10 desafíos y soluciones de análisis de datos

Los líderes empresariales saben que el uso que hagan de sus datos resulta fundamental, pero las empresas aún tienen dificultades para aprovechar eficazmente la información para mejorar la toma de decisiones y los resultados empresariales. Al final, las fuentes de datos suelen optimizarse para el almacenamiento de datos, no para la analítica. Esto hace que sean más difíciles de digerir para los empresarios. Entretanto, las empresas están esforzándose por dar con la mejor manera de aplicar tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, sin tener que contratar a un ejército de científicos de datos. Es un esfuerzo que vale la pena porque la analítica de datos puede ayudar a las empresas a identificar patrones, tendencias y oportunidades que informan una amplia gama de decisiones estratégicas, como en qué productos invertir, qué campañas de marketing ejecutar y a qué clientes dirigirse.

Sin embargo, sin una estrategia formal y una tecnología específica para recopilar y analizar datos relevantes, las organizaciones corren el riesgo de tomar decisiones basadas en intuiciones o suposiciones, al tiempo que pierden oportunidades para mejorar los resultados financieros y las experiencias de los empleados y clientes.

Los 10 principales retos de la analítica de datos para las empresas

Los datos por sí solos no son tan útiles: es el análisis de datos lo que permite a los equipos tomar decisiones más informadas y responder mejor a los constantes cambios en las condiciones empresariales. La analítica de datos como proceso es fundamental para que una organización se base verdaderamente en los datos. Sin embargo, la elaboración, implementación y ejecución de una estrategia de análisis de datos lleva tiempo y esfuerzo, y el proceso trae consigo algunos desafíos bien conocidos pero no por ello menos exigentes.

1. Calidad de datos

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan la mayoría de las empresas es garantizar que los datos que recopilan sean confiables. Cuando los datos sufren de inexactitud, insuficiencia, incoherencias y duplicación, pueden generar insights incorrectos y provocar una toma de decisiones deficiente. Existen muchas herramientas disponibles para la preparación, desduplicación y mejora de datos, e idealmente parte de esta funcionalidad está integrada en su plataforma de análisis.

Los datos no estandarizados también pueden ser un problema, por ejemplo, cuando varían las unidades, las monedas o los formatos de fecha. Estandarizar tanto como sea posible, lo antes posible, minimizará los esfuerzos de limpieza y permitirá un mejor análisis.

Mediante la implementación de soluciones como la validación, la depuración y la gobernanza de datos adecuadas, las organizaciones pueden garantizar que sus datos sean precisos, coherentes, completos, accesibles y seguros. Estos datos de alta calidad pueden actuar como combustible para un análisis de datos eficaz y, en última instancia, conducir a una mejor toma de decisiones.

2. Acceso a datos

Las empresas suelen tener datos dispersos en varios sistemas y departamentos, y en formatos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Esta situación complica la consolidación y el análisis, haciendo más vulnerables los datos a potenciales usos no autorizados. Los datos desorganizados plantean desafíos para los proyectos de análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial, ya que ofrecen mejor rendimiento cuanto mayor sea la cantidad de datos que manejen.

Para muchas empresas, el objetivo es la democratización: otorgar acceso a los datos en toda la organización, independientemente del departamento. Para lograrlo, al tiempo que se establecen mecanismos de protección protege contra accesos no autorizados, las empresas deben recopilar sus datos en un repositorio central, como un data lake, o conectarlo directamente a aplicaciones de análisis mediante API y otras herramientas de integración. Los departamentos de TI deben esforzarse por crear flujos de trabajo de datos optimizados con automatización y autenticación integradas para minimizar el movimiento de datos, reducir la compatibilidad o los problemas de formato, y mantener el control sobre qué usuarios y sistemas tienen acceso a su información.

3. Visualizaciones incorrectas

La transformación de datos en gráficos a través de acciones de visualización de datos ayuda a presentar información compleja de una manera tangible y precisa que facilita su comprensión. Pero el uso del método de visualización incorrecto o la inclusión de demasiados datos puede provocar que se generen visualizaciones engañosas y conclusiones incorrectas. Los errores de entrada y las visualizaciones simplificadas en exceso también podrían hacer que el informe resultante tergiverse lo que realmente está sucediendo.

