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Menos de la mitad de las organizaciones latinoamericanas utiliza la analítica de datos

Por: Gabriel E. Levy B. – www.galevy.com

El índice de madurez analítica (iMA), desarrollado por la consultora regional CALA Analytics, reveló que en América Latina existe un significativo rezago en el uso de los datos para la toma de decisiones y la gestión de las organizaciones. 

¿Por qué el análisis de datos es primordial para las organizaciones?

El big data es un concepto complejo de origen anglosajón, ampliamente difundido en la era de la información y traducido al español como macrodatos. Se emplea para describir un conjunto de información tan robusto, que requiere de sistemas informáticos especializados, tanto a nivel de software como de hardware, para el procesamiento eficiente y en tiempo real de dicha data.

Los sistemas de big data les posibilitan a las empresas una abanico amplio y diverso de beneficios y ventajas competitivas. Por ejemplo, conocer mejor a sus audiencias, determinar nichos, ofrecer mejores contenidos y más apropiados para cada usuario, geolocalizar las ofertas y la publicidad, entre muchas otras aplicaciones que están revolucionando la economía contemporánea.

Componentes de la analítica de macrodatos

Recopilar, almacenar, gestionar y procesar datos se convirtió no solo en una disciplina, sino en una ciencia. Incluso, diversos programas académicos en todo el mundo ofrecen carreras de formación y posgrados en el campo de “la ciencia de datos”.

Aunque a simple vista, para alguien poco conocedor del tema, podría tratarse de algo sencillo, en realidad es un campo altamente complejo y difuso en el que cada componente de su cadena de valor demanda conocimiento, experiencia y gestión eficiente.

Aunque históricamente el proceso de recolección de la información es, tal vez, el más conocido (bajo el apodo de minería de datos), en realidad ese es solo uno de los muchos eslabones de este sistema complejo.

En la actualidad, el manejo masivo de datos requiere de tres grandes variables, conocidas como las 3V:

Volumen: variable que se refiere a la cantidad de datos que deben ser recopilados y procesados.

Velocidad: se trata de la rapidez con la que se debe recopilar y procesar el volumen de información.

Variedad: es la diversidad del tipo de información que se debe recopilar y procesar, ya sea texto, números, algoritmos, ecuaciones, video, audio, datos oscuros, etc.

Prácticamente todas las decisiones comerciales que toman hoy en día las grandes empresas se hacen basadas en modelos de big data, lo que ocasionó la aparición de un nuevo concepto: “Business intelligence” o “inteligencia de negocios”, que les permite a las organizaciones decidir qué estrategias implementar a partir del análisis de los datos recolectados en internet: los hábitos de consumo, las preferencias, los gustos, los pensamientos, los comportamientos, entre otros factores.

La situación en Latinoamérica

Si bien los antecedentes y la génesis misma del big data se remonta a países del denominado primer mundo, ya sea en Europa, Asia o Norte América, las dinámicas sociales, culturales y económicas actuales han trasladado el fenómeno a todos los rincones conectados del planeta, pues los beneficios que ofrece son grandes para las organizaciones. Sin embargo, no es tarea fácil.

Al respecto, el Centro Analítico Latinoamericano (CALA Analytics) presentó este año un estudio que realiza con diversas organizaciones de México, Colombia y la región andina, denominado: Índice de madurez analítica de la región para el año 2022 (IMA), con el cual busca brindar una perspectiva acerca de la forma en que se está desarrollando e implementando la analítica avanzada dentro de las organizaciones en esta región.

En la investigación, en la que participaron más de 500 profesionales pertenecientes a más de 300 empresas, la consultora identificó que menos del 50 % de las organizaciones en Latinoamérica han incorporado procesos completos y maduros de recopilación y gestión de macrodatos y, por consiguiente, se encuentran estancadas en su uso y análisis. En otras palabras, más de la mitad de las organizaciones de la región no han implementado la cadena de valor completa que posibilita el uso y la gestión de los datos[3].

El mismo análisis encontró que solo el 5 % de las organizaciones siempre realiza un análisis predictivo de los datos; es decir, que no toma decisiones de futuro sin antes consultar los datos. En ese sentido, se encontró que un 25 % casi siempre lo hace, mientras que un 45 % casi nunca recurre a los datos para la toma de sus decisiones y un 25 % afirmó que nunca los utiliza.

El informe asegura que las organizaciones están desperdiciando sustancialmente el potencial que ofrece la gestión eficiente de los datos y, aunque las entidades reconocen el valor de la analítica como valor diferencial y cuentan con una verdadera conciencia frente a la importancia de su uso, no han logrado completar una transformación que les permita consolidarla.

En conclusión, si bien la recopilación, el almacenamiento, el tratamiento y la gestión de los datos son algunos de los mayores activos y recursos con los que las organizaciones pueden tomar decisiones eficientes y alcanzar de forma más productiva sus objetivos, un estudio, presentado por una consultora latinoamericana, concluye que en la región existen significativos rezagos que impiden que las empresas en esta parte del mundo sean igual o más competitivas que compañías de otras regiones.

[1] Katayama, T. (en línea desde 1 de julio de 2005). Treatment of big values in an applicative language HFP. En Lecture Notes in Computer Science, (147). Disponible en https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-11980-9_14
[2] WayBack Machine, Internet Archive. (6 de junio de 2014). Big Data y la historia del almacenamiento de la información (línea de tiempo). Disponible en https://web.archive.org/web/20140606230915/http:/www.winshuttle.es/big-data-historia-cronologica/
[3] Cala Analytics. (s.f.). Disponible en https://www.cala-analytics.com/ima/
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