La inversión en tecnología de análisis crecerá más del 20% hasta 2025

A finales de año se espera alcanzar un máximo histórico en la inversión de tecnologías de análisis de datos: 10.000 millones de euros.

A pesar de la importancia que cada vez más empresas le dan a incorporar una estrategia basada en datos, todavía existe una brecha entre la concepción de dicha estrategia y su puesta en práctica. 

Según datos del último estudio realizado por Fujitsu y la consultora PAC, son más las compañías europeas preocupadas por saber cómo integrar los datos que obtienen de sus clientes en la organización. De ahí que la inversión en tecnología de análisis de datos se espera que aumente en más del 20% durante los próximos cinco años, y supere a finales de este año los 10.000 millones de euros por primera vez. 

Entre las razones que incentivan este incremento de la inversión, el informe cita, por ejemplo, que un 77% de los ejecutivos consultados afirme comprender el valor de los datos y el desarrollar una estrategia de calidad para los mismos. O que un 82% de empresas deseen establecer nuevas redes de valor y ecosistemas digitales como elemento clave de su desarrollo actual. 

El estudio destaca asimismo la importancia que ha ganado la velocidad a la que se obtiene el conocimiento que se necesita. “Se pide a los líderes empresariales que tomen decisiones críticas inmediatas ante temas como el cierre de oficinas, cadenas de suministro y servicios al cliente, entre otros, y que pueden tener un gran impacto en la seguridad de los trabajadores y el rendimiento financiero”. 

Para abordar estos retos, recuerdan la necesidad de incorporar herramientas como motores de marketing o ERP que permitan análisis integrados. Y para evitar la falta de entendimiento del valor de los datos, una de las mejores formas es conseguir que el análisis de datos comience a nivel de negocio. Además de disponer de un modelo robusto de gobernanza. 

“Hay que empezar por la parte superior de la organización, haciendo que los directivos establezcan su visión de cómo los datos, tanto internos como externos, añaden valor. Deben ser percibidos como un activo y medirse como tal, lo cual implica utilizar métricas de rendimiento y que se vinculen a la repercusión en el crecimiento, la experiencia del cliente y del empleado, la reducción de costes y la mitigación de riesgos”, escriben. 

Para ello, exponen por último, la necesidad de controlar seis elementos: hacer que el modelo se vuelva relevante, buscar el equilibrio entre velocidad y control, incorporar los análisis para generar de forma rápida confianza, comenzar tácticamente por demostrar valor, aprender del mercado e iniciar una transformación cultural.