Informe sobre el estado del análisis de Big Data revela retos para las empresas

Un nuevo informe deja en descubierto problemas de datos generalizados para las empresas debido a costos de funcionamiento exorbitantes, haciendo que el 98% de las empresas experimenten fracasos en los proyectos.

En su informe «Estado de la analítica de Big Data 2024», SQream arroja luz sobre la creciente desconexión para las empresas entre el costo de los proyectos analíticos y el valor operativo que se obtiene, destacando la necesidad de cambiar la forma en que las empresas manejan enormes volúmenes de datos para reducir el impacto en las facturas y evitar el riesgo de fracasos en sus proyectos.

Las enormes cantidades de datos que pueden obtener las empresas actuales puede ser una herramienta fundamental para tomar mejores decisiones, entre otros beneficios, a partir de análisis avanzados de los datos.

La llegada de la computación en la nube, así como los avances recientes en la IA generativa, han hecho que grandes organizaciones puedan desbloquear nuevas oportunidades a partir del análisis de datos y los enormes conocimientos que esto pone a su alcance.

Sin embargo, a medida los masivos volúmenes de datos continúan aumentando, el procesamiento de los mismos aumenta exponencialmente a un ritmo insostenible y sin precedentes.

Para llegar a la conclusión de por qué el análisis de datos está agotando los presupuestos empresariales y cómo cambiar esto, SQream encuestó a 300 profesionales senior de gestión de datos de empresas estadounidenses con un gasto anual de al menos 5 millones de dólares en nube e infraestructura. Pero a pesar de invertir cifras elevadas, el 98% de estas empresas experimentaron fracasos en los proyectos de machine learning en 2023.

Si bien los grandes presupuestos en TI suelen traer mejores resultados a las empresas, en este caso el informe de SQream destaca que hacerlo indefinidamente es un enfoque insostenible para las empresas modernas basadas en datos.

«Esta encuesta subraya la naturaleza generalizada de estos desafíos de gestión de datos para las grandes empresas», afirmó Deborah Leff, directora de ingresos de SQream. «Los líderes reconocen cada vez más el poder transformador de la aceleración de la GPU. El inmenso valor de un salto de rendimiento de un orden de magnitud es simplemente demasiado valioso como para ignorarlo en la carrera por convertirse en impulsado por la IA».

Otros de los hallazgos de esta encuesta dirigida a líderes de equipos, ejecutivos de innovación y profesionales orientados en los datos, incluyen:

• La mayoría de las organizaciones experimentan un “impacto en las facturas” analíticos.
• El 41% de las empresas señalan que los costos elevados son el principal desafío.
• El 98% de las empresas experimentaron fracasos en sus proyectos de ML en 2023.
• 3 de cada 4 ejecutivos buscan agregar más GPU en 2024 a su pila de análisis para buscar un mayor impacto en sus objetivos de análisis de datos y AI/ML.
• Cerca de la mitad de los encuestados admitieron que hacen concesiones en cuanto a la complejidad de las consultas.