Un reciente estudio de SAS pone de manifiesto que a pesar de que cada vez es más elevado el volumen de datos del que disponen las empresas, muchas empresas todavía no extraen el valor del Big Data para su negocio.
En ese sentido, hay que indicar que a pesar de que para el 83% de las empresas encuestadas la inversión en gestión de datos es cada vez más significativa, sólo el 33% reconoce obtener valor de los datos, mientras que un 49% apunta que aún es pronto para confirmar la aportación de valor.
Fernando Meco, Director de Marketing Science & Analytics para el Sudoeste de Europa, asegura que “la buena noticia es que las grandes organizaciones entienden la importancia de las soluciones de gestión de datos y están dando pasos en la dirección correcta”, pero en la otra cara de la moneda hay que señalar que “muchas de estas empresas todavía tienen un largo camino por recorrer para sacar valor del Big Data”.
Entre los desafíos que encuentran los encuestados en lo referente al Big Data el estudio de SAS destaca apartados como “la integración de datos, complejidad e integridad, captura y gestión no estructurada, así como en otros temas relacionados con la cultura, las habilidades y el acceso a la tecnología adecuada”.
Otros puntos a tener en cuenta revelan que solo un tercio de los encuestados cuenta con acceso instantáneo a los datos que necesitan, el 28% tarda al menos una semana en poder acceder a ellos, el 8% un mes, y el 3% más de un mes.
Si se trata de la adopción de cloud, apenas un 19% de las organizaciones accede a sus datos en la nube, mientras el resto de empresas sigue apostando por el almacenamiento in-situ.
Por otra parte, Hadoop es la opción más empleada, ya que está presente en un 56% de las empresas que han apostado por una iniciativa de gestión de datos
En ese sentido, hay que destacar que seis de cada diez empresas han aumentado el gasto en infraestructura de datos en los últimos dos años.
Por último, el informe de SAS desvela que cerca de una de cada cinco empresas ha implementado tecnología de machine learning o inteligencia artificial (AI), otro 23% ha probado machine learning o la IA de manera experimental, y el 42% restante, está explorando soluciones de IA aunque aún no ha invertido.
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