El 60% de las compañías españolas empiezan a observar resultados en la estrategia de datos entre el primer y tercer año.
Penteo, empresa analista TI independiente, ha publicado la edición 2022 del Universo Penteo de integradores Data & AI en el que se estudian 4 dimensiones como las capacidades, las prestaciones, la proyección y la calidad percibida por parte de las empresas sobre la utilización de los datos.
Esta Edición 2022 del Universo Penteo de integradores Data & AI se centra en la investigación de mercado que tiene en cuenta 12 factores formados por 40 indicadores y más de 130 preguntas respondidas por CIOs y responsables de servicios tecnológicos de empresas españolas o multinacionales. Plain Concepts figura en la edición 2022 de Universo Penteo como uno de los 8 integradores Data & AI más relevantes en España.
Según el Según el Universo Penteo de integradores Data & AI, el 94% de las organizaciones en España considera que el dato es un activo fundamental. Este dato refleja una relación existente entre el éxito de un proceso de transformación Digital y una estrategia alrededor del dato a la hora de analizar el impacto en el modelo de negocio y en el modelo operativo.
Sin embargo, por otro lado, se observa también la evidencia de que las compañías españolas han planteado una estrategia poco consistente. El 80% asegura utilizar menos de la mitad de los datos de los que dispone. Dato que refleja que las inversiones para la mejor y la adopción de tecnologías de explotación del dato no ha sido acompañada de las estructuras de gobierno necesarias para alcanzar el retorno esperado, y dando como resultado una baja utilización de los datos disponibles. De hecho, el 60% de las compañías empiezan a observar resultados tangibles a estos planes entre los 12 y 36 meses.
Un 54% de las compañías afirman que aumentarán sus inversiones en Data & AI en un 17% de sus presupuestos esperando que la utilización de la analítica mejore la toma de decisiones del negocio.
Los encuestados por Universo Penteo de integradores Data & AI señalan como principales barreras la escasez de perfiles especializados en IA, científicos de datos e ingenieros de datos. En cuanto a la adopción de plataformas de analítica avanzada señalan la escasez de disponibilidad y calidad de datos, el conocimiento del equipo y la ausencia de una estrategia clara para la utilización de los datos.
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