Los sistemas eficaces de análisis de datos admiten la generación de informes, proporcionan orientación sobre visualizaciones y son lo suficientemente intuitivos como para que los usuarios profesionales puedan operar. De lo contrario, la carga de la preparación y la producción recae en el departamento de TI, y la calidad y la precisión de las visualizaciones pueden ser cuestionables. Para evitarlo, las organizaciones deben asegurarse de que el sistema que elijan pueda manejar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Entonces, ¿cómo lograr una visualización de datos efectiva? Comienza con los siguientes tres conceptos clave:

Conoce a tu audiencia: adapta tu visualización a los intereses de tus espectadores. Evita la jerga técnica o los gráficos complejos y sé selectivo con los datos que incluyas. Un CEO quiere información muy diferente a un jefe de departamento.

Comienza con un propósito claro: ¿Qué historia intentas contar con tus datos? ¿Qué mensaje clave deseas que se lleven los espectadores? Una vez que lo sepas, puedes elegir el tipo de gráfico más adecuado. Para ello, no solo utilices por defecto un gráfico circular o de barras. Disponer de múltiples opciones de visualización, cada una apropiada para casos distintos. Los gráficos de líneas muestran tendencias a lo largo del tiempo, los gráficos de dispersión revelan relaciones entre variables, etc.

No te compliques: evita abarrotar la visualización con elementos innecesarios. Utiliza etiquetas claras, títulos concisos y una paleta de colores limitada para asegurar la mejor legibilidad. Evita escalas engañosas, elementos distorsionados o tipos de gráficos que puedan tergiversar los datos.

4. Privacidad y seguridad de datos

Controlar el acceso a los datos es un desafío interminable que requiere clasificación de datos, así como tecnología de seguridad.

En términos generales, se debe prestar mucha atención a quién se le permite acceder a los sistemas operativos esenciales para recuperar datos, ya que cualquier daño aquí puede hacer caer a cualquier empresa. Del mismo modo, las compañías deben asegurarse de que cuando los usuarios de diferentes departamentos inicien sesión en sus paneles de control, solo vean los datos que deben ver. Las empresas deben establecer controles de acceso sólidos y garantizar que sus sistemas de almacenamiento y análisis de datos sean seguros y cumplan con las regulaciones de privacidad de datos en cada paso del proceso de recopilación, análisis y distribución de datos.

Para poder decidir qué roles deben tener acceso a varios tipos o grupos de datos, debes comprender qué son esos datos. Esto requiere configurar un sistema de clasificación de datos. Para empezar, ten en cuenta los siguientes pasos:

Descubre lo que tienes: identifica los tipos de datos que recopila, almacena y procesa tu organización y, a continuación, etiquétalos en función de la sensibilidad, las posibles consecuencias de una infracción y las regulaciones a las que está sujeta, como HIPAA o GDPR.

Desarrollar una matriz de clasificación de datos: define un esquema con diferentes categorías, como solo de uso público, confidencial e interno, y establece criterios para aplicar estas clasificaciones a los datos en función de su confidencialidad, los requisitos legales y las políticas de tu compañía.

Descubre quién puede estar interesado en acceder: describe los roles y las responsabilidades para la clasificación de datos, la propiedad y el control de accesos. Un empleado del departamento financiero tendrá derechos de acceso diferentes a los de un miembro del equipo de RR. HH., por ejemplo.

Luego, en función de la política de clasificación, trabaja con los propietarios de datos para categorizar tu información. Una vez establecido un esquema, considera las herramientas de clasificación de datos que pueden supervisar y categorizar datos automáticamente en función de las reglas definidas.

Por último, configura los controles de seguridad de datos adecuados y brinda a tus empleados formación relacionada, haciendo hincapié en la importancia de un manejo de datos y controles de acceso adecuados.

5. Escasez de talento

Muchas empresas no pueden encontrar el talento que necesitan para convertir sus vastos suministros de datos en información utilizable. La demanda de analistas de datos, científicos de datos y otros roles relacionados con los datos ha superado la oferta de profesionales calificados con las competencias necesarias para administrar tareas complejas de análisis de datos. Y tampoco hay señales de que esa demanda vaya a cubrirse. Para 2026, se prevé que el número de puestos de trabajo que requieren competencias en ciencia de datos crezca casi en un 28 %, según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos.

