Gartner Predicts 2022: las estrategias de datos y análisis generan confianza y aceleran la toma de decisiones

Te invitamos a conocer los datos más relevantes de las últimas predicciones de Gartner sobre estrategias de datos y análisis.

Estrategias de datos y análisis según Gartner

En la serie de publicaciones Gartner Predicts 2022 se mencionan los desafíos actuales del análisis de los datos, los obstáculos existentes en materia de uso compartido de la información y la necesidad urgente de definir adecuadamente el valor de negocio de los datos en las empresas.

Además, se brindan las bases para generar una planificación estratégica, demostrando cómo el mercado y el análisis de los datos influyen en los resultados empresariales del futuro.

¿Comenzamos?

El análisis de datos como impulsor de la confianza y la toma de decisiones inteligentes

La incertidumbre y la falta de iniciativas integradas en materia de datos y análisis pueden generar desconfianza en estas soluciones y conducir a fracasos en la toma de decisiones difíciles de superar. Gartner demuestra que la manera de evitarlos se halla en una buena estrategia de análisis de datos.

En este sentido, resalta lo siguiente:

1. En muchas organizaciones sigue prevaleciendo un enfoque centrado en la tecnología para Data y Analytics, y una incapacidad para definir el valor empresarial de estas iniciativas.
2. El volumen y la velocidad de los datos, sumados a una mayor complejidad en la toma de decisiones, se han vuelto demasiado complejos para recaer exclusivamente en los humanos. 
3. Los enfoques aislados y la falta de colaboración para las iniciativas de Data y Analytics en la empresa siguen siendo los principales obstáculos para el éxito de estas propuestas.
4. Siguen existiendo obstáculos para el intercambio de datos tanto dentro de la empresa como con fuentes externas, a pesar de que es una necesidad empresarial para acelerar el negocio.
5. De acuerdo a la Sexta Encuesta Anual de Directores de Datos de Gartner, el 72% de los líderes de Data y Analytics impulsan iniciativas comerciales digitales, pero no están seguros de cómo pueden construir una base de datos confiable para acelerarlas.

Para sortear estas complejidades actuales, Gartner propone una serie de recomendaciones a seguir:

• Centrarse en el valor del negocio, vinculando todas las iniciativas de Data y Analytics con la estrategia global de la empresa y sus objetivos.
• Mejorar el impacto de la toma de decisiones explorando dónde puede ayudar la automatización en este proceso.
• Crear confianza en la toma de decisiones basada en datos estableciendo un gobierno conectado de todos los activos de datos de la empresa.
• Superar los obstáculos para el intercambio de datos fomentando la colaboración y utilizando métricas de confianza automatizadas en todo el ecosistema de datos.
• Crear una base de datos confiable mediante la creación gradual de prototipos de casos de uso prioritarios que apoyen las iniciativas críticas.

Proyecciones sobre estrategias de datos y análisis 

Al analizar diversas organizaciones y su desempeño en el manejo y análisis de datos, Gartner proyecta algunos supuestos que pueden alcanzarse a futuro partiendo de una estrategia integrada de Data y Analytics:

• Para el año 2025, el 70% de las empresas públicas que superen a la competencia en métricas financieras clave también declararán estar centradas en los datos y la analítica.
• Para el año 2025, el 95% de las decisiones que actualmente utilizan datos estarán, al menos parcialmente, automatizadas.
• Para el año 2026, el 20% de las organizaciones de alto rendimiento utilizarán la gobernanza conectada para escalar y ejecutar sus ambiciones digitales. 
• Para el año 2026, la aplicación de métricas de confianza automatizadas en ecosistemas de datos internos y externos reemplazará a la mayoría de los intermediarios externos, reduciendo el riesgo de compartir datos en un 50%.
• Para el año 2025, el 80% de las organizaciones habrán implementado múltiples centros de datos como parte de su estructura de datos para impulsar el intercambio y la gobernanza de datos críticos.

Resultados hallados en las empresas analizadas

Algunos de los resultados más significativos hallados a partir del análisis de las estrategias tomadas por los líderes de las empresas estudiadas por Gartner son los siguientes:

• Las organizaciones que invierten en datos y análisis como una capacidad empresarial central, que ponen en práctica sus beneficios y que miden e informan de esos beneficios a los inversores, estarán mejor preparadas para competir con las organizaciones que no lo hagan.
• Los avances en análisis, IA y otras tecnologías digitales han permitido la automatización no sólo de decisiones relativamente simples, como ordenar inventarios, sino también de decisiones más complejas.
• Una capacidad de gobernanza estratégica entre empresas puede respaldar la gobernanza conectada que mejora la rentabilidad del negocio con decisiones oportunas e inteligentes.
• Las organizaciones que comparten datos externamente con sus socios generan tres veces más beneficios económicos medibles que sus competidores.
• Toda empresa debe contar con un entorno automatizado de confianza para alcanzar datos en tiempo real y eficaces.
• La inteligencia artificial puede ayudar a mitigar el riesgo del uso de datos y los impactos no deseados.
• Las decisiones que tienen en cuenta el contexto son cada vez más interesantes para las empresas que desean capitalizar los momentos de negocio en un entorno empresarial dinámico y cada vez más complejo.

 

La falta de iniciativas de datos planificadas e integradas generan incertidumbre y suelen  generar resultados distintos a los esperados, afectando la confianza de las organizaciones en estas soluciones. 

Saber dónde y cómo comenzar a implementar una buena estrategia de datos y análisis que realmente incida y acelere la toma de decisiones es clave. 

En KMG llevamos más de 20 años implementando estrategias de datos y análisis confiables que permiten a nuestros clientes obtener insights de negocios relevantes para una acertada toma de decisiones. Contáctanos.