¿Qué obstáculos encuentran las pymes en la analítica de datos?

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Poner el foco en las actividades que generan ingresos o la percepción de que es un proceso que requiere demasiado tiempo y dinero, son algunas de las razones que argumentan las pymes para no hacer uso de la analítica de datos.

La magnitud a la que se generan, mueven y gestionan los datos es inmensa; y es uno de los desafíos a los que se enfrentan ahora las pymes. Sin los medios tecnológicos necesarios para enfrentar este reto, las pymes se encuentran ciertos obstáculos para adoptar estrategias basadas en la analítica de datos.

Estos obstáculos pueden ser: presupuesto limitado, falta de conocimientos técnicos, fuentes de datos cada vez más numerosas, la velocidad de desarrollo de la analítica y cierta incapacidad para proporcionar a los usuarios finales las herramientas poder obtener valor añadido.

Pablo Couso, director comercial de Datisa dice que “las empresas de hoy no solo necesitan trabajar de manera más inteligente. También deben hacerlo de forma más rápida. Y, para ello, deben buscar la manera de aprovechar al máximo el conocimiento derivado de los datos. Todas las empresas recopilan y almacenan una gran cantidad de datos. No analizarlos para tomar mejores decisiones comerciales y mantener a la empresa por delante de la competencia, implica desaprovechar uno de sus recursos más valiosos”.

Sigue habiendo varias razones por las que las pymes no utilizan todavía plenamente el análisis de datos. Los expertos de Datisa señalan las siguientes:

  • Centrarse en las actividades generadoras de ingresos en detrimento de la analítica.
  • El temor generado por la percepción de que la analítica de datos requiere tiempo, recursos y conocimientos técnicos.
  • La percepción de que para empezar con la analítica de datos se necesitan sistemas y herramientas complejas.

Definitivamente, las pymes deben plantearse el aprovechar la analítica de datos si quieren prosperar en sus negocios. Pablo Couso concluye: “a menos que las pymes hagan un seguimiento del rendimiento de sus productos, servicios y operaciones y de lo que cuestan en capital humano y monetario, será imposible saber qué está funcionando realmente. Los datos pueden usarse para seguir la eficiencia y revelar potencialmente nuevas fuentes de ingresos, algo crucial para cualquier negocio”.