Afortunadamente, hoy en día muchos sistemas de análisis ofrecen capacidades avanzadas de análisis de datos, como algoritmos de aprendizaje automático integrados, a los que pueden acceder los usuarios empresariales sin experiencia en ciencia de datos. Las herramientas con funcionalidades automatizadas de preparación y limpieza de datos, en particular, pueden ayudar a los analistas de datos a hacer más.

Las empresas también pueden mejorar sus competencias, identificando a los empleados con sólidos antecedentes analíticos o técnicos que podrían estar interesados en la transición a roles de datos y ofreciendo programas de capacitación pagados, cursos en línea o bootcamps de datos para equiparlos con las habilidades necesarias.

6. Exceso de sistemas y herramientas de análisis

No es raro que, una vez que una organización se embarque en una estrategia de análisis de datos, termine comprando herramientas separadas para cada capa del proceso de análisis. Del mismo modo, si los departamentos actúan de forma autónoma, pueden terminar comprando productos de la competencia con capacidades superpuestas o contraproducentes; esto también puede ser un problema cuando las empresas se fusionan.

El resultado es una mezcolanza de tecnología, y si se implementa localmente, entonces en algún lugar hay un centro de datos lleno de diferentes software y licencias que deben gestionarse. En conjunto, esto puede provocar que la empresa malgaste recursos y agregar complejidad innecesaria a la arquitectura. Para evitar esto, los líderes de TI deben crear una estrategia para las herramientas de datos en toda la organización, trabajando con varios jefes de departamento para comprender sus necesidades y requisitos. La emisión de un catálogo que incluye varias opciones basadas en la nube puede ayudar a que todos estén en una plataforma estandarizada.

7. Costo

El análisis de datos requiere inversión en tecnología, personal e infraestructura. Sin embargo, si las organizaciones no son claras sobre los beneficios que les pueden reportar los análisis, los equipos de TI pueden tener dificultades para justificar el costo de implementar la iniciativa correctamente.

La implementación de una plataforma de análisis de datos a través de una arquitectura basada en la nube puede eliminar la mayoría de los gastos de capital iniciales y, al mismo tiempo, reducir los costos de mantenimiento. También puede frenar el problema de contar con demasiadas herramientas de un solo uso.

Desde el punto de vista operativo, el retorno de la inversión de una organización proviene de los insights que puede revelar la analítica de datos para optimizar el marketing, las operaciones, las cadenas de suministro y otras funciones empresariales. Para demostrar el ROI, los equipos de TI deben trabajar con las partes interesadas a fin de definir métricas de éxito claras que se vinculen a los objetivos empresariales. Los ejemplos podrían ser que los hallazgos de la analítica de datos condujeron a un aumento del 10 % en los ingresos, una reducción del 8 % en la rotación de clientes o una mejora del 15 % en la eficiencia operativa. De repente, ese servicio en la nube parece una ganga.

Si bien los datos cuantificables son importantes, es posible que algunas ventajas sean más difíciles de medir directamente, por lo que los equipos de TI deben ver más allá de la aritmética. Por ejemplo, un proyecto de datos podría mejorar la agilidad en la toma de decisiones o la experiencia del cliente, lo que puede generar ganancias a largo plazo.

8. Tecnología cambiante

El panorama de la analítica de datos está en constante evolución, con nuevas herramientas, técnicas y tecnologías emergentes todo el tiempo. Por ejemplo, la carrera está en marcha para que las empresas obtengan capacidades avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en manos de usuarios empresariales, así como de científicos de datos. Esto significa introducir nuevas herramientas que logran que estas técnicas sean accesibles y relevantes. Sin embargo, para algunas organizaciones, las nuevas tecnologías de análisis pueden no ser compatibles con los sistemas y procesos heredados. Esto puede provocar desafíos de integración de datos que requieren mayores transformaciones o conectores codificados personalizados para resolverlos.

La evolución de los conjuntos de funciones también significa evaluar continuamente el mejor producto adecuado para las necesidades comerciales particulares de una organización. Una vez más, el uso de herramientas de análisis de datos basadas en la nube puede mejorar las actualizaciones de funciones y funcionalidades, ya que el proveedor se asegurará de que la última versión esté siempre disponible. Compara esto con un sistema local que solo se pueda actualizar cada uno o dos años, lo que dará lugar a una curva de aprendizaje más pronunciada entre las actualizaciones.

