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Actualmente, una de las principales barreras que tenemos, ha sido la falta de integración y de la estandarización de los datos. La información es obtenida de distintos sistemas, reportes y archivos, lo que en ocasiones provoca diferencias en descripciones, duplicados, inconsistencias en precios, costos y otros, que requieren limpieza y validación antes de cualquier tipo de análisis. También tenemos alta dependencia de herramientas como Excel, de procesos manuales para consolidar información, lo que dificulta encontrar los datos centralizados y actualizados. Ahora, transformar toda esta información en indicadores útiles para la toma de decisiones, es aún más complicado. Definitivamente que nuestra barrera principal no es la falta de datos, es lograr que estos sean confiables, organizados, accesibles y que realmente puedan ser aprovechados por la empresa.

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Mi empresa tiene un obstaculo importante, y es que tiene demasiada información y no sabe que hacer con ella, aunn no se consolida para ser tratada de manera correcta.

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La implementación de Big Data en una organización conlleva diversas barreras y desafíos en cada una de las etapas del proceso, desde la concepción estratégica hasta la obtención de beneficios tangibles. De acuerdo con las fuentes, los principales obstáculos son:

1. Barreras Organizacionales y Estratégicas (Antes de la Tecnología)

Uno de los mayores obstáculos no es técnico, sino conceptual y de planificación:

Enfoque erróneo en la tecnología: Muchas organizaciones cometen el error de centrarse en el software o hardware antes de analizar y entender el problema de negocio que pretenden resolver.

Resistencia al cambio organizacional: Implementar Big Data no es solo instalar un sistema; implica cambios en los trabajos, habilidades, administración y cultura de la organización.

Objetivos poco realistas: A menudo se plantean metas excesivamente ambiciosas o difíciles de cumplir que resultan inviables a largo plazo.

Falta de respaldo: Es un obstáculo no contar con el apoyo de los stakeholders (interesados) o no haberlos identificado correctamente al inicio del proyecto.

2. Obstáculos en la Recopilación (Captura) de Datos

Dispersión y heterogeneidad: Los datos suelen estar dispersos en múltiples fuentes (redes sociales, archivos PDF, videos, sistemas internos) y en formatos muy variados (estructurados, no estructurados y semiestructurados).

Accesibilidad de la información: En ocasiones, los datos necesarios no son factibles de encontrar o utilizar, o requieren el desarrollo de programas complejos de captura automática, como técnicas de web scraping.

Definición de frecuencia: Determinar si la ingesta debe ser constante (streaming) o por lotes (batch) cambia radicalmente la complejidad técnica necesaria.

3. Obstáculos en el Almacenamiento y Procesamiento

Capacidad de las máquinas: Los grandes volúmenes de datos superan rápidamente la capacidad de una sola máquina, lo que obliga a implementar sistemas de archivos distribuidos complejos de gestionar.

Decisión de infraestructura: La organización debe enfrentar la difícil elección técnica entre modelos OnPremise (servidores propios), Cloud (nube) o modelos híbridos, cada uno con sus propias implicaciones de costo y seguridad.

Necesidad de equipos expertos: El tratamiento de datos implica cuestiones informáticas de alta complejidad que requieren profesionales técnicos especializados.

4. Barreras en el Análisis de Datos

Complejidad algorítmica: El análisis requiere métodos complejos de inteligencia artificial y machine learning para identificar patrones y segmentar información, lo cual es una de las fases más difíciles del proyecto.

Incertidumbre en los resultados: Dependiendo de la calidad del modelo y de los datos recopilados, existe el riesgo de que los resultados no sean los esperados.

5. Obstáculos en la Puesta en Valor

Dificultad en la interpretación: A veces los reportes son visualmente "elegantes" pero poco entendibles para quienes deben tomar las decisiones, lo que requiere un esfuerzo adicional de traducción y simplicidad.

Cambio de paradigma en la toma de decisiones: Existe la barrera cultural de pasar de decisiones basadas en la intuición o experiencia personal a decisiones estrictamente respaldadas por datos fidedignos.

Control de modelos autónomos: Cuando se implementan decisiones automáticas (como el otorgamiento de créditos), se requiere un seguimiento constante y humano para evitar errores de los modelos autónomos

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La experiencia que he experimentado es que hemos avanzados en la construcción de data lake con datos de diversos sistemas de información. Los usuarios una vez se crean los modelos de análisis pueden acceder a la información desde sus computadoras. La mayor barrera es la confianza en la información y análisis resultado del proceso, aunque se tenga independencia en la construcción de sus reportes.

Las barreras es la maduración del sistema y que realmente permita solucionar los problemas del negocio y tomar decisiones basadas en estos datos. Es importante establecer un modelo de gestión basado en los datos.

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Barreras reales para implementar Big Data

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Barreras reales para implementar Big Data

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En mi organización, una de las principales barreras para implementar Big Data no sería únicamente tecnológica, sino de orden, calidad y cultura de datos. Muchas empresas tienen información en CRM, ERP, hojas de cálculo, correos, reportes operativos y sistemas aislados, pero el problema es que esos datos no siempre están integrados, limpios ni preparados para generar decisiones útiles.

El material indica que antes de pensar en tecnología se debe conocer el negocio, entender el problema y definir objetivos claros. Esto es clave, porque comprar una solución costosa sin saber qué problema se quiere resolver puede llevar a una implementación cara y poco útil.

Otra barrera importante es la ingesta y almacenamiento de datos. No basta con capturar información; hay que definir de dónde vendrán los datos, con qué frecuencia se actualizarán, si el proceso será batch o streaming, y dónde se almacenarán, por ejemplo, en un Data Lake.

Finalmente, considero que la mayor dificultad está en la puesta en valor: convertir los datos en conocimiento accionable. Si los dashboards, modelos o reportes no ayudan a responder preguntas como qué vender, a quién venderle, cuánto cobrar o cómo retener clientes, entonces el proyecto de Big Data pierde sentido.

En conclusión, Big Data no es solo acumular datos ni comprar tecnología. Es construir una estrategia donde negocio, tecnología, análisis y toma de decisiones trabajen juntos.

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Isabel Lay | Área Operacional | Aviación

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Isabel Lay | Área Operacional | Aviación

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En el contexto de una aerolínea internacional como mi entorno laboral, implementar iniciativas de Big data puede enfrentar diversas barreras a lo largo del proceso.

1. Recopilación de los datos:  Integrarlos de múltiples fuentes de información internas (sistema operativo o reservas, atención al cliente). Estos sistemas no siempre están unificados y lo que puede generar inconsistencias o duplicidad de datos

2. Almacenamiento de dato: el manejo de grandes volúmenes de información requiere infraestructuras. Robustas y escalables. Implica inversión tecnológica importante y decisiones estratégicas sobre el uso de soluciones en la nube o en sistemas propios.

3. Procesamiento de análisis: Otro obstáculo relevante es la disponibilidad de talento especializado. Como lo vimos en charlas anteriores, ingenieros de datos, analistas científicos de datos que permitan transformar los datos en información útil. La calidad de los datos influye directamente en la de precisión del análisis.

4. La puesta en valor de los datos. Una barrera importante, es la cultura organizacional. Si bien es cierto la aerolínea a la que represento hace mucho énfasis en la cultura organizacional. no siempre todas las áreas están preparadas para tomar decisiones basadas en datos. Lo que puede limitar el impacto de estas iniciativas.

5. Aspectos de seguridad y regulación: en organizaciones que manejan datos personales, como de las aerolíneas, existen restricciones legales y de confidencialidad que condicionan el uso de la información, lo cual puede dificultar su explotación.

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la falta de infomacion y a su vez el exceso de informacion que puede llegar a ser no relevante al momento de procesarla. esto puede llevar a flasas conclusiones y soluciones mal enfocadas, tambien pueden darse casos de mal uso de la informacion y el desconocimiento de que hacer con esta

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José Vásquez - Experiencia como Abogado en un Departamento de Inteligencia de Negocios, incipiente

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José Vásquez - Experiencia como Abogado en un Departamento de Inteligencia de Negocios, incipiente

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En mi experiencia en un Departamento de Inteligencia de Negocios, en el sector marítimo, siendo un abogado especializado en derecho marítimo, resultó fascinante poder contribuir a la descripción de puestos de los distintos perfiles del personal a contratar (analistas, especialistas e ingenieros), ya que tengo el conocimiento y experiencia en el negocio y compartir mis conocimientos y experiencia con el equipo que ya estaba cuando fui contratado. Cuando se vislumbro la necesidad de adquirir una plataforma de inteligencia de negocios, para mejorar el tratamiento del altísimo y complejo volumen de datos de la organización (Big Data), contribuí en los términos de referencia, para luego elaborar los términos y condiciones, además de las especificaciones técnicas de la misma y a diseñar los parámetros de debida diligencia que se aplicarían a los posibles proveedores, para salvaguardar el cumplimiento normativo, conocer al proveedor realmente, verificar partes relacionadas, conflictos de intereses, entre otros parámetros muy importantes. A medida que el Departamento se fue estructurando y desarrollando, logrando cada vez una mejor calidad de datos, procesamiento y puesta en valor, fue crucial para suministrar información para la toma de decisiones estratégicas a la Junta Directiva, Gerentes y toda la organización, conservando el liderazgo, la rentabilidad y propiciando la expansión y nuevos posicionamientos en los diferentes mercados globales. Y sigue evolucionando con nuevas perspectivas de futuro.

