5+3 desafíos clave en la gestión de datos de las empresas

Los datos lo saben todo de tu negocio: qué vendes, cuándo fallas y hasta dónde puedes crecer. Pero si no puedes verlos, entenderlos o actuar a tiempo, da igual cuántos terabytes almacenes: estás gestionando a ciegas. En plena era de la inteligencia artificial, muchas empresas siguen atascadas en hojas de cálculo dispersas, informes atrasados y sistemas que no se hablan entre sí. El problema ya no es la falta de datos, sino la falta de control sobre ellos.

Por ello, a medida que nos adentramos en 2025, convertir los datos en decisiones es una cuestión de supervivencia. Y es que, las organizaciones que dominen la gestión del dato serán las que respondan más rápido, innoven con mayor precisión y optimicen cada proceso con inteligencia. ¿Quieres saber cómo gestionar tus datos correctamente? ¡Tenemos la solución!

Desafíos en la gestión de datos de las empresas

Simplificar la gestión de datos

Uno de los grandes retos al que se enfrentan las organizaciones es la fragmentación de la información. Y es que, a medida que los departamentos (como ventas, marketing, finanzas o RR. HH.) adoptan distintas herramientas y plataformas, los datos se almacenan en entornos aislados, generando silos que dificultan la colaboración y la visión estratégica del negocio.

Esta desconexión impide trabajar con una única fuente de verdad, lo que provoca duplicidades, errores y una enorme pérdida de tiempo en tareas de consolidación y validación. Además, la falta de integración entre sistemas limita la capacidad de análisis en tiempo real, afectando directamente la toma de decisiones ágiles y basadas en datos fiables.

Recopilar, almacenar y procesar eficientemente los datos

En muchas organizaciones, el acceso a los datos sigue estando restringido a perfiles técnicos o al departamento de IT, lo que genera una fuerte dependencia y ralentiza los procesos de análisis y toma de decisiones. Esta situación impide que áreas clave del negocio, como ventas, marketing o finanzas, puedan obtener conocimientos accionables por sí mismas, sin recurrir constantemente a especialistas en datos.

Además, la falta de confianza en la calidad y disponibilidad de la información hace que los equipos no se sientan capacitados para trabajar con los datos, limitando el potencial de herramientas analíticas y reduciendo el impacto del dato como activo estratégico.

Analizar datos en tiempo real

Aunque muchas compañías disponen de información valiosa, esta suele analizarse con retraso: una vez finaliza el día, la semana o incluso el mes. Esta visión diferida del negocio impide responder de forma inmediata a oportunidades, amenazas o desviaciones críticas.

Este problema es especialmente grave en sectores donde la velocidad de reacción marca la diferencia, como el comercio minorista, la industria, la logística o los servicios financieros. En estos entornos, disponer de información en tiempo real puede suponer optimizar un proceso, prevenir una avería, reducir costes o mejorar la experiencia del cliente. Sin embargo, la mayoría de las empresas carecen de la infraestructura y los flujos de trabajo adecuados para capturar, procesar y actuar sobre los datos en movimiento.

Además, trabajar con grandes volúmenes de información en continuo cambio implica una mayor complejidad técnica, necesidad de automatización y coordinación entre diferentes sistemas. Por ello, sin una arquitectura preparada para este tipo de escenarios, los datos pierden valor con cada minuto que pasa sin ser utilizados.

Clasificar, proteger y administrar datos con facilidad

Administrar múltiples entornos y herramientas aisladas complica la protección de la información sensible, incrementa los riesgos de acceso no autorizado y dificulta cumplir con las normativas legales y sectoriales.

Además, muchas empresas carecen de mecanismos eficaces para clasificar, supervisar y controlar los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. Esta falta de visibilidad no solo pone en peligro la integridad de los datos, sino que también limita la capacidad de respuesta ante posibles incidentes de seguridad o auditorías regulatorias.

Escalar y automatizar soluciones de IA

Muchas organizaciones están invirtiendo en inteligencia artificial, machine learning y analítica avanzada como palancas clave para su transformación digital. Sin embargo, la calidad, estructura y accesibilidad de los datos sigue siendo una barrera significativa para el éxito de estas iniciativas.

Los datos mal organizados, dispersos o no estructurados dificultan la creación de modelos precisos y la obtención de insights fiables. Además, los procesos de preparación de datos —como la limpieza, transformación, integración y validación— suelen requerir mucho tiempo y recursos técnicos especializados.

