Big data: la clave para un negocio rentable

El análisis de grandes volúmenes de datos permite diseñar nuevos productos, servicios, mejorar la experiencia del cliente, así como también prevenir y anticiparse a posibles escenarios. Cómo potenciar esta herramienta en las decisiones de negocio.

Las empresas de todos los sectores lo saben: invertir en big data rinde. Por eso crece año tras año el monto que las organizaciones destinan a herramientas para trabajar con grandes volúmenes de datos como así también la contratación de talentos como Data Scientists.

Las cifras al respecto son significativas. Según la consultora Gartner, el mercado latinoamericano de Big Data y Analytics generó ingresos por US$ 2.992,5 millones en 2017 y se espera que alcance los US$ 8.593,5 millones en 2023, lo que representa una CAGR de 19,2%.

La disciplina llamada Ciencia de Datos (del inglés Data Science) permite a las organizaciones desentrañar patrones, anticiparse a posibles escenarios, mejorar la experiencia del cliente, comprender mejor hacia dónde van las tendencias y anticiparse a las preferencias del mercado.

Muchas industrias ya están abiertas a pruebas de concepto como a implementaciones concretas que están enfocadas a la analítica descriptiva y predictiva. Mientras que la primera se utiliza para conocer lo que ha sucedido en el pasado o, en algunos casos, lo que está sucediendo en tiempo real, la segunda está orientada a adelantarse a los acontecimientos del futuro. En tal sentido, las consultoras son optimistas respecto al uso de Big Data, especialmente con implementaciones relacionadas con Internet of Things (IoT).

Casos de éxito para inspirarse

Por su parte, el emprendimiento de origen argentino ÜMA Health es una plataforma que permite a los usuarios acceder a varios servicios vinculados con la salud, entre ellos, la posibilidad de evaluar su riesgo cardiovascular. En concreto, el interesado se realiza una selfie con su smartphone, responde un breve cuestionario y, en segundos, obtiene información sobre su probabilidad de padecer una enfermedad cardiovascular con un 70% de asertividad. Para eso cuenta con una inmensa base de datos y algoritmos que trabajan con velocidad.

A nivel regional Airbnb apela a esta disciplina para realizarle a los usuarios recomendaciones adaptadas al contexto global, y también es sabido que varias fábricas de la región utilizan los grandes volúmenes de datos para realizar el mantenimiento predictivo de las máquinas, así es como pueden predecir y atender fallas.

El Data Scientists en el centro de la escena

Al tratarse de una profesión relativamente nueva, la cantidad de profesionales es escasa en comparación con la oferta, por lo que cobran sueldos elevados.

Al analizar el perfil de un data scientist hay que entender que se trata de una persona con sólidos conocimientos de matemática, estadística y del lenguaje de programación Python, por lo que se están viendo casos interesantes de reconversión laboral entre matemáticos, químicos, físicos, actuarios, matemáticos y afines, que rápidamente pueden capacitarse para obtener una posición como Data Scientist en empresas. Por supuesto, también están los jóvenes que deciden dar sus primeros pasos profesionales en esta disciplina.

Los datos están en todos lados y las organizaciones piensan en ellos como una valiosa materia prima para obtener información crítica a partir de la cual tomar decisiones de negocio. Las herramientas tecnológicas y el talento humano están disponibles para que las organizaciones aprovechen al máximo los recursos que hoy impone la era digital. 

Para ello, una idea para actualizar los conocimientos de los colaboradores actuales es el programa de Data Science de Digital House, que forma Científicos de datos en 7 meses a través de una cursada remota. Como se trata de una propuesta B2C, también está disponible para todos aquellos interesados en obtener un perfil atractivo, y que es muy demandado en el mercado actual.