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Únicamente 5% de empresas mexicanas conocen como monetizar datos

Actualmente, la información se ha convertido en la pieza clave de cualquier empresa para tomar mejores decisiones de negocio, la digitalización y el posterior análisis de datos seguirán siendo un reto para las organizaciones de América Latina. Por ejemplo México, país que se posicionó en el segundo lugar en compras de soluciones de Big Data dentro de Latinoamérica.

Sin embargo, solo el 5% de las organizaciones conocen como monetizar datos y el 60% de las compañías desconoce esta tecnología, según Global Technology Adoption Index.

Cabe mencionar que el Big Data tiene el potencial de ser extraídos para obtener información y posteriormente poder tomar decisiones estratégicas. De ser empleado de manera correcta les otorga a las organizaciones: mantenimiento productivo, prevención de fraude, eficiencia operativa y aprendizaje automático.

De acuerdo al informe McKinsey 2017, las empresas que hacen un mayor uso de la del Big Data han visto mejorar sus ingresos en un 126% respecto a sus competidores y ha favorecido su operación hasta un 60%.

En México esta solución sigue siendo un reto para las compañías al instaurarlo, el 20% afirma que le hace falta presupuesto, el 15% se encuentra en proceso de almacenaje de datos, el 60% no conoce la relevancia de la herramienta y el 5% asegura que le hace falta personal capacitado, de acuerdo con Capgemini.

Al respecto, Peter Ostroske, CEO de OFI.com.mx, dijo que “el big data es un gran avance para tomar decisiones estratégicas en cualquier sector, la información se ha transformado en un punto crucial para el éxito. Sin duda, es responsabilidad de las organizaciones capacitarse a profundidad sobre las tendencias tecnológicas y conocer cuando es el momento idóneo de aplicarlas, para conseguir convertirse en líderes de su segmento de mercado”.

Añadió que para esta transformación, los grandes retos que deberán enfrentar las organizaciones son los costos, pues estos deben ser accesibles para una amplia variedad de compañías, algunas opciones son: código abierto y modelos colaborativos. El precio de una plataforma se debe ajustar según lo requiera la compañía, tomando en cuenta su infraestructura y adaptabilidad.

En el aspecto de apostar a nuevas tecnologías, estás deberán maximizar la capacidad de procesamiento y almacenamiento para datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

La seguridad debe ser el sostén de la visualización de los datos a escala, sistema que debe incluir protección contra pérdida, corrupción silenciosa, malware y modificación maliciosa de los mismos que llega a comprometer su veracidad.

Finalmente se tiene que prevenir la falta de personal especializado, según el portal laboral Ineed la demanda de profesionales de big data ha crecido en un 15% a nivel mundial. La agencia EFE, afirma que Latinoamérica proveerá 300,000 especialistas en Data Science, que solo cubrirán el 7.5% de la demanda mundial para el 2020. En México existe un “hueco académico” que se ha solucionado con la formación autodidacta y algunos cursos de actualización en data science que complementan las habilidades de otras licenciaturas.

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