Qlik e IDC han elaborado un estudio global que demuestra que las organizaciones que invierten estratégicamente en la creación de capacidades data-to-insights a través de pipelines (técnica para implementar simultaneidad a nivel de instrucciones dentro de un solo procesador) modernos de datos y análisis obtienen un impacto significativo en sus resultados de negocio. El estudio recoge las respuestas de 1.200 líderes empresariales de compañías con más de 1.000 empleados.
Las empresas recopilan grandes cantidades de datos a través de pipelines de datos no integrados y con fugas, y todas persiguen un mismo objetivo: maximizar el valor de esos datos. La investigación muestra una relación directa entre la capacidad de convertir los datos en conocimiento (data-to-insight) a través de inversiones en pipelines, -desplegando soluciones de gestión y análisis para cerrar las brechas en los dichos pipelines-, y la toma de decisiones que impulsen los resultados empresariales.
Las empresas encuestadas con mayor capacidad demostrable para convertir los datos en conocimiento (lo que implica pipelines de datos sólidos para impulsar la toma de mejores decisiones) obtienen un impacto significativo en sus resultados de negocio:
Sin embargo, son significativos los desafíos para desplegar pipelines de datos que impulsen mejores decisiones y resultados comerciales. De las personas encuestadas, más del 60% ha experimentado desafíos significativos en la evaluación del valor de los datos y en la identificación de fuentes de datos valiosas, a menudo debido a la falta de un catálogo de datos. Más del 42% de los encuestados identifica como uno de los mayores desafíos el hecho de poder asegurar que los datos son correctos a la hora de procesarlos o transformarlos para su análisis.
Incluso cuando las organizaciones invierten en técnicas como aprendizaje automático o inteligencia artificial para mejorar la generación y el análisis de la información, el éxito de estas inversiones depende en gran medida de contar con un pipeline de datos ágil, automatizado y agnóstico que cierre las brechas funcionando con cualquier nube, sistema y fuente de datos en tiempo real.
Fuente: https://www.computing.es/