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uno de los principales obstáculos para implementar estrategias de Big Data es la poca importancia que actualmente se le da al análisis de datos como herramienta estratégica. Gran parte de la operación se enfoca en actividades operativas y de cumplimiento inmediato, dejando en segundo plano la recopilación, almacenamiento y análisis de información.

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El primer obstaculo radica en la falta de conocimiento en temas de manejo de la información y su importancia en las organizaciones. Como segundo obstaculo, la creencia de que en determinado negocio no hay una forma de explotar y aprovechar la tecnologias que hoy nos permiten almacenar, analizar y utilizar la información a nivel masivo.

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Barreras en la Implementación de Big Data en la Organización

En la organización, uno de los principales obstáculos ha sido la fragmentación de los datos, ya que provienen de distintas fuentes y no están integrados. Asimismo, existen limitaciones en el almacenamiento y la infraestructura, lo que dificulta gestionar grandes volúmenes de información.

A nivel de procesamiento y análisis, se evidencia una falta de capacidades técnicas y herramientas especializadas, lo que complica transformar los datos en información útil. Finalmente, uno de los mayores retos es la puesta en valor de los datos, ya que aún no existe una cultura organizacional completamente orientada a la toma de decisiones basada en datos.

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En mi organización, uno de los principales obstáculos para implementar iniciativas de Big Data se encuentra en el ámbito legal y en la gestión de datos sensibles. Al trabajar con información que puede ser confidencial o personal, existen restricciones normativas que limitan su recopilación, almacenamiento y uso, especialmente en sectores regulados.

Esto genera varios retos. Por un lado, la necesidad de asegurar el cumplimiento de normativas de protección de datos implica procesos más rigurosos, controles adicionales y validaciones constantes, lo que puede ralentizar la implementación de proyectos. Por otro lado, existe una barrera cultural y de conocimiento: no todos los colaboradores están plenamente capacitados para manejar datos sensibles de forma adecuada, lo que incrementa el riesgo de uso indebido o de incumplimientos.

En este contexto, considero que la clave está en fortalecer la capacitación continua, establecer lineamientos claros de gobierno de datos y promover una cultura organizacional basada en el uso responsable de la información. Esto no solo permite mitigar riesgos legales, sino también generar confianza y aprovechar de manera sostenible el valor del Big Data.

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Barreras en la implementación de Big Data -Aporte Susan Rivera

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Barreras en la implementación de Big Data -Aporte Susan Rivera

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Creo que en la implementación de Big Data pueden presentarse diversas barreras a lo largo del proceso, como la recopilación de datos incompletos o desordenados provenientes de sistemas que ya están desfasados, dificultades en el almacenamiento y procesamiento por falta de infraestructura adecuada, limitaciones en el análisis debido a la ausencia de herramientas, modelos o conocimiento de personas dentro de la organización, y, finalmente, una baja cultura orientada a implementar estrategias en base a datos.

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En mi caso personal, la mayor barrera ha sido la poca uniformidad de la informacion proveniente de diferentes fuentes o incluso proveniendo del mismo sistema. La depuracion y transformacion de los datos para lograr obtener informacion de los datos y el analisis de la misma para la toma de decisiones ha sido un trabajo dificultoso pero ha demostrado ser muy util y se ha posicionado como modelo para otras partes de la organizacion

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Barreras en valor de datos para implementar el Big Data

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Barreras en valor de datos para implementar el Big Data

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En mi organización, la implementación de Big Data ha puesto en evidencia barreras que van mucho más allá de la tecnología. El primer obstáculo apareció en la recopilación de datos: descubrimos que la información estaba dispersa entre múltiples sistemas, formatos y áreas, sin una estructura común que facilitara la ingesta. Esto nos obligó a cuestionarnos qué datos realmente necesitábamos y cuáles solo generaban ruido. También enfrentamos desafíos de calidad: datos incompletos, duplicados o desactualizados que dificultaban construir una base confiable para cualquier análisis posterior.

A medida que avanzamos hacia el almacenamiento, el procesamiento y la puesta en valor, surgieron nuevas complejidades. La infraestructura existente no estaba preparada para manejar grandes volúmenes ni para integrar datos estructurados y no estructurados, lo que nos llevó a evaluar arquitecturas más flexibles como los data lakes. En la fase analítica, la falta de modelos maduros y de perfiles especializados ralentizó la capacidad de extraer patrones útiles. Y, quizás el reto más grande, fue la puesta en valor: traducir los insights en decisiones. La cultura organizacional aún está en transición hacia un enfoque verdaderamente data-driven, y eso implica trabajar en la adopción, la confianza en los datos y la capacidad de los equipos para interpretar la información con claridad y propósito.

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En mi caso, el retail que es el caso que muestra el video, es un problema serio que las personas que lideran no puedan ver que los datos que se generan son valiosos pero tener la mentalidad que el acceso a la informacion es delicado, y en parte es cierto, pero existen estrategias para poder realizarlo, por eso es importante tener claridad de estas iniciativas y que deben ser parte de la cultura de la empresa para que puedan ser valiosas para todos.

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En mi opinión la principal barrera como firma de abogados grande, es que aunque todos ofrecemos "servicios legales", nuestras expertises y MOs son distintos, y por tanto el tipo y calidad de dato que generamos es muy variado como para que herramientas tradicionales los junten en clusters y luego los procesen y aprovechen.

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Barreras en la implementación de Big Data en las organizaciones

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Barreras en la implementación de Big Data en las organizaciones

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En los proyectos de implementación de Big Data, una de las principales barreras suele ser la calidad y dispersión de los datos, ya que muchas organizaciones tienen información almacenada en diferentes sistemas que no están integrados.

La falta de estandarización en los datos dificulta su recopilación y análisis. También existen retos relacionados con la infraestructura tecnológica necesaria para almacenar y procesar grandes volúmenes de información, así como la escasez de profesionales especializados en ciencia de datos.

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Generalmente en las organizaciones de larga trayectoria, los sistemas legacy son la principal piedra en el zapato, porque al ser numerosos y cada uno con funciones diferentes, integrarlos en una misión muy complicada y si a esto le sumamos que el equipo gerencial no es flexible o está muy limitado a una alta dirección reticente al cambio y la transformación digital, la implementación de BIG Data se complica aún más.

No hay duda que la presión de la competencia y la rentabilidad operativa empujan a las empresas a ser más eficientes y acelerar la toma de decisiones, pero debe de realizarse de una forma ordenada y con un norte fijo en el horizonte.

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En mi experiencia trabajando en entornos digitales, uno de los mayores obstáculos para implementar Big Data no ha sido la tecnología en sí, sino todo lo que la rodea.

Por ejemplo, en una organización de medios digitales, los datos están dispersos: tráfico web, app, OTT, CRM, redes sociales, herramientas publicitarias, bases históricas internas. Integrar todo eso en un repositorio común no es inmediato. Los formatos son distintos, hay duplicidad de usuarios, inconsistencias en campos clave y, muchas veces, ausencia de estándares definidos desde el origen.

Otra barrera fuerte ha sido la calidad del dato. Antes de pensar en modelos predictivos o segmentación avanzada, hay que limpiar, normalizar y validar. En más de una ocasión nos encontramos con registros incompletos, campos mal estructurados o métricas que no estaban alineadas entre plataformas. Si el dato no es confiable, el análisis pierde valor.

También está el reto de la arquitectura adecuada. No siempre es claro desde el inicio si necesitamos procesamiento batch (por lotes), streaming en tiempo real o una combinación de ambos. Tomar esa decisión sin tener completamente definido el caso de uso puede generar sobrecostos o soluciones poco escalables.

Pero si tuviera que señalar la barrera más compleja, diría que es la cultura organizacional. Tener un Data Lake o dashboards avanzados no garantiza decisiones basadas en datos. Muchas veces las áreas siguen tomando decisiones por intuición o experiencia previa, aunque exista información disponible. La transformación real ocurre cuando el dato se convierte en parte del proceso decisional.

