. En general, se espera que la adopción de soluciones de big data transforme los negocios al proporcionar una relación más cercana con los clientes (55%), una mejor relación con los equipos internos (54%) y un mayor apoyo a la productividad de los empleados (54%).

“La mayoría de los ejecutivos anticipan el retorno de la inversión muy pronto, pero también son conscientes de que es necesario acabar con los silos de información para lograr este objetivo”, explica Saunders.

Aproximadamente la mitad de los encuestados (55%) afirmó que carecen de un proceso lo suficientemente potente como para garantizar la autenticidad y calidad de los datos. Por eso el 33% planea contratar más ingenieros de datos en los próximos 12-24 meses, y el 30% también buscará la forma de contratar desarrolladores y científicos de datos.

Asociarse con expertos externos es uno de los métodos con los que los directivos esperan más progresos. El estudio mostró como el 30% de los encuestados se muestra proclive a firmar acuerdos con proveedores externos para agilizar la implantación de proyectos de big data en los próximos 12 meses. El 59% elegiría colaborar con dos proveedores, donde uno proporcione un amplio conocimiento de la industria y otro que sea una firma especialista en analítica.

Principales prioridades de las Tecnologías de la Información y Comunicación para el 2015
1. Soluciones de Big data
2. Analíticas de negocio y cliente en tiempo real
3. Conseguir una única visión del cliente
4. Comprender el rendimiento del producto
5. Analíticas web/Datos específicos de localización

“Para aprovechar las oportunidades que brindan el big data y la analítica de datos, las empresas necesitan hacer las inversiones correctas en lo que al ecosistema de big data se refiere – personas, cultura, sistemas y procesos -, así como elegir a los socios adecuados”, expone Saunders.

“Hemos visto de primera mano cómo las compañías utilizan las soluciones de analítica de datos de Xerox para disponer de la información oportuna en tiempo real, entender las relaciones complejas con los datos y predecir situaciones en el futuro, en una amplia variedad de sectores, desde salud, a atención al cliente o transporte”, concluye Saunders.

Por ejemplo, Xerox está trabajando en el uso del big data para proporcionar a los departamentos de transporte, como la Ciudad de Los Ángeles, soluciones que les permitan gestionar de forma más eficiente las zonas de aparcamiento del centro, a través de sensores fijados en el suelo. Esta misma tecnología también se está implementando en Washington D.C.

Además, la tecnología de Xerox puede leer números de matrículas en las cabinas de peajes, ajustar las tarifas de los parquímetros en función de la demanda, o detectar el número de pasajeros que va en un coche que circula por un carril para vehículos de alta ocupación.