El Big Data se ha convertido en una herramienta indispensable en el mundo empresarial moderno. No obstante, para que esta herramienta estratégica genere verdaderos resultados, los datos deben rastrearse, extraerse, depurarse, gestionarse, enriquecerse y protegerse, a lo largo de un ciclo de vida dentro de la empresa. Un proceso que trae consigo una serie de desafíos de Big Data que deben abordarse y superarse.
Y es que el Big Data en el mundo empresarial promete transformaciones significativas en la manera de operar y tomar decisiones estratégicas, ya que a medida que las organizaciones manejan volúmenes de datos cada vez mayores, las oportunidades para extraer revelaciones o insights valiosos se multiplican.
Pero es un hecho que estos grandes volúmenes de datos introducen una serie de desafíos complejos, desde el almacenamiento y procesamiento hasta la seguridad y el análisis en tiempo real.
Este artículo examina estos desafíos y ofrece soluciones prácticas para ayudar a las empresas a superar los desafíos de Big Data para una implementación exitosa.
Big Data se enmarca como una de las grandes tendencias estratégicas del Data Analytics. Descubra otras tendencias emergentes de la analítica de datos en las fronteras del futuro digital
Desafíos Técnicos en la Implementación de Big Data
La firma especializada en soluciones para comercio digital Capterra, expone cómo en la mayoría de los sectores la adopción del Big Data alcanza proporciones entre el 80% y 90%, sin embargo, cuando se habla de la implementación de una cultura basada en datos o Data Driven Business sólo un 19% habla positivamente de su implementación.
La causa de semejante discrepancia está justamente en los desafíos de Big Data y la forma en que se reconocen y abordan.
Estos desafíos de Big Data específicos que puede enfrentar un negocio, dependerán del sector donde se desenvuelve, la infraestructura y los tipos de datos que maneje, sin embargo, hay una serie de desafíos que se repiten en la gestión de datos, independientemente del sector o tamaño de la empresa.
Desde complejidad en extracción, transformación y carga, además de necesaria interoperabilidad de distintos formatos; hasta restricciones de usabilidad y confidencialidad de la data; en adelante se resumen los desafíos de Big Data más comunes para las empresas:
- Complejidad y Gestión de Datos
La gestión de grandes volúmenes de datos de diversas fuentes representa una complejidad significativa. Cada fuente de datos puede tener formatos diferentes, normas de calidad variadas, y requiere integración sin interrupciones en los sistemas existentes.
Implementar soluciones de integración de datos que automaticen la extracción, transformación y carga (ETL) es fundamental.
Conjuntamente, es esencial invertir en sistemas de gestión de datos maestros (MDM) para asegurar la consistencia y precisión a lo largo de todas las fuentes de datos. Así mismo, se deben establecer prácticas robustas de gobernanza de datos para mantener la integridad y la seguridad a lo largo del ciclo de vida de la gestión.
- Seguridad y Privacidad de los Datos
El manejo seguro de Big Data es un desafío crítico, dado el volumen y la variedad de datos personales, confidenciales y sensibles.
Respecto a la privacidad y seguridad de la información como desafío de Big Data , un documento de Microsoft considera crucial levantar un inventario de las distintas fuentes de datos disponibles, internas y externas, haciendo una distinción de su criticidad y restricción de uso o aplicación; además de la definición de políticas y procedimientos para el manejo y resguardo de información sensible.
También es muy importante el uso de tecnologías de cifrado y las políticas de control de acceso, usuarios y perfiles, además de implementar soluciones de seguridad proactivas que incluyan monitorización en tiempo real de la infraestructura de datos para detectar y responder a amenazas automáticamente.
Finalmente, la implementación de plataformas de seguridad de datos que ofrezcan funcionalidades de prevención de pérdida de datos (DLP) y análisis de comportamiento anómalo puede fortalecer significativamente las defensas contra los ciberataques.
