Según análisis, el 41% de las ofertas laborales disponibles buscan conocimientos en Analytics (pronósticos y machine learning) y las herramientas más demandadas son SQL, Excel, Python, y Power BI.
Respecto a los niveles de adopción que tienen las organizaciones sobre la analítica de datos, “un 78% de los encuestados aclara que esta cambiará las reglas del juego en las organizaciones”, señaló Josué Salinas, profesor del diplomado en Business Intelligence que dicta la unidad de Educación Ejecutiva (UEjecutivos) de la FEN U. de Chile, en el marco del webinar Business Intelligence, revoluciona tu organización, organizado por dicha unidad.
Así de relevante es el rol que está jugando la analítica de datos, que permite a las organizaciones analizar todos sus datos, volviéndose una parte estratégica de las organizaciones. No se trata solo de reportería de datos para cumplir con aspectos normativos, sino que su uso resulta clave para generar valor agregado en los negocios. Gracias a los modelos de machine learning, es posible identificar patrones que por nuestra cuenta no podríamos determinar, así como también generar conocimientos y hasta automatizar decisiones, explicó el académico.
En este aspecto, cada solución que ofrece la analítica de datos, surge siempre a partir de una pregunta de negocio. Se deben “modelar problemas del mundo real a través de los datos, para diseñar y modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar los modelos de analítica”, sostuvo Salinas.
Desde el ámbito del recurso humano, para satisfacer estos requerimientos, señaló que se está articulando un nuevo perfil profesional, que es transversal a cualquier área de la organización, el que debe tener una base vinculante a la analítica de datos, que le permita desarrollar estas tareas, pues los líderes de analítica requieren talento en sus equipos.
Herramientas más demandadas
Sobre la estructura organizacional, “al 2023 más del 33% de las grandes organizaciones tendrán analistas que practiquen la inteligencia de decisiones, incluido su modelado”, dijo. En el caso del país, destacó que existe un déficit de habilidades y alfabetización en los profesionales en el mercado laboral actual.
Estas conclusiones surgen a partir de un análisis que realizó junto a otros investigadores, basado en la recopilación de las ofertas de trabajo en Linkedin. Su objetivo fue conocer cuáles son las herramientas más demandadas en este ámbito por el mercado laboral en la actualidad. En cuanto a los trabajos vinculados al análisis del negocio, destacó que estas son SQL, Excel, Python, y Power BI.
“Ya no basta con manipular Excel, o estadística base, sino que también el mercado está exigiendo pronósticos y conocimientos de machine learning. Se exige más alfabetización que tiene que ver con analítica intermedia y avanzada”, aclaró.
Basándose en este mismo análisis, este reveló que “el 41% de las ofertas laborales disponibles buscan conocimientos en Analytics (pronósticos y machine learning)”.
Proyectos de analítica
Sobre los proyectos de data science que implementan las organizaciones, dijo que un 85% está fallando. Para reducirlas, manifestó que “es necesario ir más allá de las predicciones. No basta solo con tener una predicción, sino que hay que obtener conocimiento y ejercer políticas comerciales”.
Agregó que es preciso que se defina el propósito del proyecto: ¿queremos tener una buena predicción o entender por qué ocurre un fenómeno?
Asimismo, sostuvo que “lo que es cierto hoy, no será relevante para mañana. La volatilidad del ambiente ha generado nuevos escenarios no previstos. Recalibrar los modelos ya no es suficiente, consideremos información antes ignorada para el modelo”.
Al 2026, las organizaciones que desarrollen Inteligencia Artificial confiable y orientada a un propósito tendrán más del 75% de éxito, puntualizó.
Revisa nuestra sección Transformación Digital aquí.