Finalmente, está la puesta en valor. No basta con almacenar grandes volúmenes de información. El desafío es convertir esos datos en insights accionables que impacten en ingresos, eficiencia operativa o retención de clientes. Si el proyecto se queda en reportes descriptivos, el potencial de Big Data no se aprovecha.

En conclusión, implementar Big Data no es solo una cuestión tecnológica. Es un proceso de madurez que involucra gobierno del dato, alineación estratégica y desarrollo de talento interno. La tecnología habilita, pero el valor lo genera la capacidad de interpretarla y aplicarla al negocio.

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En mi organización, la implementación de proyectos de Big Data ha enfrentado obstáculos como la fragmentación de fuentes de datos que dificulta su recopilación, la limitada infraestructura tecnológica para almacenamiento masivo y procesamiento en tiempo real, la falta de estandarización en la calidad de los datos que complica el análisis, y la escasez de personal especializado en ciencia de datos y ciberseguridad. Además, se ha evidenciado la necesidad de superar resistencias culturales internas para poner en valor la información, ya que no siempre se comprende cómo los datos pueden transformarse en decisiones estratégicas y ventajas competitivas.

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¿Qué barreras u obstaculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, analisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data?

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¿Qué barreras u obstaculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, analisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data?

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Gobernanza de los datos no definida: El mayor de los problemas ha sido la definición de los criterios a la hora de definir los indicadores que surgen de la recoleción de los datos.

Interoperabilidad con otras instituciones homologas: Sumado a esto al ser una entidad gubernamental nos encontramos con comportamiento de isla y celos por la data que cada institución genera, lo que dificultad que se pueda crear un data lekes alimentado con las informaciones que se requieren desde otras intetituciones.

Falta de visión: La areas misionales tienen comportamientos tradicionales con lo que evitan sumar nuevas tecnologias o metodos en el procemiento de los datos.

Entiendo que con un programa de concientización y consultoria se podria cambiar este estado.

Víctor Pérez Escotto

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En el proceso de implementación de proyectos de Big Data en nuestra organización se han presentado diversas barreras y obstáculos. Entre ellos destacan las dificultades en la recopilación de datos, debido a la falta de estandarización y calidad en las fuentes de información; los retos en el almacenamiento, relacionados con la necesidad de contar con infraestructuras escalables y seguras; y las limitaciones en el procesamiento, que requieren herramientas capaces de manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Asimismo, el análisis se ha visto afectado por la carencia de personal especializado y metodologías adecuadas, mientras que la puesta en valor de los datos enfrenta el desafío de transformar la información en conocimiento útil para la toma de decisiones estratégicas. Estos factores han ralentizado la adopción plena de soluciones de Big Data en la organización.

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Considero que uno de los principales obstáculos para implementar Big Data ha sido la existencia de sistemas legados y datos distribuidos en distintos sitios, lo que dificulta la recopilación e integración de la información. Además la calidad de los datos y las restricciones regulatorias del sector financiero limitan el uso de ciertos datos sensibles.

En cuanto al almacenamiento y procesamiento, se presentan desafíos relacionados con la infraestructura tecnológica limitada, los altos costos de inversión y la necesidad de garantizar altos niveles de seguridad y confidencialidad. Esto complica la adopción de tecnologías Big Data modernas y el procesamiento de datos en tiempo real.

Respecto a la etapa de análisis y puesta en valor, existen barreras asociadas a la falta de talento especializado, una cultura organizacional poco orientada a datos y la dificultad para transformar los análisis en decisiones estratégicas concretas que generen valor para el negocio sin comprometer el cumplimiento normativo y legal.

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Fundamentalmente la ausencia de procesos, orden en la información, repositorios obsoletos y mezcla no estructurada del acceso, clasificación y herramientas de gestión de Datos.

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Los datos a veces no se presenan a tiempo para ser anlasidatos, ya sea que estén en una nube o alguna persona los cargue. Esto retrada la toma de decisiones conforme a los KPIs de la organización semanalmente

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En nuestra organización, implementar Big Data ha tenido varios obstáculos. Los datos están dispersos y a veces incompletos, lo que complica analizarlos. El almacenamiento y la infraestructura no siempre dan abasto, y la seguridad es un reto. Además, falta personal capacitado y los sistemas no siempre se integran bien. Por último, muchas áreas no están acostumbradas a tomar decisiones basadas en datos, y transformar la información en acciones concretas no siempre es fácil, pero genera resultados escalables

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Barreras para implementar big data en la banca

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Barreras para implementar big data en la banca

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La data esta muy fea y desorganizada, y los sistemas son muy viejos, limpiar la data para que todo funcione bien es una locura total. Es muy dificil tener data de hace 20 anos limpia hoy en dia despues de tantas migraciones

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Barreras y obstáculos para implementar el Big Data en la organización?

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Barreras y obstáculos para implementar el Big Data en la organización?

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Saludos, bueno realmente al interior del área el problema que se presenta en mayor medida es la parametrización de la información, es decir, el procesamiento de los datos para la obtención de reportes orientados a algunos temas no es suficiente o no genera el producto que en algunas ocasiones se necesita. Al igual que, no se ha podido gestionar grandes volúmenes de datos al mismo tiempo. Por lo que, en ese aspecto también se presenta una falencia que muchas veces ralentiza el proceso normal del trabajo

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Barrares y obstáculos para implementar Big Data en la organización ? 

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Barrares y obstáculos para implementar Big Data en la organización ? 

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La implementación de Big Data ha enfrentado obstáculos en todas las etapas del ciclo: en la recopilación, la falta de calidad y estandarización de datos y la resistencia cultural para compartir información; en el almacenamiento, los altos costos y problemas de escalabilidad; en el procesamiento, limitaciones tecnológicas para manejar datos no estructurados y dependencia de proveedores; en el análisis, la escasez de talento especializado y sesgos en los datos; y finalmente, en la puesta en valor, la falta de alineación estratégica y resistencia al cambio, lo que dificulta convertir los insights en decisiones efectivas y demostrar el retorno de inversión. Lilian Rojas.

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data?

Primero, en la República de Panamá no se ha implementado la IA en el sector publico (servicio público-gubernamental), pero sería una excelente iniciativa la integración de esta herramienta.

Vale recordar que para que sea eficiente esta herramienta, se debe aplicar los siguientes pasos:

1. ​Captura de datos: Es uno de los primeros pasos. Se centra en dónde se encuentran los datos (redes sociales, webs, etc.), cómo capturarlos, qué tipo de datos (estructurados, no estructurados, semiestructurados) y con qué frecuencia. Esta incorporación también se denomina "ingesta". Si la ingesta es constante y en tiempo real, se habla de big data streaming.

2. ​Almacenamiento y procesamiento de datos: Esta etapa analiza qué hacer con los datos capturados y dónde almacenarlos. Implica definir la arquitectura de big data y la tecnología de base de datos adecuada. El procesamiento puede ser en tiempo real (streaming) o por lotes (batch), siendo esta una decisión tecnológica crucial.

3. ​Análisis de los datos: Esta es una fase compleja donde se aplican métodos para identificar patrones y comportamientos en los datos almacenados. Es común implementar algoritmos de inteligencia artificial para realizar análisis descriptivos (qué ocurrió), predictivos (tendencias futuras) o prescriptivos (sugerencias).

4. ​Puesta en valor: Es el proceso final y esencial, ya que sin él, lo anterior carece de sentido. Su objetivo es presentar los datos convertidos en información para que sirva de apoyo a la toma de decisiones en la organización, permitiendo que las decisiones estén respaldadas por datos fidedignos. Es aquí donde las organizaciones pueden generar ventaja competitiva.

Todos estos 4 puntos en cuanto, enfatizándonos en el primero donde se realiza la captura de datos se debe implementar la estrategia de análisis.

Saludos.

Jorge Vargas

Abogado

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He observado en mi trabajo en el sector público que se prefiere trabajar en servidores locales para resguardar la información. El problema actual son los colapsos de capacidad, sin disponibilidad de recursos para ampliar los servidores locales. Hoy se está analizando migran a Cloud. Sin embargo, ¿es seguro compartir información del gobierno en la nube? Aún sigue siendo un factor a considerar en Latinoamérica, aunque está demostrado que gobiernos del primer mundo y toda la banca trabajan en Cloud...

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En consideración a las barreras que se han presentado en la implementación de herramientas de big data puedo mencionar que el departamento al iniciar no ha realizado una comunicación formal a las áreas de control sobre el proceso de integración de información y datos, lo cual ha generado malestar a las áreas ya que existen reportes que contienen información errónea y en algunos casos se desconoce cuál es el fin del contenido y uso de los datos.

