24 de noviembre de 2017

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Un informe desvela las prácticas eficaces de los equipos de Big Data

Un informe desvela las prácticas eficaces de los equipos de Big Data

Un informe desvela las prácticas eficaces de los equipos de Big Data
noviembre 19
18:03 2016

El informe “Los beneficios del Big Data: convirtiendo el Big Data en valor empresarial, elaborado por Informatica y Capgemini, señala que las empresas que más progresan con el uso de iniciativas de Big Data son aquellas que tienen un modelo de gobernanza bien estructurado, un enfoque disciplinado hacia la implementación y una alta dirección comprometida. La encuesta a más de 200 ejecutivos senior de TI y de gestión de datos muestra que menos de un tercio (27%) de los proyectos de Big Data son actualmente rentables, y que a la mayoría de las empresas les queda mucho por hacer para obtener rendimientos de su inversión.

Un factor correlacionado con la rentabilidad del Big Data es el cuerpo de gobierno de la estrategia: según la encuesta, los COO (directores de operaciones) y CDO (directores de datos) tienen el doble de posibilidades que los CIO (directores de TI) de llegar a dirigir proyectos rentables de Big Data. Si bien más de la mitad (52%) declara que actualmente los CIO son los responsables de la estrategia de Big Data, parece que esta responsabilidad se extiende a otras líneas de negocio, tal como refleja la posible intervención del COO (20%), del CTO (director de tecnología) (16%) y del CMO (director de marketing) (16%).

“El estudio proporciona una radiografía de aquellas empresas que ya están registrando un impacto positivo en el negocio con sus inversiones en Big Data. Las empresas que ya están obteniendo rendimientos tienen el control de la estrategia de Big Data, un factor que tiene un impacto radical en el rendimiento”, explica Víctor Martín, director de Insights & Data de Capgemini en España. “Evidentemente, el campo de batalla clave es la dirección de iniciativas, que recuerda a aquello de lo que hemos ido siendo testigos en la transformación digital. Sin embargo, el estudio sugiere que a muchas empresas todavía les queda camino por recorrer hasta que logren fundamentar su actividad en  el conocimiento mediante datos, contemplando, además, que las restricciones de presupuesto y la integración son grandes retos en la puesta en marcha de proyectos integrales de Big Data”.

Los resultados del estudio de Capgemini e Informatica muestran la influencia creciente de otras áreas de negocio en iniciativas de Big Data, que se materializará muy probablemente con el COO como la figura que lidere los proyectos que progresen de manera efectiva. Las organizaciones que ya sacan partido de sus iniciativas de Big Data, también tienden a ser más eficientes en la mejora de la calidad de los datos y el gobierno de los datos y mejores en la aplicación de normas de organización:

  • Tres cuartos (75%) de las empresas consultadas que afirman obtener rendimientos con el Big Data, señalan que su progreso en la mejora de la calidad y el gobierno de los datos es excelente o muy satisfactorio, en comparación con el 50% que así lo considera del total de la muestra.
  • También un 75% de este segmento apunta que el área de estandarización y la mejora de la cohesión en la empresa son excelentes o muy buenos , en comparación con el 47% del total de encuestados.

Otros resultados del estudio:

  • Más de la mitad de los encuestados (55%) afirma que tienen proyectos de Big Data en curso de manera regular a nivel de toda la organización o a nivel departamental.
  • El 49% que señala contar con la involucración de diferentes altos ejecutivos afirma que sus iniciativas de Big Data son rentables, en comparación con el 6% que no cuenta con apoyo ejecutivo.
  • Las tres ventajas más comunes que procuran las estrategias de Big Data son las mejoras en la toma de decisiones (37%), la colaboración y conocimiento compartido (34%) y la productividad (33%).
  • Entre las empresas cuyos proyectos ya son rentables, la principal ventaja (51%) es la mejora en los niveles de satisfacción y fidelización de los clientes.
  • En general, las restricciones de presupuesto (4%) y la integración de datos (35%) son los retos más significativos para convertirse en organizaciones fundamentadas en el conocimiento mediante datos.
  • Mientras solo un 27% de las iniciativas de Big Data son rentables actualmente, un 45% están en posición de equilibrio (break-even) y un 12% generan pérdidas. Para un 12% aún es muy prematuro medir resultados.
  • Hay una diferencia marcada en el modelo de gobierno de la estrategia de Big Data entre las empresas estadounidenses y europeas: en el caso de las primeras, el 39% de los proyectos están liderados por el CIO mientras que en el caso de las segundas es un 64%.
  • La ejecución de la estrategia normalmente está en manos de expertos de datos (30%) y en ocasiones por expertos de TI (28%) o arquitectura de datos (21%).

Conocimiento como base: la transformación digital fundamentada en los datos

La mayoría de los proyectos de Big Data se encuentran en dos estadios: están en punto de equilibrio —no generan ni pérdidas ni ganancias— o están generando pérdidas. Además, la mayoría de las empresas aún no se basan en el cocimiento de datos. Para poner en práctica el Big Data, las organizaciones necesitan:

  1. Garantizar el respaldo y la intervención de los primeros ejecutivos en las iniciativas de Big Data. Cualquier cargo por debajo del comité ejecutivo no será suficiente para impulsar cambios de valor y duraderos.
  2. Ampliar la arquitectura de la información a través de la modernización de los sistemas de almacenamiento de datos, al tiempo que integrar las tecnologías nuevas de Big Data.
  3. Crear una estructura de gobierno de la estrategia de datos sólida y colaborativa, que propicie la agilidad organizativa, a la vez que sume la seguridad y la calidad de datos.
  4. Fomentar una cultura corporativa que sea dinámica, que se fundamente en el uso de los datos e implique tanto a la alta dirección como al resto de empleados desde las primeras fases de desarrollo, utilización y mejora de las soluciones de Big Data.
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