- Velocidad y Eficiencia en el Procesamiento
Para maximizar la velocidad y la eficiencia del procesamiento de Big Data, las empresas deben considerar la implementación de arquitecturas de procesamiento distribuido como Apache Hadoop o el procesamiento en memoria con plataformas como Apache Spark.
Estas tecnologías permiten el manejo eficaz de grandes volúmenes de datos a través de clusters de computadoras, distribuyendo la carga y reduciendo los tiempos de procesamiento.
Además, es fundamental optimizar las consultas de datos y adoptar prácticas de programación eficientes para minimizar la latencia y maximizar el rendimiento. Utilizar técnicas de indexación avanzadas y algoritmos de compresión de datos puede mejorar aún más la velocidad de acceso y procesamiento de los datos.
- Interoperabilidad y Escalabilidad
Cuando se habla de interoperabilidad se hace referencia a la capacidad de operar y gestionar datos desde distintas fuentes, herramientas y formatos; por su parte, la escalabilidad se refiere a la posibilidad de aumentar capacidades y cargas de trabajo en corto plazo y sin tener que recurrir a grandes inversiones.
A medida que las empresas crecen, también lo hace la necesidad de sistemas de Big Data que puedan escalar de manera eficiente y mantener la interoperabilidad entre diferentes plataformas y tecnologías.
Adoptar arquitecturas basadas en microservicios puede facilitar la escalabilidad y mejorar la capacidad de mantenimiento de las aplicaciones de Big Data.
Para Data Science Central, el uso de contenedores y orquestadores como Kubernetes ayuda a gestionar de manera eficiente los servicios de Big Data en múltiples entornos, desde on-premise hasta la nube.
- Brecha de habilidades y experticia
Aunque buena parte de las herramientas de Big Data son intuitivas, la implementación, la actualización y el monitoreo de desempeño, infraestructura y recursos ocupa experticia y habilidades específicas.
De acuerdo con Mindset Analytics, especialmente las PYMES pueden encontrar como prohibitiva a la falta de experticia interna necesaria para la gestión, el análisis y la obtención de conocimientos de forma eficaz, especialmente cuando se abordan grandes conjuntos de datos complejos.
Para abordar este desafío de Big Data específico, es prudente evaluar en primera instancia, la asociación con otras empresas o proveedores especializados, la subcontratación de servicios de implementación o actualización y que ésta se lleve a cabo de forma gradual o progresiva.
Las empresas deben hacer un esfuerzo al invertir en programas de formación interna y asociaciones con universidades y colegios técnicos para desarrollar una canalización de talento que pueda manejar sus necesidades de Big Data.
Además, la adopción de tecnologías automatizadas puede reducir la carga sobre los recursos humanos existentes y mejorar la eficiencia.
- Desafíos Económicos y de Recursos
Implementar y mantener tecnologías de Big Data puede ser costoso, pero hay estrategias que pueden ayudar a mitigar estos costos.
Una planificación cuidadosa de la arquitectura de datos puede prevenir gastos excesivos en almacenamiento y procesamiento innecesarios.
Tal como expresa el equipo de Tableau, constantemente salen al mercado nuevas tecnologías de procesamiento y análisis de Big Data,elegir la tecnología adecuada y el modelo de despliegue; ya sea on-premise (en sitio), en la nube o híbrido, lo que puede reducir el costo de grandes inversiones y optimizar el retorno de la inversión.
Adaptación a los Desafíos de Big Data
Afrontar los desafíos de Big Data es crucial para cualquier empresa que aspire a mantenerse relevante y competitiva en un mercado cada vez más impulsado por la tecnología.
Ya en 2020 las empresas producían 44 veces más datos que el 2010, según HubSpot, y en la medida en que esta acumulación de data crece a ritmo exponencial, las empresas que pueden procesar y analizar estos datos de manera eficiente no solo ganarán ventajas competitivas, sino que también mejorarán su capacidad de innovar y adaptarse a cambios rápidos en sus respectivos mercados.