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Por el tipo de negocio de nuestra empresa que es comercializacion de productos de consumo masivo, la gerencia aun no ha decidodo implemnetar herramientas necesarias. Seguimos llevando inventarios e información solo en exel

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Por el tipo de negocio de nuestra empresa que es comercializacion de productos de consumo masivo, la gerencia aun no ha decidodo implemnetar herramientas necesarias. Seguimos llevando inventarios e información solo en exel

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En el manejo de datos, resulta muy importante gestionar los mismos a partir de sistemas especializados que permitan su manejo en forma eficiente. El tener la información en soportes electrónicos muy bien organizados permitirá a la Empresa tener sus recursos disponibles de manera dinámica.

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Las organizaciones que intentan implementar Big data suelen tener muchisimas barreras o problemas en diferentes etapas del ciclo de vida de los datos, entre ellas están que a la hora de la recopilación de datos pueden existir fuentes heterogéneas, es decir, que exista una dificultar para poder integrar datos de distintos sistemas, o al momento de su almacenamiento y procesamiento pueden existir algunos sistemas tradicionales de bases de datos que no soporten el crecimiento de la información, y además, puede existir una carencia de talento especializado, es decir, que exista una escacez de perfiles como ingenieros de datos o analistas con conocimientos.

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Implementación del Big Data en Sector Inmobiliario

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Implementación del Big Data en Sector Inmobiliario

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En nuestra organización, la implementación de Big Data en el sector inmobiliario ha presentado varias barreras u obstáculos en las distintas etapas del manejo de datos:
Uno de los principales desafíos ha sido la integración de datos provenientes de diversas fuentes, tanto internas como externas. La información de ventas, clientes, propiedades y transacciones se encuentra en formatos heterogéneos (archivos Excel, bases de datos tradicionales, portales web, redes sociales), lo que dificulta su estandarización y captura eficiente. Además, la falta de una cultura de registro consistente por parte de algunos colaboradores limita la calidad de los datos recopilados.
La cantidad creciente de información ha generado retos para almacenarla de manera segura y escalable. Contar con infraestructura adecuada que soporte grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real ha requerido inversión en tecnologías como Data Lakes y soluciones de procesamiento distribuido. Asimismo, garantizar la seguridad y privacidad de los datos de clientes es un factor crítico que requiere controles adicionales.
Aunque contamos con herramientas de análisis, la complejidad de los datos y la necesidad de insights precisos sobre tendencias del mercado, segmentación de clientes y predicción de precios representa un reto constante. La falta de personal capacitado en análisis avanzado y Big Data limita nuestra capacidad de extraer valor rápidamente de los datos disponibles.
Otro obstáculo importante es la resistencia al cambio dentro de la organización. Integrar decisiones basadas en datos en procesos tradicionales de compra y venta de inmuebles requiere tiempo y capacitación, especialmente en equipos acostumbrados a métodos convencionales de gestión y evaluación.

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Barreras y obstáculos en el manejo de datos en MINUSCA y el sistema Umoja

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Barreras y obstáculos en el manejo de datos en MINUSCA y el sistema Umoja

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A lo largo de la misión de las Naciones Unidas en la República Centroafricana (MINUSCA), se han presentado diversas barreras y obstáculos en el ciclo de vida de los datos, especialmente en lo relacionado con la implementación y uso del sistema Umoja. El sistema Umoja, adoptado por la ONU para la gestión integral de recursos y procesos, tiene el potencial de transformar la administración de datos operativos, logísticos y financieros. No obstante, en la práctica, surgen desafíos significativos que limitan la eficiencia y la puesta en valor de la información.

Recopilación de datos

·       Falta de capacitación técnica: El personal local y parte de los usuarios internacionales enfrentan dificultades para comprender plenamente las funcionalidades de Umoja, lo que genera errores y lagunas en la entrada inicial de datos.

·       Infraestructura limitada: En zonas remotas o afectadas por el conflicto, la conectividad a internet y el acceso a dispositivos adecuados puede ser insuficiente, imposibilitando la recopilación de datos en tiempo real.

·       Resistencia al cambio: Existe reticencia entre el personal a migrar procesos manuales o archivos tradicionales al sistema digital, lo que ralentiza la integración y la calidad de los datos recopilados.

Almacenamiento de datos

·       Capacidad tecnológica restringida: La falta de servidores locales robustos y de soluciones de respaldo adecuadas limita el almacenamiento seguro y eficiente de grandes volúmenes de datos.

·       Problemas de sincronización: En ocasiones, los datos capturados en campo tardan en reflejarse en el sistema central, generando inconsistencias y duplicidades.

·       Seguridad de la información: Los riesgos asociados a la protección de datos sensibles aumentan debido a la vulnerabilidad frente a amenazas cibernéticas y la insuficiencia de protocolos de seguridad.

Procesamiento y análisis de datos

·       Limitaciones en la interoperabilidad: La integración de Umoja con otros sistemas de la ONU, bases de datos locales o plataformas externas no siempre es fluida, lo que impide realizar análisis comprehensivos.

·       Calidad y consistencia de datos: Datos incompletos, mal ingresados o sin validación dificultan el procesamiento automatizado y minan la fiabilidad de los resultados.

·       Recursos humanos insuficientes: La falta de personal especializado en análisis de datos limita la capacidad para generar reportes y tomar decisiones informadas.

Puesta en valor de los datos

·       Dificultad de acceso a la información: Aunque Umoja centraliza los datos, la estructura de permisos y la complejidad del sistema dificultan que usuarios pertinentes accedan a información relevante de manera ágil.

·       Comunicación interna: Los resultados de análisis y reportes no siempre son compartidos oportunamente entre las diferentes secciones de la misión, lo que retrasa la toma de decisiones y la acción coordinada.

·       Falta de adaptación contextual: Los análisis generados por Umoja pueden no estar plenamente ajustados a las particularidades locales y operativas de MINUSCA, reduciendo la utilidad práctica de la información procesada.

Conclusión

La misión MINUSCA, a pesar de los avances tecnológicos que supone la adopción del sistema Umoja, enfrenta una serie de retos estructurales, humanos, técnicos y contextuales que limitan el aprovechamiento óptimo de los datos. Superar estas barreras requiere inversiones en formación, infraestructura, seguridad y cultura organizacional, así como una adaptación constante del sistema a las realidades sobre el terreno.

Carla LOPEZ

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Principalmente el reto ha sido la búsqueda del single source of truth. Al crear el DataLake y centralizar la fuente de información, se logró evitar las discrepancias en los datos. El problema actual es la capacidad de la herramienta para dar abasto al consumo de reportes, ya que excede la capacidad del servidor.

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Uno de los principales retos es que la información se encuentra muy dispersa en distintas plataformas, generando un problema para poder recopilar datos, además de la resistencia social, puesto que la tecnología día a día esta evolucionando ejemplo de ello es la inteligencia artificial, por ende tenemos una sociedad temerosa de estos avances.

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Los retos de la implementación de Big Data surgen porque no basta con tener mucha información: hay que gestionarla, procesarla y aprovecharla de forma eficiente para que aporte valor al negocio. Entre los principales están:

1. Calidad y veracidad de los datos

Datos incompletos, duplicados o poco confiables dificultan la toma de decisiones.

Se requiere depuración, estandarización y validación constante.

2. Volumen, velocidad y variedad

Manejar grandes cantidades de datos en tiempo real exige infraestructuras potentes.

Los datos provienen de múltiples fuentes (estructurados, no estructurados, imágenes, sensores, redes sociales, etc.).

3. Costos de infraestructura y tecnología

Implementar servidores, almacenamiento, software de análisis y soluciones en la nube puede ser costoso.

Se debe balancear la inversión con el retorno esperado.

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Barreras en la implementación de Big Data

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Barreras en la implementación de Big Data

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Como Analista de Negocios y responsable del área de Inteligencia de Negocios en mi organización, he tenido la oportunidad de implementar un sistema robusto de integración de datos que conecta distintas áreas del negocio:

Planificación: con herramientas de forecasting para anticipar demanda.

Ventas a retailers: análisis de sell-in, sell-out y stock in trade.

Mercadeo: evaluando impacto en punto de venta.

Gerencia: mediante KPIs clave como Forecast del Mes, Budget del Mes, Budget YTD, Targets y desempeño vs. año anterior.

Toda esta información se centraliza en un modelo único, se procesa mediante un ETL híbrido (Power Query para escenarios estandarizados y Python pandas para estructuras más complejas), se normaliza en CSV y se carga a SQL con SSIS. Posteriormente, se homologan los SKUs de los retailers con nuestro Master de Producto, y los datos quedan listos para ser explotados en Power BI.

