Responder a esta pregunta es complejo, puesto que no hay una razón universal y cada organización tiene sus propias dudas. Por eso, detallar cada una de las dudas sería excesivo, sin embargo, os transmito aquellas que me parecen más comunes y relevantes:

• En primer lugar creo que hay un gran desconocimiento sobre qué es #BigData y de cómo el tratamiento de grandes volúmenes de datos heterogéneos puede influir radicalmente en los resultados de la empresa.
• Hay una carencia de formación sobre cómo se pueden usar las nuevas herramientas tecnológicas para analizar los datos.
• Se desconoce la importancia que tiene poder analizar los datos en tiempo real, es decir, en el mismo instante en que sucede, y que estos datos no sólo se encuentran en las bases de datos de nuestras organizaciones.
• Otra barrera que frena la implantación de un proyecto de este tipo, es la resistencia al cambio, ya que si el cambio es algo que crea recelo en las organizaciones, introducir un nuevo paradigma en la gestión conlleva un grado más de dificultad. De ahí la necesidad de que los proyectos de #BigData sean liderados por personas con gran orientación y visión del negocio de la empresa.
• Por último siempre está presente la pregunta de cuánto tiempo se tardará en recuperar lo invertido , pregunta razonable y que siempre depende de la magnitud del proyecto:
  • Objetivo que se persigue.
  • Alcance del mismo.
  • Volúmenes de datos de que se dispone o que quieren conseguirse, fuentes y variedad de los mismos, …
• En definitiva, los contextos de cada proyecto y empresa requieren de una atención particular, que permitan acotar de manera precisa los servicios de análisis, así como el modelo de uso del software y el hardware necesario para el éxito del proyecto. Pero aunque estos pasos sean necesarios no están reñidos con un coste que siempre estará por debajo de la rentabilidad obtenida con la implantación del proyecto.

Muchas gracias,
Mar Muñoz Muñoz