La analítica de datos ya está transformando la forma en que los especialistas en marketing hacen su trabajo, pero existen importantes obstáculos para su implementación en algunas organizaciones. Dentro de las barreras más abrumadoras que nos encontramos se encuentras las habilidades de las personas, el tiempo y las herramientas tecnológicas necesarias para implementar con éxito las iniciativas que incluyan ciencia de datos y en específico machine Learning. Veamos a continuación los 3 desafiamos más relevantes.
Desafio1: HABILIDADES (Los expertos son difíciles de encontrar)
En la actualidad, la búsqueda de científicos y analistas de datos experimentados es arduo, lo que significa encontrar y retener a quienes tienen las habilidades necesarias se convierte en un desafío para cualquier empresa. Así que, buscar profesionales de datos competentes que tengan conocimiento profundo en el área de marketing y a su vez el conocimiento de las mejores prácticas se convierte en todo un reto.
La demanda de científicos de datos ya supera con creces la oferta, y se espera que la demanda aumente en un 28% para este año. Existe una gran falta de profesionales con las habilidades necesarias para cumplir con estos roles, y muchas instituciones educativas de alto nivel recién está comenzando a implementar programas de grado en áreas como la ciencia de datos. Las organizaciones necesitan profesionales con la capacidad de analizar datos de manera efectiva y convertirlos en conocimientos prácticos que darán como resultado un valor empresarial real y ayudarán en la toma de decisiones críticas.
El desafío en este punto es: Cómo encontrar y contratar personas con las habilidades necesarias.
Desafío 2: COSTO (Adquisición de herramientas especializadas)
Los profesionales en analítica de datos necesitan en algunas ocasiones software y hardware altamente específicos para producir información precisa y procesable. Si hablamos de plataformas especializadas para machine Learning o de Big Data entonces el contar con estas herramientas se convierten en un desafío para los especialistas en marketing que operan con un presupuesto limitado, aunque existan opciones en la nube que en la actualidad son una gran opción. El tema se complica cuando no se cuenta con un área de tecnología o especializada para el apoyo para su selección o implementación.
Aunque se pueden adquirir herramientas de ciencia de datos convencionales de proveedores externos, en algunas ocasiones estos tienen que lidiar con el costo de instalación y mantenimiento del software, incluido el tiempo y el esfuerzo que le toma al equipo interno de tecnología brindar el soporte que se requiere. Si bien, hay cientos de bibliotecas y programas gratuitos (Python, R, entre otros), el gasto de tiempo y la experiencia necesaria para instalarlos, administrarlos y mantenerlos constituyen esfuerzos adicionales que la mayoría de los responsables del área de marketing no están dispuestos a gastar.
El desafío en este punto es: encontrar el balance entre el tiempo y dinero para adquirir y mantener las herramientas de analítica de datos y poder entregar resultados basados en decisiones acertadas
Desafío 3: TIEMPO (Los proyectos toman demasiado tiempo)
Todos sabemos que obtener rápidamente información para la toma de decisiones a partir del análisis predictivo es vital para el éxito de todas las empresas, pero el desarrollo y entregar un modelo predictivo, de la forma tradicional, puede llevar a los científicos de datos semanas, o incluso meses, lo que significa que para cuando pueda utilizar los conocimientos del modelo, es posible que ya estén desactualizados y, por lo tanto, irrelevante. Además, un factor que en muchas ocasiones dificulta la realización de modelos predictivos es la necesidad de integración de datos durante los proyectos de marketing, pues esto puede llevar mucho más tiempo de lo normal.
El desafío en este punto es: Implementar proyectos de ciencia de datos a corto plazo mediante métodos ágiles para obtener resultados en un tiempo adecuado y más apegados a los cambios