Gracias a esto, los distintos usuarios pueden acceder a dashboards interactivos, responder preguntas de negocio y tomar decisiones basadas en datos. Para asegurar la adopción, realizamos capacitaciones periódicas que fortalecen la cultura de “data-driven decision making”.

🚧 Principales barreras enfrentadas

1. Fuentes heterogéneas: cada retailer entrega archivos en formatos y estructuras distintas, lo que exige flexibilidad en el ETL.

2. Impuntualidad e inconsistencia: la calidad y el tiempo de envío de la data no siempre son confiables.

3. Homologación de productos: los códigos locales requieren mapeo constante contra el SKU oficial.

4. Resistencia cultural: algunos usuarios aún prefieren depender de reportes en Excel en lugar de explotar la herramienta BI.

5. Adopción de Power BI: aunque contamos con dashboards robustos, es un reto fomentar que cada decisión esté respaldada en datos y que los usuarios naveguen correctamente en los paneles.

👉 Conclusión: la verdadera barrera no es solo tecnológica, sino cultural. Por ello, el mayor esfuerzo se centra en fortalecer la confianza de los usuarios en Power BI, mostrando que allí está la “única fuente de la verdad” y que las decisiones más acertadas se toman cuando los datos son el punto de partida.

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data?

He conocido organización que se se enfrentan a retos muy grandes si desean implementar  Big Data y Business Analytics por ejemplo la recopilación.

Los datos en muchas empresas están dispersos en distintos sistemas y en formatos incompatibles, dificultando su integración, el almacenamiento y procesamiento, también se pueden enfrentar a grandes volúmenes de datos lo que puede requerir una inversión considerable para migrar a mejores soluciones, se debe buscar facilitar el análisis.

Considerando lo anterior se evidencia una necesidad de fortalecer la cultura de toma de decisiones basada en datos.

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En la empresa que laboro la correcta implementación ha sido demorada, las razones varían desde el hardware apropiado, la adquisición de talento y disputas a nivel de la alta gerencia.  Seguimos enfrentando retos tecnológicos donde nuevas iteraciones de código desconectan la alimentación/replicación de la información al repositorio.  Finalmente y de forma personal, creo que el principal reto es la democratización de la información.  Actualmente hay que sortear una cantidad de obstáculos para poder obtener la información.

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Uno de los principales obstáculos ha sido la falta de conocimientos técnicos. No contamos con un equipo especializado en análisis de datos, y aunque nos apoyamos en herramientas básicas como formularios o redes sociales, muchas veces no sabemos cómo aprovechar esa información al máximo.

También hemos notado que la información está muy dispersa. Tenemos datos en WhatsApp, en mensajes de Instagram, en cotizaciones por correo o en formularios de Google, pero no están centralizados. Eso hace que sea difícil analizarlos o identificar patrones de comportamiento en nuestros clientes.

Otro tema importante es el tiempo. Al ser un emprendimiento pequeño, estamos enfocados en la operación diaria: atender pedidos, coordinar entregas, publicar en redes, etc. Por eso no siempre podemos dedicarle el espacio que se necesita para organizar y procesar bien los datos.

Además, aunque no manejamos grandes volúmenes de información como una gran empresa, la falta de estructura en cómo guardamos y usamos los datos nos ha hecho ver que necesitamos avanzar paso a paso: desde tener una base de clientes clara hasta identificar cuáles productos se venden mejor en ciertas épocas.

A pesar de estos retos, estamos convencidos de que aprovechar mejor los datos puede ayudarnos mucho a crecer.

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Uno de los principales obstáculos es la integración de información proveniente de diversos sistemas, así como los permisos y licencias necesarios para habilitar la conectividad y extracción de datos. Esta necesidad impulsa de forma natural la búsqueda de soluciones tecnológicas basadas en automatización, orientadas a facilitar una toma de decisiones más objetiva y eficiente.

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data?

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data?

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En Lulus Events, uno de los principales desafíos al implementar Big Data ha sido la falta de infraestructura tecnológica adecuada. Al ser una empresa familiar con una estructura tradicional, no contábamos inicialmente con sistemas diseñados para recopilar y almacenar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.

Otro obstáculo importante ha sido la fragmentación de la información. Muchos de nuestros registros de clientes, eventos y preferencias estaban distribuidos en diferentes canales como WhatsApp, hojas de Excel, formularios físicos y redes sociales, lo que dificultaba una recopilación ordenada y centralizada.

También enfrentamos dificultades en el análisis y puesta en valor de los datos debido a la falta de personal con conocimientos técnicos en análisis de datos o herramientas de Business Analytics. Aunque nuestro equipo está comprometido con el crecimiento, ha sido necesario iniciar procesos de capacitación para poder transformar los datos en decisiones estratégicas.

Por último, como en muchas pymes, el tiempo y los recursos limitados también representan una barrera. La implementación de soluciones basadas en Big Data requiere inversión, planificación y continuidad, por lo que avanzar en este camino ha implicado ir paso a paso, priorizando acciones que generen valor a corto plazo sin descuidar nuestras operaciones diarias.

A pesar de estos obstáculos, seguimos trabajando para integrar la tecnología y los datos en nuestra estrategia, porque entendemos que el futuro de la personalización y el crecimiento está en saber interpretar lo que nuestros clientes nos dicen a través de la información que generan.

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En mi organización, uno de los principales desafíos para implementar Big Data ha sido la integración de datos dispersos en múltiples sistemas. Aunque contamos con información valiosa (como datos de ventas, reclamos, comisiones, correos, etc.), muchas veces están almacenados en plataformas diferentes, lo cual complica tener una visión unificada y clara para el análisis.

Otro obstáculo importante ha sido la falta de estandarización en los datos. Por ejemplo, al momento de analizar reportes de comisiones, nos encontramos con diferencias en la codificación de órdenes, precios mal registrados o errores humanos que dificultan automatizar procesos o aplicar modelos de análisis avanzados.

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos ?

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos ?

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uno de los mayore problemas es no tuvimos bie defiidos un plan plan estratégico claro con objetivos medibles con el tema de Big Data. no se impulso desde el inicio una cultura de datos compartida y transversal. y no se contaba con políticas robustas de gobernanza y seguridad.Fragmentación y silos de información.

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data? 

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data? 

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Desde desafíos técnicos, culturales y estratégicos.

Los datos provienen de múltiples fuentes (redes, CRM, redes sociales, call center), y su calidad puede ser inconsistente.

Algunas áreas no están familiarizadas con metodologías basadas en datos, lo que genera fricción en la adopción.

A veces los equipos de TI y los líderes estratégicos no están alineados en los objetivos del proyecto.

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Roadblocks en la implementación de Big Data

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Roadblocks en la implementación de Big Data

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Uno de los desafíos más curiosos que he identificado en mi organización y que creo que seguramente ocurre en otras, es la dificultad de cambiar el mental model de los integrantes de la organización hacia la adopción y capacitación en nuevas tecnologías.

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En mi organización existen problemas para recopilación, almacenamiento y analisis para implementar big data, porque enfrentamos a limitaciones en tecnología y existe falta de conocimiento y falta de habilidades en el big data.

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data? 

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¿Qué barreras u obstáculos en el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se han presentado en tu organización para implementar el Big Data? 

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Uno de los principales obstáculos ha sido la calidad y dispersión de los datos, ya que provienen de múltiples fuentes no siempre estructuradas o integradas. También hemos enfrentado limitaciones en infraestructura tecnológica, especialmente al inicio, lo que dificultaba el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de información. Además, la falta de habilidades especializadas en análisis de datos y Big Data dentro del equipo fue una barrera inicial. Superar estos retos ha requerido inversión en tecnología, capacitación y una mayor gobernanza de datos.

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Barreras en la Implementación - Big Data_ Andrea Guerra

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Barreras en la Implementación - Big Data_ Andrea Guerra

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Durante el proceso de recopilación, almacenamiento, procesamiento, análisis y puesta en valor de datos, han surgido varios obstáculos que son comunes a muchas empresas:

1. Calidad y consistencia de datos: Uno de los mayores desafíos es asegurar que los datos recopilados sean precisos, consistentes y relevantes. Los datos de mala calidad pueden llevar a conclusiones incorrectas y decisiones erróneas, por lo que establecer procedimientos sólidos para la validación y limpieza de datos es fundamental.

2. Infraestructura tecnológica: La infraestructura necesaria para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos puede ser costosa y compleja de implementar. Las empresas deben invertir en servidores, almacenamiento en la nube y software de procesamiento avanzado, lo que requiere recursos significativos y una planificación cuidadosa.

3. Integración de sistemas: Muchas veces, los datos provienen de diferentes fuentes y sistemas que no están diseñados para trabajar juntos. La integración de estos sistemas es un desafío técnico, especialmente en empresas grandes con múltiples departamentos y líneas de negocio.

