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Sábado, 21 de septiembre del 2019

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Big Data: ¿por qué fracasan más de la mitad de los proyectos en España?

El 65% de los proyectos basados en Big Data en España acaban fracasando. ¿Los motivos? Principalmente, lo que más influye son cuestiones relacionadas con el presupuesto, la falta de talento especializado y el nivel de calidad de los datos

Los proyectos de Big Data deben perseguir un objetivo claro para tener éxito

Los proyectos de Big Data deben perseguir un objetivo claro para tener éxito // Gerd Altmann (Pixabay)

Innovadores

EL PODER DE LOS DATOS

Fran Leal

Fran Leal

El papel que ostenta el Big Data en el entorno empresarial, como una de las tecnologías más disruptivas, es incuestionable desde hace unos años con el poder que ha ido ganando el dato (y que solo es el punto de partida). Su implementación está orientada a múltiples aspectos, como la segmentación de clientes, la optimización de la productividad, la atención al cliente y la toma de decisiones.

Ahora bien, ¿el éxito del Big Data es incuestionable? Pues parece que no. La llegada de la revolución tecnológica, si bien conlleva infinidad de oportunidades para los negocios, también puede suponer un enorme reto si las estrategias de negocio no están bien perfiladas. Y la realidad es que, según afirman desde Vector ITC, el 65 por ciento de los proyectos basados en Big Data en nuestro país acaban por fracasar. ¿Cuáles son los motivos?

¿Qué está motivando el fracaso?

Para detectar cuáles son los problemas que subyacen, hemos charlado con Iván Lastra, Head of Big Data de Vector ITC, compañía que cuenta con experiencia en la implantación de este tipo de proyectos. En su opinión, los tres principales escollos que se encuentran las compañías para llevar a buen puerto este tipo de proyecto son 3:

  • El primero de ellos sería el presupuesto, “sobre todo en las pymes. Todo lo relacionado con Big Data cuesta dinero (profesionales, herramientas, bases de datos…), y si una empresa quiere invertir en Big Data, porque le va a dar un resultado importante, va a tener que destinar recursos”, expone Lastra. Y no solo hablamos de dinero, sino también de destinar profesionales especializados y tiempo.
  • La cuestión de la falta de talento es otro de los grandes retos. Como explica Lastra, “faltan manos. Hay aún poca gente especializada en Big Data y los fabricantes de soluciones van muy por delante, por lo que cada vez falta más gente”. Esta falta de profesionales especializados en las compañías acaba por repercutir, inevitablemente, en el resultado del proyecto.
  • El tercer reto, el más importante e íntimamente relacionado con los dos anteriores, sería la calidad de los datos. “La información en bruto no vale; va a haber que trabajarla, gestionarla, organizarla y transformarla, para que luego tenga utilidad”, sostiene Lastra. Al fin y al cabo, lo que se busca con el Big Data es que “ese almacenamiento y tratamiento desemboque en una explotación del dato que genere información aplicable al negocio”. Ahí, en la conversión del dato en información valiosa está la clave según Lastra: “La recopilación de datos no suele ser un problema, sino que sean de calidad, para poder tomar decisiones en base a estos”.

La seguridad y privacidad

Además de los 3 puntos comentados, existen otros elementos a tener muy en cuenta. Los datos que se recopilan y trabajan suelen ser sensibles y, como destaca Lastra, “muchos de ellos son personales y estarán regidos por leyes de protección de datos, por lo que hay que asegurarlos”.

No tener en cuenta estos aspectos puede llegar a suponer un problema importante para la empresa. La vulneración de la normativa o los problemas de seguridad no solo conllevarán un coste económico, “sino también de reputación. Todo lo relacionado con la seguridad y la privacidad de los datos es primordial. No son problemas como tal, pero sí hay que tenerlos muy en cuenta”, afirma.

La clave del éxito del proyecto

La toma de decisiones en las compañías debe venir desde la maduración y la estrategia. “A nosotros nos ha pasado con clientes”, nos cuenta Lastra; “como está de moda el Big Data (antes también ocurrió con el blockchain), voy a invertir sin tener claros los beneficios que quiero sacar. La empresa necesita una estrategia en Big Data, que te permita saber qué quieres obtener, para poder ejecutar procedimientos enfocados a ello”.

En definitiva, se trata de tener cabeza. “Invertir por invertir, puedes hacerlo, pero el resultado no te va a satisfacer y vas a terminar por abandonar el proyecto”, sostiene. Además, no se trata de un fracaso concreto, sino que además puede condicionar otros dentro de la propia compañía, “que pueden ser incluso más interesantes desde el punto de vista del negocio”, asevera.

Asequible y transversal

Otra de las grandes preguntas que suscitan las nuevas tendencias tecnológicas es si están realmente al alcance de todos o, más bien, suponen otro elemento que aumenta la brecha entre unas compañías y otras. Al respecto, Lastra reconoce que dependerá de la capacidad presupuestaria, pero cree que sí son asequibles, “porque hoy día muchas de las herramientas son open source y otras están disponibles vía cloud (como Amazon o Google, pagando por lo que consumes)”. 

Obviamente, cuanto menor sea el presupuesto a nuestra disposición, más limitada será la acción, pero “con un buen consultor, puedes dar tus primeros pasos, independientemente del tipo y tamaño de la empresa”. 

Sectores como el bancario, el energético o el retail son los que más están invirtiendo en Big Data (previsión del fraude, optimización, previsiones de compra…), pero “lo acabarán haciendo todos”, concluye Lastra, porque el poder del dato es, hoy por hoy, incuestionable.

En este articulo: Big Data Innovación

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