Adaptarse a los desafíos del Big Data requiere un enfoque multifacético que abarque tecnología, procesos y personas.
Las empresas deben adoptar un enfoque progresivo y estratégico para la integración de Big Data, comenzando con la evaluación de sus necesidades y capacidades actuales, enfocando esfuerzos en el desarrollo de un plan a largo plazo que incluya mejoras incrementales.
La colaboración entre departamentos para compartir conocimientos y recursos puede acelerar la adaptación y mejorar los resultados del análisis.
Fomentar una cultura de innovación y aprendizaje continuo es esencial para mantenerse al día con las tendencias emergentes en tecnologías de datos y análisis.
Las empresas deben estar dispuestas a experimentar y aprender de los fracasos para descubrir nuevas oportunidades y mejorar los procesos.
Además, alinear las iniciativas de Big Data con los objetivos comerciales claros ayudará a asegurar el apoyo ejecutivo y la financiación necesaria para proyectos de datos.
La colaboración con socios tecnológicos y consultores también puede proporcionar a las empresas el conocimiento especializado y la experiencia necesarios para superar dificultades y desafíos específicos. Estos socios pueden ayudar a implementar las mejores prácticas, formar al personal y optimizar la infraestructura de Big Data para el éxito a largo plazo.
Desafíos de Big Data - Perspectivas futuras
La evolución de las tecnologías de Big Data continúa a un ritmo acelerado, ofreciendo nuevas herramientas y capacidades que pueden transformar los datos en insights valiosos con mayor rapidez que nunca.
Las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están jugando un papel cada vez más central en la analítica de datos, permitiendo análisis más profundos y predicciones más precisas.
Además, la integración de Big Data con tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y la computación en la nube está facilitando la recopilación y análisis de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas responder más rápidamente a las tendencias emergentes y adaptarse a los cambios del mercado con agilidad.
Este nivel de integración también está promoviendo un cambio hacia sistemas más descentralizados y distribuidos, donde la toma de decisiones puede ser más rápida y basada en datos actualizados al momento.
En el futuro, esperamos ver una mayor democratización del acceso a herramientas de Big Data, lo que permitirá a empresas de todos los tamaños aprovechar el poder de los grandes datos. Algo que nivelará el campo de juego, permitiendo que incluso las startups y pequeñas empresas innoven y compitan en igualdad de condiciones con los gigantes de la industria.
Finalmente, a medida que avanzamos, las consideraciones éticas y de privacidad seguirán siendo un tema de debate intenso y regulación.
Las empresas deberán no solo concentrarse en cómo pueden utilizar el Big Data para impulsar el crecimiento y la eficiencia, sino también en cómo pueden hacerlo de manera responsable, asegurando que el respeto por la privacidad y la ética no se vean comprometidos.
Desafíos de Big Data para las empresas y cómo afrontarlos – Conclusión
Para finalizar, el Big Data representa tanto desafíos como grandes oportunidades para las empresas, más allá de su sector o tamaño.
Si bien las PYMES son más susceptibles de enfrentar barreras o desafíos en su adopción, como la interoperabilidad entre diferentes plataformas y tecnologías, seguridad y sensibilidad de la información, las brechas de experticia y las limitantes de presupuesto; deben saber que no están solas.
Para superar los desafíos de Big Data, las empresas deben estar dispuestas a adaptarse, innovar y aprovechar las facilidades que ofrecen expertos en el campo. Es aquí donde entra en juego la importancia de asociarse con consultores especializados en formulación e implementación de proyectos de I+D+i, análisis de datos y vigilancia tecnológica.
En Cidei nos comprometemos a ser su aliado estratégico en este emocionante viaje hacia el futuro de los datos. Nuestro equipo de profesionales está listo para brindarle el apoyo necesario a fin de convertir los desafíos del Big Data en grandes oportunidades de crecimiento empresarial.
Recuerde, en un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, el éxito radica en saber cómo refinarlos para obtener el máximo valor. ¡El futuro está en sus datos!
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