4. Habilidades y conocimientos: La falta de personal especializado en análisis de datos y Big Data es una barrera notable. Las empresas necesitan contratar y capacitar a profesionales que puedan convertir datos en insights accionables, pero la demanda de estos expertos a menudo supera la oferta.

5. Privacidad y seguridad: La recopilación y almacenamiento de datos, especialmente en industrias sensibles como la salud, plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Las empresas deben cumplir con regulaciones estrictas para proteger la información de los clientes y evitar violaciones de datos.

6. Convencer a las partes interesadas: A veces, el valor de Big Data no es evidente para todos los actores dentro de la organización. Convencer a las partes interesadas sobre la importancia de invertir en capacidades de Big Data puede ser difícil, especialmente si falta una comprensión clara de los beneficios potenciales.

Cada una de estas barreras requiere soluciones estratégicas específicas que van desde la inversión en tecnología y capacitación, hasta cambios en la cultura organizacional y en los procesos internos. Superar estos obstáculos es esencial para aprovechar todo el potencial que el Big Data ofrece

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Uno de los mayores problemas para hacer proyectos de Big Data es que los datos muchas veces están desordenados o incompletos, lo que complica su uso. También es difícil juntar información de diferentes lugares y formatos. Falta gente con experiencia en el tema y la tecnología puede ser cara. Además, hay que tener mucho cuidado con la privacidad y la seguridad de los datos.

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En mi organización, algunos de los principales obstáculos para implementar proyectos de Big Data han sido:

1. Falta de cultura de datos: Muchos departamentos aún toman decisiones sin basarse en datos, lo que genera resistencia al cambio y desconfianza hacia las nuevas tecnologías.

2. Infraestructura limitada: La infraestructura tecnológica no estaba preparada para soportar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que ha requerido inversiones importantes en hardware, almacenamiento y conectividad.

3. Falta de talento especializado: No se contaba con perfiles técnicos como ingenieros de datos, científicos de datos o arquitectos de soluciones Big Data, lo que retrasó la adopción y desarrollo de proyectos.

4. Calidad y silo de los datos: La información está dispersa en distintos sistemas, sin integración ni estandarización, lo que dificulta su análisis y aprovechamiento. Además, la calidad de los datos es irregular, con registros incompletos o desactualizados.

5. Aspectos legales y regulatorios: Al ser una empresa que maneja información sensible (como datos personales o financieros), existen restricciones legales que dificultan el almacenamiento y procesamiento en la nube o el uso de ciertas herramientas.

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Big Data | Big Data y Business Analytics

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Big Data | Big Data y Business Analytics

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La implementación de Big Data en las organizaciones representa un cambio estratégico fundamental en la forma en que se toman decisiones. No se trata solo de acumular grandes volúmenes de datos, sino de transformarlos en conocimiento útil a través del análisis inteligente. Cuando se integra con herramientas de Business Analytics, el Big Data permite descubrir patrones, anticiparse a comportamientos del cliente, optimizar procesos operativos y diseñar estrategias más personalizadas y eficientes. Sin embargo, su implementación requiere más que tecnología: exige una cultura orientada a los datos, inversión en talento especializado y una infraestructura capaz de escalar con agilidad. En un entorno empresarial altamente competitivo, quienes logren adoptar Big Data con visión analítica obtendrán ventajas claras en innovación y capacidad de respuesta.

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Siempre una gran barrera será el de disponer los accesos a las entidades o tablas, el conocimiento de donde puede estar que cosa.

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En mi organización la barreras u obstáculos que se han presentado es que de una u otra manera la recolección de los datos se ha realizado de manera no estructurada, así mismo la falta de especialización en el tema para el análisis de los datos y su correcta lectura.

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Coincido con algunos de los compañeros que han indicado como un gran obstaculo para la implementacion efectiva del Big Data, la falta de personal capacitado en la materia. Sin duda que en organizaciones, pequeñas, medianas, emprendimientos y empresas familiares, esto podria ser un verdadero inconveniente, al no contar con recurso humano especializado, que garantice el manejo efectivo de los datos.

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Barreras en la implementación de Big Data en Fanatics

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Barreras en la implementación de Big Data en Fanatics

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La diversidad de modelos de negocio, combinada con sistemas dispares y una estructura descentralizada, representa una barrera significativa para adoptar una estrategia integral de Big Data. Superar estos desafíos requiere un enfoque gradual hacia la integración de plataformas, estandarización de datos y establecimiento de una arquitectura común de información.

Estructura organizacional dividida por regiones y modelos de negocio
Fanatics opera como un conglomerado de múltiples divisiones, donde cada unidad funciona casi como una empresa independiente, con su propio enfoque comercial.

Por ejemplo, la división de EE. UU. opera principalmente bajo un modelo de e-commerce, mientras que la división de Latinoamérica se enfoca en ventas mayoristas (wholesale).
Esta diversidad genera diferencias en los procesos, prioridades y métricas clave que dificultan la estandarización de datos.

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En la empresa donde laboro Dole, durante el proceso de implementación de iniciativas relacionadas con Big Data, se han identificado diversas barreras a lo largo de las etapas de recopilación, almacenamiento, procesamiento, análisis y puesta en valor de los datos. Ya que la empresa se encuentra en una industria como lo es la agricultura y uno de los principales obstáculos ha sido la fragmentación de las fuentes de información, ya que los datos relevantes para la operación —como los provenientes de finanzas, logística, producción y calidad— suelen estar dispersos en múltiples sistemas no integrados, lo que dificulta una visión unificada y retrasa los procesos analíticos. A esto se suma la falta de estandarización en los formatos y estructuras de datos, lo que genera complicaciones en la etapa de limpieza y preparación de la información. En términos de infraestructura, si bien Dole cuenta con sistemas robustos para gestión operativa, no todos están optimizados para manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real o semi-estructurados, como aquellos que provienen de sensores en las fincas o feedback de clientes. También se ha evidenciado una resistencia cultural y operativa al cambio por parte de algunos equipos, debido al desconocimiento sobre el potencial del Big Data o la falta de formación técnica para interpretar correctamente los análisis avanzados. Finalmente, uno de los desafíos más importantes ha sido la puesta en valor del dato, es decir, traducir el análisis en decisiones estratégicas concretas. Esto se debe en parte a la ausencia de una gobernanza de datos sólida que alinee los esfuerzos tecnológicos con los objetivos de negocio. Superar estos obstáculos requiere no solo inversión en tecnología, sino también una transformación organizacional que fomente la cultura data-driven, donde la mayoria de los colaboradores son de edad mayor.

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Las barreras u obstáculos que enfrenta mi organización son principlamente en el procesamiento y análisis, ya que la fase de recopilación no siempre se da de manera ordenada, porque carecemos de estructuras al respecto, por lo que no teniendo los datos clasificados dificulta procesarlos posteriormente.

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Barreras en el proceso de implementacion de Big Data - Marcos Cordoba 

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Barreras en el proceso de implementacion de Big Data - Marcos Cordoba 

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En mi experiencia en Vitae Health, he notado que la implementación de Big Data enfrenta varios obstáculos importantes. Uno de los principales es la falta de integración entre las plataformas que usamos a diario, como Slack, HomeHealth y WhatsApp, lo cual complica mucho el manejo estructurado de la información. Además, muchos datos clínicos y operativos están en formatos no estructurados, como mensajes de chat, lo que hace difícil analizarlos de forma automática. También he visto que algunos compañeros muestran resistencia al cambio, sobre todo cuando no se sienten preparados para usar herramientas digitales. A esto se suma la falta de personal especializado en ciencia de datos y análisis predictivo, así como las limitaciones presupuestarias para invertir en infraestructura tecnológica. Finalmente, el manejo de datos médicos implica cumplir con altos estándares de privacidad, lo que representa un reto adicional para implementar soluciones avanzadas de análisis.

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Buen día. Nuestra organización atiende a otras organizaciones que están en esa vía de la transformación digital, y en los proyectos que hemos visto, pues primeramente las empresas tienen un mar de sistemas desde donde quieren traer e ingestar datos al data lake. Ya eso de por si es un desafio porque hay que buscar una manera de que todo vaya digamos encuadrandose en el esquema de datos y que sea información de valor, ya que no todo sería necesario traerlo, y además luego esta el tema del gobierno del dato, y también de darle la seguridad al dato, y que solo pueda ser accedido por quien puede. Usualmente las empresas quieren traer de todo, sin antes tener un plan y de haber hecho una evaluación, de cual sería el objetivo de tener un dato del lado del data lake, que análisis piensa hacer con él, a que objetivo le quiere pegar etc. Y obviamente, no todo va a requerir una inversión de BIG DATA, ya que al final puede ser que la solución sea sencilla y nos estamos yendo por el camino que todo lo que nos parezca "conejo" queremos "atraparlo".

