¿Cuál es el valor de los datos en América Latina?
La respuesta directa a la gran interrogante planteada en este titular viene desde el dimensionamiento de los servicios de TI (Tecnologías de la Información) relacionados con el almacenamiento.
Hoy, el gasto empresarial en tecnologías, infraestructura y servicios relacionados con la gestión total de los datos digitales es de unos USD$ 10.930 millones, según IDC en América Latina.
Y estas inversiones seguirán en alza sostenida, ya que al 2026 se proyecta un incremento del 17,4% para superar los USD 12.832 millones, generadas por organizaciones cada vez más impulsadas por datos en el Continente. Estas previsiones realizadas por IDC nos relevan claramente que el valor de los datos en América Latina se aprecia, situándose en el centro del viaje de las empresas en la economía digital.
El explosivo crecimiento de los datos
La Transformación Digital se acelera a un ritmo exponencial, debido al aumento de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa, y el explosivo crecimiento del procesamiento requerido de los datos, creando oportunidades sin precedente para los negocios de innovar, redefinir las experiencias de los usuarios, optimizar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos; y a la vez impulsar el bien en la sociedad.
Los datos son un recurso extremadamente valioso para las empresas. Un enorme caudal que, según estimaciones de IDC, crecerá en América Latina a una tasa compuesta anual del 28% hasta 2027.
El segmento empresarial pasará de generar 1.840 exabytes anuales en 2023 a 5.968 en 2027. Sin embargo, aunque los datos valen oro para las organizaciones, también pueden convertirse en un problema, si estas no son capaces de organizarlos, transformarlos en información útil, confiable, y ponerla a su servicio.
El estudio de IDC advierte que, de analizarse, aproximadamente el 60% de todos los datos empresariales creados serían útiles. Aunque en la actualidad solo se analiza el 21%, y apenas el 4% de los datos totales generados han sido procesados con Inteligencia Artificial (IA) y herramientas analíticas.
Estrategias para ser competitivos
Si bien los tomadores de decisiones son cada vez más conscientes de que convertir sus organizaciones en empresas, Data Driven es un camino ineludible para sobrevivir en un entorno cada vez más competitivo, en muchos casos, no saben cómo hacerlo de una manera eficiente, y desperdician tiempo y recursos, intentando extraer valor de los datos estructurados, semiestructurados o no estructurados que generan, sin demasiado éxito.
Una estrategia de datos exitosa deber reunir tres componentes fundamentales.
1. Avanzar en el descubrimiento de los datos que, en el marco de una empresa, están dispersos en diversas fuentes, formatos y ubicaciones.
Dado que realizar esta tarea de manera manual es prácticamente imposible, incorporar herramientas de IA y aprendizaje automático (ML), ayudará a automatizar, clasificar, etiquetar y gestionar esos archivos para identificar los datos útiles con mayor facilidad.
2. Hacer visibles esos datos, para registrar y rastrear cada archivo o documento, dentro de la organización.
3. Es clave alcanzar la fiabilidad de los datos que solo será posible si las dos instancias anteriores son resueltas con fundamento.
El conocimiento y comprensión de los datos habilita a las empresas la posibilidad de automatizar el movimiento de los mismos de la Nube Híbrida de ida y vuelta entre los sistemas locales, y la Nube Pública, optimizando costos, rendimientos y los tiempos.
Además, la integración Cloud trae grandes beneficios para las empresas, tales como mayor escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Según Gartner, más del 85% de las organizaciones adoptará un principio de prioridad en la Nube para 2025, y estarán mejor posicionadas para administrar sus datos.
Los costos de la Nube se incrementaron y representan, según IDC, más del 30% de los presupuestos de TI. En este sentido, la arquitectura recomendada es la Nube Hibrida, siendo clave mantener la propiedad y el control de los datos, así como disponer siempre de la opción de poder moverlos entre los distintos entornos de acuerdo con las necesidades de cada momento y escenario.
Existen enfoques sostenibles y efectivos que permiten optimizar las migraciones de datos a partir de mejores metadatos, que sirven como sistema central para las migraciones hacia la Nube, controlando los costos operativos mediante la combinación de automatización y migración de autoservicio.
