Analítica de datos impulsa a las empresas

November 22, 2021

Los datos permiten optimizar las decisiones, maximizar las ganancias y minimizar los costos.

Tecnología e Innovación
Maru Rodríguez

El término de Data Thinking fue creado por los licenciados en computación,  Mario Faría y Rogerio Panigassi en 2013, mientras escribían un libro sobre ciencia, análisis y gestión de datos y cómo los profesionales de sistemas podían lograr sus objetivos. Pero ¿Qué significa en realidad ese concepto? Data Thinking se refiere al marco para explorar, diseñar, desarrollar y validar soluciones y negocios basados ​​en datos del usuario y proyecciones a futuro.

Para nadie es novedad que el uso del procesamiento de datos se haya convertido en una herramienta clave para las empresas. Los datos permiten medir los impulsos de compra, conocer las tendencias, descubrir intereses, conocer la frecuencia de uso de determinados servicios o productos, en fin, es una vía ideal para generar información fidedigna sobre los clientes o consumidores.

Quizás ustedes también se estén haciendo alguna de estas preguntas: ¿Por qué las empresas se basan en datos?, ¿cómo los datos impulsan la actividad empresarial?, ¿qué tipo de equipo es necesario para procesar los datos?, o ¿cómo enfrentar los desafíos para entrenar al personal que trabaja con datos y para conseguir los recursos necesarios para trabajar con data? La respuesta es muy simple:  porque el procesamiento de este tipo de información permite comprender mejor hacia dónde van las empresas y les brinda la posibilidad de definir una estrategia más efectiva para el desarrollo o mejora de productos y servicios y para la creación de mensajes efectivos en sus campañas de comunicación.

Dada la importancia de este tema en la actualidad, fue que el Dr. Srikar Bellur decidió dictar la ponencia: "Pensamiento de datos: las organizaciones necesitan pensar en los datos y centrarse en ser impulsadas por los datos", en la XIII versión del Biz Fit Panamá, organizado por Cámara Panameña de Tecnologías de Información, Innovación y Telecomunicaciones (CAPATEC).

En su exposición comentó que: “está comprobado que las herramientas tecnológicas facilitan el acceso a los datos y estos a su vez contribuyen a la toma de decisiones de calidad en todos los niveles de una organización. Empresas como Apple, Google, Amazon, Netflix y el Washington Post han sido impulsadas por los datos y evidencian que la correcta toma de decisiones, gracias al adecuado manejo de los datos, puede representar un 11% adicional en términos de ingresos”, señaló Bellur quien es profesor de Data Analytics en Harrisburg University.

Dr. Srikar Bellur_Harrisburg University

A juicio del docente, los datos cuentan una historia y al analizarlos es posible encontrar patrones que faciliten la toma de decisiones y contribuyan a resolver cualquier problema. “Hoy en día, no hay excusas para tomar decisiones instintivas. Aunque seas un experto en determinada área, si tu juicio se basa en datos, tomará mayor relevancia y será menos especulativo y más creíble”, señaló Bellur.

Los datos aportan a la organización datos descriptivos de los procesos, de lo que sucede y por qué sucede y, eso, se puede analizar para predecir lo que vendrá; y así controlar el futuro correctamente. De esa manera se optimizan las decisiones, se maximizan las ganancias y se minimizan los costos.

“Las empresas necesitan contar con información de sus clientes, segmentarlos, ofrecerles las promociones adecuadas y todo esto se logra gracias a la data”, resalta Bellur. El experto indica que cuando las organizaciones hacen consciente todo este proceso se conforma una cultura de datos. Esta cultura implica que la toma de decisiones a través del análisis de datos se vuelva un hábito. Lo más importante es que las empresas tienen que atraer a un nuevo tipo de personal capaz de expresar ideas complejas en términos simples.

Es esencial que los líderes de las empresas comprendan la importancia de estos nuevos profesionales dentro de la organización porque, parte de la innovación, vendrá de la interpretación correcta de esos datos.

Los profesionales de la data

¿Quiénes son los profesionales capaces de interpretar la data? Hoy en día, existen muchas universidades que ofrecen programas sólidos de orientación cuantitativa, pero hay tanta información que manejar para realizar un buen trabajo en el análisis de la data que son necesarias también competencias cualitativas. Hay que destacar que el talento adecuado para los departamentos de innovación y análisis de datos debe saber de programación de bases de datos, estadísticas, dominio, conocimiento y comunicación.

Sobre ese punto, el profesor de Harrisburg University afirma que “lo ideal sería poder preparar a tu propio personal en la ciencia de datos, pues este ya tiene el conocimiento base de tu empresa. De esta manera, puedes aprovechar ese talento que de por sí tiene y la expertiz sobre el negocio.  Se trata de poder reutilizar la capacitación desde adentro para reducir el costo de la transición a una cultura de datos”, explica.

En ese sentido, comenta el docente que Harrisburg University trae a América Latina su programa de maestría y doctorado enfocado en análisis de datos porque ve una oportunidad increíble para formar al talento de la región. “Hemos establecido una sede universitaria de Harrisburg en Panamá para atender a la región latinoamericana. Iniciamos ofreciendo nuestros programas de Ciencia de Datos, Ciberseguridad y Gestión de Proyectos en un formato híbrido que contará con profesores altamente especializados”, señala.

Recordemos que los profesionales con un máster o un doctorado en analítica o ciencia de datos podrían tener un amplio abanico de oportunidades laborales desarrollando su carrera en cargos como: director de marketing digital, analista de gestión, arquitecto de datos, director de sistemas de información, director de operaciones de datos, entre otros. Con los procesos de digitalización acelerados por la pandemia, se hace cada vez más interesante el contar dentro de la organización con personas formadas en esta área.

Fuente: Stratego

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