¿Qué sectores están preparados para Big Data?

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Qlik

Salud, retail e inmobiliario son los sectores que peor preparados están para analizar Big Data, mientras en los que muestran un mejor desempeño son la Administración, hostelería y turismo y servicios financieros, según un informe que mide la capacidad de las empresas para analizar, gestionar e interpretar datos. Las españolas han obtenido 71 puntos sobre 100, una puntuación alta, pero se encuentran a la cola de los países europeos, superando tan solo a las japonesas a nivel global.

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Una investigación académica de la escuela de negocios Wharton de la Universidad de Pensilvania y Qlik, que mide la capacidad de las empresas para analizar, gestionar e interpretar datos, pone de relieve que, a nivel internacional, las empresas muestran más diferencias en cuanto a la alfabetización de datos de sus empleados entre sectores que entre países.

Según sus conclusiones, las empresas de los sectores ligados a la salud, venta minorista y actividad inmobiliaria muestran un desempeño inferior (con puntuaciones respectivas de 67,1, 69,2 y 70,7 puntos sobre 100), mientras que las industrias de servicios administrativos, hostelería y turismo y servicios financieros tienen un desempeño más alto (81,1, 80,2 y 77,4 puntos, respectivamente).

En posiciones intermedias entre ambos extremos se encuentran el resto de los ámbitos analizados: venta mayorista, utilities, fabricación, gestión empresarial, transporte y almacenamiento, minería y extracción energética, información, servicios profesionales, técnicos y científicos, y construcción.

La investigación apunta a que existe una relación directa y positiva entre la alfabetización de datos de las empresas y sus ingresos, pero las compañías, aunque conscientes, no se adaptan.

En este sentido, las grandes empresas, cuyos empleados poseen un mayor conocimiento de gestión de datos, experimentan un aumento de hasta un 5% en su valoración empresarial. Además, el documento también muestra una correlación positiva con otras medidas del desempeño corporativo, como el margen bruto, el rendimiento sobre activos, el rendimiento sobre el capital y el rendimiento sobre las ventas y, a pesar de ello, existe una brecha en cómo perciben las empresas la importancia del dato y sus esfuerzos para adaptarse a su gestión y monetizarlos.

Aunque el 98% de los líderes empresariales considera que los datos son importantes para tomar decisiones de negocio y que el 93% afirma que disponer de empleados expertos en datos facilita significativamente esta toma de decisiones, solo el 8% de las empresas ha realizado grandes cambios en su estrategia de gestión del dato en los últimos cinco años.

Por otro lado, tan solo el 24% de los profesionales se siente capaz de leer, trabajar, analizar y comunicarse con datos, es decir, están alfabetizados en datos. Este bajo índice individual de alfabetización de datos es especialmente relevante si se tiene en cuenta que los líderes empresariales no están dispuestos a comprometer recursos para mejorarlo: únicamente el 34% de las organizaciones ofrece formación a sus empleados en este sentido, tan solo el 17% los anima a mejorar sus habilidades de datos y solo el 36% está dispuesta a remunerar más a los empleados con mejores habilidades en datos. Mientras que el 63% de las compañías planea contratar más empleados con conocimientos en esta materia, la responsabilidad recae en el individuo, agravando aún más esta brecha de habilidades.

En cuanto a las empresas españolas, muestran un desempeño positivo sobre su capacidad para gestionar, analizar y utilizar datos para tomar decisiones estratégicas, ya que obtienen 71 puntos sobre 100 en el DLI. Sin embargo, se sitúan a la cola de las organizaciones europeas, y tan solo superan a las japonesas a nivel global entre las regiones analizadas. Por el contrario, Singapur es el país más maduro en cuanto a estrategias de análisis, gestión y monetización de datos. Entremedias, entre España y Singapur, están Italia, Australia, Estados Unidos, India, Francia, Alemania y Reino Unido.

El DLI es un modelo estadístico que evalúa a las empresas en función de su nivel de alfabetización de datos, es decir, la capacidad de los profesionales de una empresa para leer, analizar, compartir y trabajar con datos, utilizándolos para tomar decisiones estratégicas. Este modelo estudia si las empresas disponen de los datos necesarios para el correcto desempeño de su negocio y su capacidad para usarlos para tomar decisiones.

Para elaborar el DLI, se han medido tres indicadores en más de 600 compañías cotizadas de Estados Unidos, Europa y Asia con al menos 500 empleados y que representan una amplia gama de sectores, como banca y finanzas, fabricación, comercio minorista, transporte, salud, energía, construcción, servicios públicos o comunicaciones. Para otorgar la puntuación, la escuela de negocios Wharton han desarrollado un modelo estadístico para el que se ha tenido en cuenta tres dimensiones relacionadas con la gestión del dato. En primer lugar, se ha estudiado la capacidad de los empleados para trabajar con datos; en segundo lugar, el papel que los datos juegan en los procesos de toma de decisiones de las empresas encuestadas (siendo claves su disponibilidad y facilidad de uso); y, en tercer lugar, la distribución equitativa del dato a lo largo de la empresa. Basándose en estos 3 indicadores, los investigadores han puntuado a las empresas entre 0 y 100.