Como punto de partida, es preciso resaltar que el Big Data o el análisis de datos se ha posicionado en el primer lugar de prioridades organizacionales a nivel mundial, debido, principalmente, a su influencia directa en la toma de decisiones de las compañías y, por ende, en el rendimiento relativo del negocio.

Por tal razón, las mismas organizaciones requieren personal con conocimientos que satisfagan la necesidad de análisis de los mismos datos en el entorno. Es allí, donde la academia debe enfocarse en capacitar y ofrecer herramientas técnicas necesarias para formar personal idóneo que se consolide con un perfil, desde analista de datos hasta un científico de datos, cuyos saberes estén enfocados en limpiar, filtrar y extraer información valiosa para que las empresas puedan estructurar sus decisiones en pro de su progreso. Conoce las ventajas y desventajas del big data aquí.

3 conceptos para el análisis de los datos en todo contexto

Para cumplir con el anterior enfoque se deben tener en cuenta las siguientes pautas:

• Data Strategy: la estrategia de datos es la estructura principal en el crecimiento de toda organización. Esta se debe desarrollar con el apoyo interno de las áreas de IT, el uso de herramientas tecnológicas y unas cuantas estrategias de transformación digital que faciliten la automatización de procesos empresariales para generar un impacto desde adentro hacía afuera de la empresa. Todo ello, con el objetivo de hacer la diferencia dentro del entorno.
• (IA) Inteligencia artificial: actualmente se encuentra en auge entre las tecnologías digitales, generando un impacto global por su automatización rápida y precisa, su mejora de procesos y, por supuesto, por su impacto en la resolución de dilemas del diario vivir, para la toma de decisiones en el entorno empresarial.
• Cloud o servicios en nube: ha impulsado aún más la misma trasformación en tendencias a menor coste, convirtiendo a la tecnología en uno de los aspectos más importantes para toda organización, la cual debe hacer uso de servicios de infraestructura cloud como, por ejemplo; AWS, Azure, Google, Oracle, IBM entre otras, que se rigen por la facturación en caliente. Es decir, que los servicios usados estén en previo funcionamiento, por almacenamiento, con el fin de dejar a un lado lo que corresponde al mismo mantenimiento y actualización de servicios, minimizando el coste siempre y que se administre de una forma apropiada.

Estos 3 conceptos son apropiados e importantes para el análisis de los datos en todo contexto. Sin embargo, hay una gran gama de estructuras y leyes que se deben tener en cuenta para precisar mucho más el uso de las tendencias y, sobre todo, aquel producto tan importante que toda organización tiene y que de allí se generan las decisiones sea para mejorar o minimizar la calidad de los procesos.

Hoy en día a partir del avance la industria 4.0 los datos además de ser muy asequibles se encuentran en todos lados. El incremento del manejo de los grandes volúmenes de datos o lo que se considera Big Data tiene el potencial de profundizar nuestra comprensión de fenómenos que van desde los sistemas físicos y biológicos hasta los humanos, sociales y económicos.

Hoy los datos son visto como un nuevo tipo de materia bruta, pero para poder trabajar con ellos se requiere nuevas competencias y herramientas. Existen diferentes tipos de datos, y cada registro que se realice hoy en día depende en su mayoría del avance de la tecnología digital. Tener digitalizado contenido visual, de audio o el mismo texto que se está leyendo llevo un proceso tecnológico intrínseco para poder registrar un evento. En muchas ocasiones son utilizados sensores que dependen del desarrollo de investigación en diferentes materiales, pero esto no garantiza que los registro se lleven de forma ordenada, completa y estructurada.

La Ciencia de Datos es una unión interdisciplinaria, de inferir información, desarrollo algorítmico y tecnológico para resolver analíticamente problemas complejos. La toma de decisiones y la optimización de recursos en las organizaciones son apenas unas de la mucha aplicación del análisis de datos.