Saludos.

Luis B.

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En la implementación de Big Data en las organizaciones, se presentan varios obstáculos. Primero, la recopilación de datos puede verse afectada por la calidad inconsistente de los datos y la diversidad de formatos, especialmente con los datos no estructurados. En cuanto al almacenamiento, los sistemas tradicionales no escalan bien para manejar grandes volúmenes de datos, y la integración con sistemas heredados puede ser difícil. El procesamiento enfrenta limitaciones en capacidad y tiempo, mientras que la análisis requiere personal capacitado y herramientas adecuadas, lo cual es una barrera importante. Además, la puesta en valor de los datos se ve afectada por la falta de alineación con los objetivos estratégicos, la resistencia organizacional y las regulaciones de privacidad. Finalmente, los altos costos de infraestructura y mantenimiento, junto con la necesidad de una fuerte cultura de datos, dificultan la adopción completa de Big Data en muchas organizaciones.

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Desafios para la implementación de Big data

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Desafios para la implementación de Big data

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Dentro de los más conocidos se destacan, desafíos estructurales, técnicos y normativos, que varían según el sector o el nivel de madurez digital de la organización.

Tenemos una dificultad en procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, por cuanto se tiene baja capacidad tecnológica bien sea de hardware, software o conectividad.

Los costos de implementación también son una barrera importante, las soluciones requieren de una inversión en infraestructura, talento humano, licencias o servicios en la nube.

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Barreras u obstáculos en la implementación del Big Data en mi organización

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Barreras u obstáculos en la implementación del Big Data en mi organización

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En mi entorno Laboral realmente no veo una barrera u obstáculo en la implementación del Big Data, estamos en un proceso de aplicación en aquellos temas de mayor importancia y que el negocio necesita para la toma de decisiones. Va en un camino correcto, responsable y seguro. Buscando la organización completa pueda aplicarla conforme a las necesidades. Vemos una cultura orientada a la inteligencia artificial y el big data.

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Obstáculos para la implementación del Big Data

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Obstáculos para la implementación del Big Data

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Desde la perspectiva del sector público, la implementación como tal del Big Data representa un gran reto, pues conlleva un proceso de implementación a modo de plan piloto iniciando en una institución para luego extenderse a otras, en miras de garantizar la estandarización de procesos dentro del Estado. Sin embargo, hablando desde la perspectiva de una institución donde se está iniciado la implementación de una especie de Data Lake, el reto más significativo hasta el momento ha sido el de la identificación de las fuentes y dentro de estas, determinar si las identificadas tienen el valor suficiente para permitir el análisis correcto de la información, si sirven para los fines requeridos.

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Los desafíos del sector salud en Colombia 

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Los desafíos del sector salud en Colombia 

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La implementación de Big Data en las Entidades Promotoras de Salud (EPS) en Colombia enfrenta diversas barreras dentro de las que se encuentran:

1. Falta de Capacitación en Analítica de Datos

La capacitación insuficiente en analítica de datos es una de las barreras más significativas.

2. Calidad de los Datos

Muchos datos pueden ser incompletos, inexactos o inconsistentes, lo que dificulta su uso efectivo para el análisis y la toma de decisiones. La falta de estandarización en la recopilación de datos.

3. Acceso a Datos

El acceso a datos del sector público y privado puede ser complicado debido a trámites administrativos excesivos y requisitos complejos. Esto limita la capacidad de las EPS para obtener la información necesaria para realizar análisis.

4. Infraestructura Tecnológica

La falta de infraestructura tecnológica adecuada para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos representa un obstáculo considerable. Muchas EPS carecen de los sistemas necesarios para implementar soluciones efectivas de Big Data.

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Empresa Familiar a Corporación: Principales Desafios en Data (Héctor Rojas)

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Empresa Familiar a Corporación: Principales Desafios en Data (Héctor Rojas)

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El nivel de madurez digital de la empresa en la que trabajo está experimentando una evolución significativa. Estamos pasando de un entorno de procesos analógicos a una estructura más digitalizada, lo cual ha sido un cambio gradual pero fundamental para adaptarnos a las demandas del mercado actual. Sin embargo, nos encontramos en una fase de desarrollo acelerado, donde la transformación digital ya no es opcional, sino un imperativo para mantener la competitividad. La toma de decisiones basada en datos se ha vuelto una prioridad estratégica, ya que la eficiencia, la rapidez y la precisión en nuestras decisiones dependen directamente de la calidad de los datos que manejamos.

Actualmente, estamos llevando a cabo una migración crítica de nuestros datos de ventas y financieros a un repositorio en la nube. Esto responde a la necesidad de consolidar grandes volúmenes de información dispersos en múltiples formatos, como hojas de cálculo de Excel y reportes generados por nuestro ERP. Esta dispersión no solo ha incrementado la complejidad operativa, sino que también ha limitado nuestra capacidad para obtener insights de manera ágil y precisa. Es por ello que la automatización de este proceso de integración de datos se ha convertido en una necesidad urgente, ya que de esta manera podremos minimizar errores humanos, mejorar la eficiencia operativa y garantizar la disponibilidad de los datos en tiempo real para la toma de decisiones.

En paralelo, hemos implementado un hub de visualizaciones desarrollado con herramientas de Business Intelligence (BI), el cual está conectado a nuestros archivos de Excel para proporcionar análisis y reportes interactivos que permiten a los equipos de trabajo obtener una visión más clara y detallada del desempeño de las distintas áreas de la empresa. Este hub está diseñado para facilitar el acceso a la información en tiempo real y ofrecer una plataforma centralizada donde los datos se pueden consultar y analizar de manera más eficiente.

Además, hemos empezado a explorar el uso de algoritmos de aprendizaje automático, específicamente en Python, para llevar a cabo análisis de clusterización que nos ayuden a segmentar mercados y diseñar estrategias más personalizadas. Estos modelos nos permiten identificar patrones y comportamientos en los datos que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos. De esta forma, no solo mejoramos la efectividad de nuestras campañas de marketing, sino que también optimizamos la asignación de recursos y la toma de decisiones a nivel estratégico.

Este proceso de digitalización no se limita solo a la automatización de procesos o la implementación de nuevas herramientas, sino que también está impulsando un cambio cultural dentro de la organización. La adopción de una mentalidad orientada a los datos está permeando en todos los niveles, desde la alta dirección hasta los operativos, lo que está creando una base sólida para una toma de decisiones más ágil y con mayor foco en resultados. Sin embargo, somos conscientes de que esta transformación es solo el comienzo y que debemos seguir avanzando para optimizar nuestras infraestructuras tecnológicas y continuar con el desarrollo de capacidades analíticas que nos permitan estar a la vanguardia en la era digital.

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El principal problema es la familiaridad que un Excel le brinda al usuario de su data, y la capacidad inmediata de ajustar su análisis, de datos limitados por supuesto, y como esto genera una reticencia al uso de herramientas hechas por un tercero.

En nuestra organización la implementación de herramientas centralizadas a partir de data que se lleva a una base o repositorio centralizado, ha conllevado paralelos con los exceles que representaban la verdad absoluta y lo que hemos visto es que al final esa verdad absoluta maquilla u omite procesos mal realizados y que en lugar de modificarlos se ajustan manualmente, lo cual lejos de agregar valor genera dependencia de procesos manuales para llegar a esa "verdad absoluta"

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En la empresa que laboro, las barreras que se han presentado para la recopilación, almacenamiento y procesamiento, análisis y puesta en valor de datos se ha originado con los colaboradores de atención al cliente, los cuales no solicitaban la información completa y necesaria para la generación de documentos. Puesto que ya contamos con las herramientas de Big Data como la automatización de generar documentos y escritos, sin embargo este se vuelve inútil si no se aporta la información necesaria.

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Hay desafíos en Big Data.

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una de las barreras fue no contar con el personal capacitado en el tema para que la información interna que se tiene se aplicara el Big Data, por lo que se ha ido contratando al personal necesario y experto en el tema para poder darle valor a los datos y que se pueda manejar el volumen de datos recolectados internos y externos.

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Puedo mencionar que la dificultad que más he experimentado es tener a cada unidad de negocio trabajando en customizar y crear sus propios datos, esto genera tener que realizar mayores esfuerzos en demostrar que los datos son confiables más que análisis de lo que queremos medir o visualizar. Este tipo de acciones solo generan pérdida en la integración global de la compañía llegando inclusive a fectar la cultura de trabajo ya que se pueden derivar de esto duplicidad de roles, funciones, y visualizaciones.