Esto no solo retrasa la puesta en marcha de los proyectos, sino que también limita la capacidad de los equipos para escalar soluciones de IA de forma eficiente y sostenible.

Datos dispersos en varias plataformas

Muchas empresas utilizan un ecosistema disperso de herramientas para gestionar y analizar sus datos: plataformas de visualización, soluciones ETL, bases de datos, hojas de cálculo, aplicaciones departamentales, etc. Este enfoque fragmentado incrementa la complejidad técnica, genera duplicidades y dificulta la colaboración entre equipos. Además, obliga a realizar tareas manuales para consolidar y alinear la información, lo que aumenta los costes operativos y reduce la eficiencia.

Este tipo de arquitectura desconectada también representa un obstáculo para escalar proyectos de inteligencia artificial o analítica avanzada. Además, la falta de integración entre sistemas ralentiza los procesos, afecta la calidad de los datos y limita la agilidad con la que las organizaciones pueden responder a los cambios del entorno.

Equipos faltos de confianza y conocimiento

A medida que las empresas generan, almacenan y procesan volúmenes de datos cada vez mayores, asegurar un rendimiento óptimo en las cargas de trabajo analíticas se convierte en un reto creciente.

Este desafío se intensifica cuando los entornos de datos han sido construidos de forma fragmentada, con soluciones heredadas o sistemas poco preparados para escalar. En estos casos, el rendimiento se degrada con facilidad, lo que afecta directamente a la experiencia del usuario, ralentiza la entrega de insights y frena la toma de decisiones. Además, escalar estas soluciones requiere inversiones adicionales en infraestructura, licencias y soporte técnico, lo que aumenta la complejidad operativa y los costes.

Otro aspecto clave es la capacidad de adaptarse al crecimiento del negocio. Muchas organizaciones planifican para el presente, pero sus plataformas no están preparadas para los picos de demanda, la incorporación de nuevos flujos de datos o la integración de tecnologías como IA, big data o analítica avanzada. Sin una arquitectura flexible y robusta, los datos se convierten en una carga en lugar de una ventaja competitiva.

Web con diferentes herramientas de datos y proveedores

La falta de integración entre diversas plataformas y proveedores aumenta la complejidad operativa y eleva los costes de gestión. Cada herramienta o proveedor puede tener requisitos, características y formatos diferentes, lo que crea fricciones en los flujos de trabajo y dificulta el acceso a datos homogéneos y coherentes.

Por ello, las empresas necesitan una solución unificada que simplifique la administración y optimice la seguridad y el cumplimiento.

Artículos recomendados:

• El reto de los CISO: proteger los datos en la era de la IA generativa
• Guía definitiva para unificar y modernizar tus datos con IA
• Por qué los CFOs deben guiarse por los datos
• 5 principales ventajas del análisis de datos integrado

¿Qué es Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric es una plataforma que ofrece herramientas intuitivas para racionalizar los flujos de trabajo de análisis y sirve como una única fuente de verdad para los datos, lo que facilita a los equipos la colaboración y la entrega de conocimientos más impactantes.

¿Por qué Fabric?

A pesar de que las empresas recopilan grandes volúmenes de información procedente de aplicaciones, servicios o dispositivos IoT, muchas no consiguen transformar esos datos en conocimiento útil. Y es que, el problema radica en herramientas analíticas complejas, que requieren perfiles técnicos especializados, lo que genera dependencia y lentitud. Además, la existencia de silos entre departamentos como finanzas, marketing o recursos humanos dificulta tener una visión global del negocio y ralentiza la toma de decisiones estratégicas.

Frente a este escenario, Microsoft Fabric surge como una solución clave. Su enfoque unificado permite centralizar los datos, simplificar su gestión y facilitar el acceso seguro y en tiempo real a la información. Esto no solo elimina la complejidad y reduce costes, sino que también habilita el uso de inteligencia artificial y analítica avanzada, impulsando una toma de decisiones más ágil y un crecimiento sostenible basado en datos fiables.

La integración de Microsoft Fabric está transformando la forma en que las empresas interpretan y utilizan sus datos para tomar decisiones estratégicas. ¿Quieres saber cómo Microsoft Fabric puede ayudar a tu empresa a alcanzar sus objetivos de análisis de datos y mejorar la toma de decisiones? ¡Contacta con nosotros y te asesoraremos!