9. Reticencia al cambio

Aplicar el análisis de datos a menudo puede exigir un cambio incómodo. De repente, los equipos tienen nueva información sobre lo que está sucediendo en el negocio y diferentes opciones sobre cómo deben reaccionar. Los líderes acostumbrados a operar con la intuición en lugar de los datos también pueden sentirse atacados, o incluso amenazados, por el cambio.

Para evitar esta reacción, el personal de TI debe colaborar con los departamentos individuales para comprender sus necesidades de datos y luego comunicar cómo el nuevo software de análisis puede mejorar sus procesos. Dentro de la implementación, los equipos de TI pueden mostrar cómo los avances en el análisis de datos conducen a flujos de trabajo más eficientes, insights de datos más profundos y, en última instancia, una mejor toma de decisiones en todas las esferas de la empresa.

10. Definición de objetivos

Sin objetivos y metas claros, las empresas tendrán dificultades para determinar qué fuentes de datos usar para un proyecto, cómo analizar los datos, qué quieren hacer con los resultados y cómo medirán el éxito. La falta de objetivos claros puede llevar a esfuerzos de análisis de datos no centrados que no proporcionen insights o retornos significativos. Esto se puede mitigar definiendo los objetivos y los resultados clave de un proyecto de análisis de datos antes de que comience.

Afronta los desafíos de la analítica de datos con Oracle

Incluso para las empresas que ya han adoptado el análisis de datos, tecnologías como el aprendizaje automático fácil de usar e intuitivo, el análisis de autoservicio o los sistemas de visualización avanzados pueden presentar nuevas oportunidades para obtener una ventaja competitiva y anticipar las futuras demandas empresariales. De esta forma, los líderes empresariales deben seguir invirtiendo en personas y tecnologías que mejoren el uso de datos e integrando en su cultura estrategias basadas en análisis que posibiliten un crecimiento sostenido y garanticen su utilidad.

Oracle Analytics es una completa solución de análisis con capacidades listas para usar en una amplia gama de cargas de trabajo y tipos de datos. Una plataforma de analítica de datos dedicada puede ayudar a tu empresa a gestionar todo el proceso de análisis, desde la ingestión y preparación de datos hasta la visualización y el uso compartido de resultados. Los usuarios pueden aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático líderes del sector para resolver problemas operativos difíciles, predecir resultados y mitigar riesgos. Mientras tanto, los líderes empresariales pueden obtener información más rápida y precisa para impulsar una toma de decisiones segura y altamente informada.

Además, Oracle facilita el análisis de conjuntos de datos y la aplicación de modelos de aprendizaje automático integrados con visualizaciones de datos contextuales, todo ello por un costo de suscripción mensual predecible.

El cambio es inevitable en la analítica de datos, por lo que surgirán nuevos desafíos. Al adoptar estas estrategias, las organizaciones pueden superar el miedo al cambio y la sobrecarga de datos y comenzar a utilizar la analítica como catalizador para el crecimiento.

Preguntas frecuentes sobre los retos de la analítica de datos

¿Cuáles son los principales retos de la analítica de datos?

Los principales desafíos asociados a la analítica de datos incluyen la recopilación de datos significativos, la selección de la herramienta de análisis adecuada, la visualización de datos, la mejora de la calidad de los datos, la búsqueda de analistas calificados y la creación de una cultura basada en datos.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la analítica de datos?

El aprendizaje automático (ML) desempeña un papel importante en la analítica de datos, ya que automatiza tareas, descubre patrones ocultos y realiza predicciones a partir de conjuntos de datos grandes y dispares. Por ejemplo, la depuración y categorización de datos pueden ser procesos manuales que requieren mucho tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden automatizar estas tareas, liberando a los analistas de datos para un trabajo más estratégico, como la interpretación de resultados y la creación de modelos.

Además, los grandes conjuntos de datos pueden contener patrones y tendencias ocultas que los métodos estadísticos tradicionales podrían pasar por alto. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar relaciones complejas y detectar anomalías de tendencias. Una vez que los modelos de aprendizaje automático se entrenan en datos históricos de la empresa, pueden predecir resultados futuros para ayudar a minimizar la rotación de clientes, crear campañas de marketing específicas y establecer niveles de precios óptimos.