Re imaginar análisis y criar unicornios

El dinero no puede comprar el amor, y las compañías más grandes y conocidas del mundo descubren han descubierto que tampoco pueden comprar respuestas. Los gigantes corporativos están invirtiendo miles de millones de dólares en análisis, pero aún no pueden enfrentar sus desafíos más difíciles utilizando todos los datos, todo el tiempo.

¿Cómo es eso posible?

Bueno, los líderes senior de negocios y de TI que respondieron a la encuesta global solicitamos a la firma de investigación Vanson Bourne dijeron que se trata de tres factores clave que crean los obstáculos: los datos de la compañía no son suficientemente accesibles (79%), una tecnología analítica extremadamente compleja (74%), y los análisis no se pueden descifrar sin la ayuda de un recurso limitado: científicos de datos (75%).

El Acceso a los datos. Ha sido un problema desde que existieron los mismos, y con el aumento exponencial de los volúmenes de datos, el acceso se vuelve más crucial y difícil. Ese acceso es lo que rompe con la inteligencia de datos: según el 79 por ciento de los encuestados, necesitan más datos disponibles, todo el tiempo, para hacer su trabajo de manera efectiva.

El segundo obstáculo es la complejidad de la tecnología analítica y la incapacidad de la mayoría de los empleados de TI para entenderlo. Más del 40 por ciento de los encuestados dijeron que sus análisis no son efectivos debido a la fricción entre las personas y los datos producidos por la inteligencia aumentada. Asegurar una relación sin fricción entre la gente y sus datos es más importante que nunca porque esa fricción, o falta de comprensión, crea el tercer problema descubierto en el estudio: solo el 25 por ciento nos dijo que sus responsables de tomar decisiones comerciales tienen las habilidades para acceder y usar la inteligencia de la analítica sin la necesidad de científicos de datos.

Entonces, los científicos de datos son equivalentes a los unicornios, y eso es un problema cuando necesitas tomar decisiones inteligentes y rápidas.

La línea de fondo

Los clientes desean más acceso, menos complejidad y poca o ninguna dependencia de los científicos de datos.

¿La respuesta a los tres? Inteligencia de datos generalizada. Es la capacidad de analizar todos los datos, todo el tiempo, activando la inteligencia de toda la organización, permitiendo que la misma supere los análisis para obtener respuestas y resultados.

Con la inteligencia de datos generalizada, las compañías pueden superar la complejidad inherente de los análisis que las mantienen alejadas de las respuestas que necesitan para ser una organización inteligente.

Situados en el epicentro de la toma de decisiones clínicas en todo el espectro sanitario, Siemens Healthineers supervisa más de 600,000 productos instalados en todo el mundo. Esos productos generan 240,000 puntos de contacto del paciente por hora, incluidos los datos del sensor. Con vidas en línea, el tiempo de actividad es crítico.

Chris Twogood, vicepresidente senior de Marketing global en Teradata corporation

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