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En el mundo, las organizaciones generan, coleccionan, almacenan, procesan y analizan cada vez más datos. Estamos enfrentando una “explosión de la cantidad disponible”, puesto que el crecimiento de estos es por lo menos exponencial. Según un estudio de Gartner, citado por Jaspersoft, el volumen generado sólo en 2009 fue superior al que se creó en los 5.000 años anteriores (Jaspersoft, s.f.). También en el 2009, Computerworld en su publicación de las 10 tendencias más importantes en la gestión de las TIC, resaltó que “en los próximos cinco años, los datos de las empresas crecerán un 650% adicional”.

Con este fenómeno de volúmenes crecientes de información ha surgido el nuevo término de Big Data, entendido como datos masivos, y con éste un interés en aumento, tanto a nivel académico como empresarial, de estudiar este tema, para poder aprovechar las fuentes existentes y así cumplir con las metas de una organización (Chaudhuri, 2012). De acuerdo con Marr (2015), Big Data, en un sentido más amplio, significa que todo lo que hacemos en nuestras vidas deja o pronto dejará una huella digital. El desafío que enfrentan las organizaciones, no solo se refiere al volumen, sino también a la variedad de los mismos y la velocidad con la cual se generan y cambian. Es por esto que las empresas ven cada vez más la necesidad o, de hecho, la obligación de estudiar y aprender sobre cómo se pueden transformar en información y en conocimiento nuevo para apoyar la toma de decisiones. El ganador del premio Nobel de economía en 1978, Herbert Simon, señala al respecto lo siguiente: Lo que grandes volúmenes de datos e información consumen, es bastante obvio; estos consumen la atención de sus destinatarios. Una gran cantidad crea una pobreza de atención. Por consiguiente, existe la necesidad de asignar esa atención de manera eficiente (Scientific American, septiembre de 1995, p.201). Por lo tanto, a medida que aumenta la cantidad, aumenta también la necesidad de desarrollar y aplicar procesos que permitan filtrar, para poder encontrar lo que es más importante y significativo. Es decir, se tiene que separar el ruido de la señal, debido a que sin esta separación no es posible cumplir con el objetivo de apoyar, de forma eficaz, la toma de decisiones empresariales.

Sin embargo, tanto el proceso de filtrar el ruido como la transformación de datos en información y conocimiento no son triviales. Es por esto que han surgido también nuevas disciplinas y áreas de estudio y conocimiento, como data analytics y business analytics, la inteligencia de negocios y data science. Davenport y Patil publicaron en 2012 un influyente artículo en la Harvard Business Review en la que exponían que data scientist es la “profesión más sexy” del Siglo XXI. Un profesional, que combinando conocimientos de matemáticas, estadística y programación, se encarga de analizar los grandes volúmenes de datos. A diferencia de la estadística tradicional que utilizaba muestras, el profesional de estas áreas aplica sus conocimientos para resolver problemas de negocio aplicando las nuevas tecnologías, que permiten realizar cálculos que hasta ahora no se podían realizar. De acuerdo con lo anterior y según Vercellis (2009), la inteligencia de negocios se puede definir como un conjunto de modelos matemáticos y metodologías de análisis que explotan sistemáticamente los datos disponibles para revelar información y conocimientos útiles para apoyar procesos de toma de decisiones complejos.

Todo esto con el objetivo de que las empresas se centren más en el cliente, se enfoquen en las iniciativas clave que permiten ingresar a nuevos mercados y creen nuevos modelos de negocio, con la meta de mejorar el desempeño operacional, puesto que según Columbus (2016) estos son los tres factores dominantes que impulsan las inversiones en inteligencia de negocios, data analytics, business analytics y Big Data.

Liberar la información, los conocimientos y el entendimiento que está oculto en los datos estructurados y no estructurados que residen dentro y fuera de una organización, proporciona el potencial para competir y mejorar en áreas que antes fueron opacas para ésta. Ejemplos de estas áreas incluyen la complejidad de las relaciones B2B de venta y servicio, los servicios de salud y el mantenimiento, reparación y operación de maquinaria compleja (Columbus, 2016).

Es evidente la necesidad que las organizaciones tienen de profesionales que cuenten con las competencias requeridas para diseñar e implementar soluciones que provean información y conocimiento útil para la toma de decisiones de manera oportuna, a partir de procesos de analítica empresarial y de esta manera desarrollar las capacidades que les permitan mejorar su desempeño operacional. En Colombia todavía no existe la cantidad requerida de profesionales con este perfil integral, puesto que no es suficiente saber del desarrollo, adquisición, implementación, operación y mantenimiento de nuevas tecnologías, sino también de los procesos de negocio involucrados, de los cambios requeridos y los conocimientos, capacidades y habilidades necesarias en los niveles estratégico, táctico y operativo de las compañías.

Para efectos de la formación de este perfil, un programa de especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios es pertinente, aún más, si se tiene en cuenta que la oferta académica existente en las universidades de la región y el país al respecto de estos temas, no cubre la cantidad de profesionales de estas áreas demandada en la actualidad.