• Analítica de datos: Una de las tendencias digitales más potentes para el 2022

    30 de diciembre del 2021
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    Se estima que tan solo en el 2021 se habrá producido tantos datos como los que se generaron durante toda la historia de la humanidad hasta el año 2015.

     

    La tecnología actual permite analizar estos grandes volúmenes de datos de manera eficiente, logrando generar información de valor sobre los clientes, la competencia y las operaciones de la misma empresa. De esta manera, los datos ahora son el activo más importante de las organizaciones.

     

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    De acuerdo al estudio Transformación con sentido digital de EY, en el que se encuestó a 670 líderes de empresas en 10 países de Latinoamérica, más de la quinta parte (21%) manifestó que la analítica de datos es la tecnología más usada en sus procesos de transformación digital, por encima de la robótica e inteligencia artificial (16%) o comercio electrónico (15%).

     

    Al respecto,  el líder de Analytics de EY Latinoamérica Norte, Nelson Beltrán, señaló que quien haya desarrollado la capacidad de análisis de esos datos para mejorar la toma de decisiones acertadas de negocio, podrá generar una ventaja competitiva en su industria. Así,  no solo es importante contar con Big Data y analítica de datos, sino tener un grupo de personas que analice esos datos y pueda extraer información de valor.

     

    Asimismo,  el associate partner de Consultoría de EY Perú, Francisco Escudero, destaca que más del 80% de las empresas planea iniciar proyectos con analítica de datos. Lo cual abrirá un nuevo abanico de posibilidades en cuanto a la creación de nuevos productos, mejora de la experiencia del cliente, entre otros.

     

    «Sin embargo, no se debe perder de vista que a mayor uso de datos procesados debe ser mayor también la atención que se presta a los riesgos cibernéticos y al marco legal vigente”, precisa Escudero.

     

    Usos de la analítica de datos

    • Incrementar las ventas. La analítica de datos permite crear campañas de marketing ultra focalizadas para aquellas personas que tienen la mayor probabilidad de consumir el producto o servicio de una empresa.

     

    • Reducir costos. Por ejemplo, en el mantenimiento de una planta de producción. Con soluciones que convierten el audio en datos entendibles por un procesador, se pueden identificar los sonidos que una máquina produce horas o días antes de fallar y así adelantar un mantenimiento preventivo sin afectar la línea de producción.

     

    • Mejorar la salud. La analítica de datos permite convertir las imágenes en datos que posteriormente son analizados usando técnicas de inteligencia artificial y, en el caso del ser humano, se pueden lograr diagnósticos aún más precisos al combinar los algoritmos de inteligencia artificial con el conocimiento de los médicos.

     

    • Control de la pandemia. Por ejemplo, video analytics, con cámaras de video (conectadas a un algoritmo matemático) que identifican si una persona está usando correctamente un cubrebocas, a propósito de la COVID-19.

     

    Desafíos de la analítica de datos en las empresas

    • Definición de una estrategia. Es muy importante entender la estrategia de la empresa y alinear las iniciativas de analítica de datos a ella para realmente obtener el mayor beneficio.

     

    • Acceso a la tecnología. Es importante que la empresa defina claramente la arquitectura tecnológica que van a soportar sus iniciativas de analítica de datos para lograr una buena integración con las demás herramientas de la organización. Se estima que las empresas analizan menos del 5% de los datos que tienen.

     

    • Atracción de talento. Hoy en día hay una gran demanda por científicos de datos y desafortunadamente en este, como en otros trabajos, existe una importante brecha de género. Menos del 20% de estos profesionales son mujeres.
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