Éxito mediocre de la analítica en la nube pública

La mayoría de los responsables de la toma de decisiones de TI que participaron en una encuesta reciente (79%) dijeron que sus organizaciones utilizan el análisis de datos en la nube para respaldar los resultados comerciales.

Basado en una encuesta de 272 tomadores de decisiones de TI para la consultoría de transformación global Contino’s Informe de investigación sobre la madurez de los datos en la nube pública 2021, el estudio encontró que el 63% de las organizaciones consideran que sus programas de datos en la nube están maduros. Sin embargo, la investigación encontró que solo el 16% de los tomadores de decisiones de TI encuestados dijeron que se habían dado cuenta de los beneficios comerciales de mover datos a la nube pública.

La investigación también encontró que la seguridad es el mayor desafío técnico para las organizaciones que traen datos a la nube, con organizar y compartir datos en segundo lugar (33%).

La encuesta encontró que la mayoría de las organizaciones (90%) se dedican a la ciencia de datos.

Los autores del informe señalaron que el aumento de la popularidad de la ciencia de datos es una tendencia constante a medida que las empresas buscan generar valor a partir de sus datos mediante el uso de aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA) y soluciones automatizadas impulsadas por conocimientos. “Sabemos que es posible acelerar los ciclos de productos, reducir la rotación de clientes y construir modelos predictivos con capacidades de ciencia de datos. Pero casi el 60% de las organizaciones tienen solo un equipo de ciencia de datos, o un científico de datos ”, advirtieron los autores del informe.

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El estudio encontró que la ciencia de datos todavía es exploratoria para muchas organizaciones, y muchas, según Contino, adoptan un enfoque de “probar y aprender”.

En el informe, Contino recomendó que para aprovechar los beneficios de la ciencia de datos, los responsables de la toma de decisiones de TI deben tener una estrategia de datos definida y respaldada, madurez de datos organizacionales, un caso de uso comercial bien definido y los datos correctos.

“Los programas de ciencia de datos más exitosos tienen equipos que están estrechamente alineados con el negocio y comprenden la naturaleza de los productos y servicios que se ofrecen, antes de someterse a los rigores del análisis de datos, pruebas de hipótesis, selección de características, selección y validación de algoritmos”, agregó. dijo el informe.

El ahorro de costos resultó ser el beneficio comercial más frecuente de tener una estrategia de nube AI / ML. Pero cuando se le pidió que proporcionara una cifra para el porcentaje de proyectos con la satisfacción del cliente o la adquisición como resultado, Contino informó que casi la mitad (48%) de las respuestas que recibió tenían métricas de resultados del cliente. Dijo que esto apunta hacia la tendencia de usar AI / ML para impulsar la rigidez, reducir la rotación y generar ingresos

Cuando se les preguntó en qué medida sus organizaciones se habían dado cuenta del beneficio comercial que estaban tratando de lograr con su estrategia de datos en la nube pública, casi una cuarta parte (23%) de los tomadores de decisiones de TI admitieron que “no se habían dado cuenta en absoluto” de los beneficios que habían planeado. y solo el 16% dijo que se había dado cuenta plenamente de los beneficios comerciales de su estrategia de datos en la nube pública.

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Según Contino, la encuesta ilustra que después de cambiar a la nube, muchas organizaciones enfrentan el desafío de la falta de capacidades internas para crear mejores experiencias y productos en la nube para los consumidores.

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