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Considero que un primer obstáculo en el proceso de recopilación y almacenamiento de datos, fue cumplir con todos los requerimientos regulatorios aplicables, y posteriormente gestionar adecuada y éticamente dichos datos.

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En el caso de mi organizaciòn, la captura de la data y el Analisis para demostrar que la data es confiable, ha sido el mayor reto para un implementaciòn exitosa

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He aprendido que el Big Data ha revolucionado cómo las organizaciones gestionan grandes volúmenes de datos, facilitando una captura, almacenamiento y análisis más eficientes. Mediante un proceso estructurado que abarca la ingesta, procesamiento y la generación de información valiosa, con esto las empresas pueden tomar decisiones más informadas y competitivas. Es decir que el éxito radica en entender el negocio antes de implementar las tecnologías, asegurando que las estrategias sean realistas y alineadas con los objetivos organizacionales.

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Considero que la premisa radica en el sentido de que existe demasiada información, tanto verídica como falsa, y esto conlleva a que sea complejo el poder decidir y aplicar lo que resulte necesario para protegerse; ante un cúmulo de información, de nuevas maneras de sufrir ciberataques y la clara vulnerabilidad en la que se encuentran las personas, es que debe considerarse el implementar distintas herramientas de protección, debiendo, sobre todo, tener en mente el cuidado propio, robusteciendo el área de ciberseguridad en las empresas.

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Big Data es una herramienta poderosa que, cuando se utiliza de manera ética y estratégica, puede transformar industrias y mejorar la vida de las personas. Sin embargo, su éxito depende de equilibrar el potencial de la tecnología con una gestión responsable y un enfoque centrado en el bienestar social y la privacidad.

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Creo que uno de los principales retos en la captura de los datos es la confibilidad de los mismos, ya que no todas las organizaciones presentan politicas robustas de seguridad y mecanismos que permitan garantizar confianza

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La implementación de Big Data en la organización donde laboró que es producción de pollo y huevo enfrenta varios desafíos, entre los cuales destacan la fragmentación y calidad de los datos, la resistencia organizacional al cambio, la falta de infraestructura adecuada y la capacitación insuficiente del personal. Superar estos obstáculos requiere una estrategia clara, inversión en infraestructura y una cultura organizacional que valore la toma de decisiones basada en datos.

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El mayor reto es poder tener el depositario de la información y poder que al momento de ser utilizada en los diferentes sistema la misma esté disponible.

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Una de las principales barreras en el proceso de recopilación, almacenamiento, procesamiento, análisis y puesta en valor de datos ha sido la complejidad de centralizar la información en un solo portal. Este desafío surge principalmente por la diversidad de formatos y fuentes de datos, la duplicación de información, y la falta de estándares uniformes en la recolección y manejo de los datos.

La experiencia de hoy al limpiar y organizar la base de datos refleja cómo estas tareas, aunque técnicas, son esenciales para garantizar la calidad de la información y su utilidad en el negocio. Centralizar la data no solo requiere tecnología adecuada, sino también estrategias claras para integrar diferentes flujos de información de manera eficiente.

En el caso específico de nuestra organización, esta centralización no busca únicamente respaldar un servicio de reclutamiento tradicional, sino transformar la propuesta de valor hacia un modelo más integral. El objetivo es ofrecer a las empresas una plataforma robusta para la formación y captación de talento. Este enfoque no solo aumenta la competitividad de las empresas, sino que también potencia la retención y desarrollo de los colaboradores dentro de un entorno más dinámico y adaptado a sus necesidades específicas.

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Juan Luis Jordan F-C - Founder - Delliv Tech | LinkedIn

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Founder of Delliv & SYSE · Experience: Delliv Tech · Education: Aden Business School · Location: Guatemala City · 500+ connections on LinkedIn. View Juan Luis Jordan F-C’s profile on LinkedIn, a professional community of 1 billion members.

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La falta de digitalización de los procesos y la ausencia de un sistema adecuado para gestionar los datos representan barreras significativas cuando se quiere implementar un proceso de Big Data. Estos obstáculos pueden dificultar enormemente la integración, el procesamiento y el análisis de datos, ya que Big Data depende de datos estructurados y accesibles de manera eficiente.

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Implementación del Big Data - Michael Krieger

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Implementación del Big Data - Michael Krieger

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La mayor barrera al que nos hemos topado al momento de implementar el big data es la falta de accesibilidad a la información. LA estructura de datos y la gestión acutal se basa en la compartimentalización de la data. esto lleva a tener que relaizar multiples gestiones para poder acceder a la información para tratar de hacer las correlaciones necesarias.

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En mi trabajo el principal pain-point en cuanto a manejo y análisis de datos es que recién se empezó con la automatización de procesos a mayor detalla y escala, eso quiere decir que todos los datos previos no cuentan con la información completa y están siendo manipulados a mano.

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Diferentes reportes para diferentes usuarios.

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Diferentes reportes para diferentes usuarios.

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La problematica de los diferentes usuarios que quieren diferentes maneras de visaulizar los datos es algo que puede traer muchisima carga al equipo de Big Data y Analytics. Se debe de buscar poder tener un Data Lake para que cda area tenga personas calificadas para hacer sus propias visualizaciones.

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Edwin Robles de Honduras. Nestle implementacion del big data.

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Edwin Robles de Honduras. Nestle implementacion del big data.

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Buen día. Un gusto saludarles, mi nombre es Edwin Robles soy de Honduras, en mi aporte de esta ocasión, diré que me parece muy interesante y muy importante para Nestle el hecho de tomar la iniciativa y empezar a hacer uso del big data como centro para la gestión del negocio, pero como vimos en clase no solo es hacer uso del big data sino saber como manejar los datos estructurarlos, analizarlos, visualizarlos, dimensionar la data, ademas de definir la arquitectura del manejo de los datos, como propósito de eficientar los procesos e incrementar las ventas, ademas de la importancia de no solo obtener los datos sino tener la gente capaz y profesional para el manejo de los datos ese es un punto que me llamó mucho la antención ya que vemos que son oportunidades que se abren en el rubro de ciencia de datos. Gracias por su atención. Saludos cordiales.

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Saludos desde Honduras.

Como ya lo hemos visto, la transformación digital no solo se trata de la tecnológica, tiene que ver con con un verdadero cambio en la cultura organizacional y debe ser generada desde los lideres de la empresa, valorando e incluyendo dentro de la Estrategia Institucional los modelos y herramientas tecnológicas que generen valor agregado a los clientes, empleados y empresa.

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La contratación de especialistas en el tema de big data han sido una barrera significativa en mi organización debido principalmente a que los expertos en Big Data necesitan saber de todo un poco: desde programación y análisis de datos hasta machine learning y negocios. 

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La contratación de especialistas en el tema de big data han sido una barrera significativa en mi organización debido principalmente a que los expertos en Big Data necesitan saber de todo un poco: desde programación y análisis de datos hasta machine learning y negocios. 

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Cuando me refiero al desorden de los datos, me enfoco en la calidad de los datos que están guardados en las diferentes base de datos, esto genera inconsistencias al momento de modelar los datos y no se puede tener o crear una información con una integridad verificable y confiable

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unas de las barreras es la falta de conocimiento de como interactuar con el big data , es muy importante capacitar al personal para que interactúen correctamente  y se le de la importancia que le corresponde 

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unas de las barreras es la falta de conocimiento de como interactuar con el big data , es muy importante capacitar al personal para que interactúen correctamente  y se le de la importancia que le corresponde 

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Normalmente se integran datos de diferentes fuentes, con sus propias lógicas y formas de funcionamiento. Esto ralentiza el proceso de implementación de Big Data.

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Obstáculos y Barreras en la  organización o empresa. Pritesh Bhakta

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Obstáculos y Barreras en la  organización o empresa. Pritesh Bhakta

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Estos obstáculos pueden variar en función del tamaño de la organización, en la industria que opera y su nivel de madurez tecnológica. Superar estos desafíos requiere una planificación cuidadosa, inversiones en infraestructura y talento, y una estrategia clara para la gestión y utilización de datos. En resumen, superar estás barreras requiere una combinación de tecnología y habilidades sólida en la organización.

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Las barreras han sido significativas, dado que la calidad y la unificación de los datos ha requerido grandes esfuerzos para asegurar la integridad. Inclusive la necesidad de establecer una cultura organizacional que promueva el uso adecuado de los datos para la toma de decisiones estratégicas.

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Barreras en la gestión de la información

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Barreras en la gestión de la información

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Por la naturaleza de la compañía, la información entre departamentos es poca y muy poca gente tiene acceso a información sensible. Los cambios y nuevos procesos siempre toman mucho tiempo, a pesar de ser un online sportsbook.