En 2016, Dell Technologies encargó nuestro primer estudio del Índice de transformación digital (Índice DT) para evaluar la madurez digital de las empresas en todo el mundo. Desde entonces, hemos encargado el estudio cada dos años para realizar un seguimiento de la madurez digital de las empresas.
Sam Grocott es vicepresidente sénior de marketing de unidades de negocio en Dell Technologies.
Nuestra tercera entrega del Índice DT, lanzado en 2020 (el año de la pandemia), reveló que “la sobrecarga de datos / la imposibilidad de extraer información de los datos” era la tercera barrera más alta para la transformación, en comparación con el puesto 11 en 2016. Ese es un gran salto desde el fondo para acercarse a lo más alto del ranking de barreras a la transformación digital.
Estos hallazgos apuntan a una curiosa paradoja: los datos tienen el potencial de convertirse en la barrera número uno para la transformación de las empresas. mientras que también
El estudio resultante, basado en una encuesta con 4.036 tomadores de decisiones senior responsables de la estrategia de datos de sus empresas, se tituló: Revelar los desafíos de los datos que afectan a las empresas de todo el mundo, está disponible para leer ahora.
Francamente, el estudio confirma nuestras preocupaciones: en esta década de datos, los datos se han convertido tanto en una carga como en una ventaja para muchas empresas, lo cual depende de cuán preparada para los datos pueda estar la empresa.
Si bien Forrester identifica varias paradojas de datos que obstaculizan las empresas hoy en día, tres contradicciones principales se destacaron para mí.
1. La paradoja de la percepción
Dos tercios de los encuestados dirían que su negocio se basa en datos y afirman que “los datos son el elemento vital de su organización”. Pero solo el 21% dice que tratan los datos como capital y priorizan su uso en toda la empresa en la actualidad.
Claramente, hay una desconexión aquí. Para brindar cierta claridad, Forrester creó una medida objetiva de la disponibilidad de datos de las empresas (consulte la figura).
Los resultados mostraron que el 88% de las empresas aún tienen que progresar en su tecnología y procesos de datos y / o en su cultura y habilidades de datos. De hecho, solo el 12% de las empresas se definen como Data Champions: empresas que participan activamente en ambas áreas (tecnología / procesos y cultura / habilidades).
2. La paradoja de “quieren más de lo que pueden manejar”
La investigación también muestra que las empresas necesitan más datos, pero tienen demasiados datos para manejar en este momento: el 70% dice que están recopilando datos más rápido de lo que pueden analizar y usar, pero el 67% dice que necesitan constantemente más datos de los que brindan sus capacidades actuales. .
Si bien esto es una paradoja, no es tan sorprendente cuando se considera la investigación de manera integral, como la proporción de empresas que aún no han asegurado la defensa de los datos a nivel de sala de juntas y recurren a una estrategia de TI que no puede escalar (es decir, atornillando más lagos de datos).
Las implicaciones de esta paradoja son profundas y de gran alcance. Seis de cada 10 empresas luchan contra los silos de datos; El 64% de los encuestados se quejan de que tienen tal exceso de datos que no pueden cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento, y el 61% dice que sus equipos ya están abrumados por los datos que tienen.
3. La paradoja de “ver sin hacer”
Si bien las economías han sufrido durante la pandemia, el sector a pedido se ha expandido rápidamente, lo que ha provocado una nueva ola de empresas que dan prioridad a los datos y en cualquier lugar que pagan por lo que usan y solo usan lo que necesitan, determinado por los datos que generan. y analizar.
Aunque estas empresas están surgiendo y les está yendo muy bien, todavía son relativamente pequeñas en número. Solo el 20% de las empresas han trasladado la mayoría de sus aplicaciones e infraestructura a un modelo como servicio, aunque más de 6 de cada 10 creen que un modelo como servicio permitiría a las empresas ser más ágiles, escalables y de suministro. aplicaciones sin complejidad.
Logrando avances juntos
La investigación es aleccionadora, pero hay esperanzas en el horizonte. Las empresas buscan revisar sus estrategias de datos con un entorno de múltiples nubes, pasando a un modelo de datos como servicio y automatizando los procesos de datos con el aprendizaje automático.
Por supuesto, tienen mucho que hacer para preparar las bombas para una proliferación de datos. Aún así, hay un camino a seguir, al modernizar en primer lugar su infraestructura de TI para que puedan encontrar los datos donde se encuentran, en el borde. Esto incorpora acercar la infraestructura y las aplicaciones de las empresas a donde los datos deben ser capturados, analizados y sobre los que se debe actuar, al tiempo que se evita la expansión de datos, manteniendo un modelo operativo consistente en múltiples nubes.
En segundo lugar, optimizando canalizaciones de datos, por lo que los datos pueden fluir de forma libre y segura mientras son aumentados por AI / ML; y en tercer lugar, desarrollando software para ofrecer las experiencias integradas y personalizadas que los clientes anhelan.
El asombroso volumen, variedad y velocidad de los datos puede parecer abrumador, pero con la tecnología, los procesos y la cultura adecuados, las empresas pueden domesticar a la bestia de los datos, innovar con ella y crear un nuevo valor.
Para obtener más información sobre el estudio, visite www.delltechnologies.com/dataparadox.
Este contenido fue producido por Dell Technologies. No fue escrito por el personal editorial de ..