Analítica de datos, ¿Qué es, para qué sirve y cómo utilizarla en las empresas?

La analítica de datos es la disciplina que permite examinar grandes volúmenes de información para identificar patrones, generar predicciones y apoyar decisiones estratégicas. En el entorno empresarial, se utiliza para optimizar procesos, reducir costos, anticipar tendencias y habilitar innovaciones en áreas como inteligencia artificial, logística, salud, finanzas y manufactura.

La analítica de datos generó ingresos globales estimados en USD 69,54 mil millones en 2024, con una proyección de crecer a USD 302 mil millones hacia 2030 con una Tasa Compuesta Anual (CAGR) de 28,7 %. Fuente: informe “Data Analytics Market Size To Reach USD 302.01 Billion By 2030” de Grand View Research.

Se estima que el mercado global de análisis de datos crecerá hacia USD 302,01 mil millones en 2030, con una tasa compuesta anual del 28,7 % durante el periodo 2025‑2030, según Grand View Research, “Data Analytics Market Size To Reach USD 302.01 Billion By 2030

El crecimiento exponencial del volumen de datos persiste: para 2025 se proyecta que la generación anual global de datos alcance entre 90 y 100 zettabytes, impulsada por el despliegue de IoT, sensores y flujos continuos de datos. Estudios previos de Statista indicaban hasta 180 zettabytes, pero estimaciones recientes lo ajustan.

En un contexto donde las organizaciones manejan volúmenes crecientes de datos (estructurados, semi‑estructurados y no estructurados), la analítica se ha convertido en una capacidad esencial para mantener ventaja competitiva, anticipar cambios y optimizar operaciones con base en evidencias reales.

La información analítica es el conjunto de datos organizados, procesados y transformados en conocimientos útiles para apoyar la toma de decisiones empresariales. A diferencia de los datos en bruto, la información analítica ya ha sido interpretada mediante herramientas estadísticas, modelos predictivos o inteligencia artificial, y permite entender comportamientos, identificar oportunidades o anticipar riesgos.

Aunque suelen confundirse, la información analítica es el resultado final del proceso de análisis de datos. La analítica de datos es la metodología o conjunto de técnicas para examinar datos brutos; en cambio, la información analítica es el producto ya elaborado y comprensible que surge de ese análisis, listo para generar valor estratégico en las organizaciones.

¿Qué es la analítica de datos y de dónde nace?

La analítica de datos es el conjunto de técnicas para examinar, transformar y modelar datos con el fin de generar información analítica: datos interpretados, organizados y listos para apoyar decisiones empresariales.

Mientras que la analítica de datos describe el proceso, la información analítica es el producto final que aporta valor estratégico. Sus raíces modernas se remontan a la eficiencia industrial del siglo XX, aunque su evolución ha sido impulsada por la digitalización masiva y el Big Data, que permiten analizar grandes volúmenes de información en tiempo real.

Pero siendo más amplios, tal vez el primer uso de la analítica en negocios derive de los impuestos y tributos que los gobiernos pedían a sus súbditos desde tiempos inmemoriales. Después de todo, los impuestos obligaban a clasificar los ingresos de los ciudadanos y sus obligaciones.

Sin embargo, la analítica de datos como la conocemos obedece a otra revolución: la de la información y la abundancia de los datos que se produjo por la digitalización del Big Data.

De esta forma, y según la Universidad de Oxford, el análisis de datos (Data analytics) se define sobre la identificación de patrones significativos en grandes volúmenes de datos mediante el uso de computadoras y la predicción de patrones, todo con el fin de obtener información que mejore la toma de decisiones.

Otra definición de Gartner se refiere a “Data and Analytics” como la forma en que las organizaciones gestionan y analizan los datos para mejorar las decisiones, los procesos empresariales y los resultados, como el descubrimiento de riesgos, desafíos y oportunidades empresariales.

Actualmente Gartner habla de la “analítica avanzada” como una evolución de esta disciplina, que es el examen autónomo o semiautónomo de datos mediante técnicas y herramientas más sofisticadas que las de la inteligencia empresarial (BI) tradicional, para descubrir perspectivas más profundas, hacer predicciones o generar recomendaciones.

Diferencias entre la analítica de datos y el big data

La analítica de datos se refiere al proceso de examinar, limpiar y analizar conjuntos de datos para extraer información significativa y tomar decisiones basadas en evidencia. Este enfoque se centra en la interpretación de datos históricos y actuales, utilizando técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y visualizaciones para descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos. Su objetivo principal es proporcionar una visión clara y procesable de los datos que permita a las organizaciones tomar decisiones informadas, optimizar operaciones y responder de manera efectiva a desafíos y oportunidades.

Por otro lado, el término “big data” se refiere al manejo y análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan las capacidades de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales. El big data se caracteriza por sus tres “V”: volumen (gran cantidad de datos), variedad (diversidad de fuentes y tipos de datos) y velocidad (alta velocidad de generación y procesamiento de datos). Para abordar el big data, se utilizan tecnologías como sistemas de almacenamiento distribuido, procesamiento en paralelo y herramientas de análisis avanzadas. El big data permite a las organizaciones obtener información profunda y en tiempo real, pero su gestión y análisis requieren una infraestructura tecnológica sólida y especializada.

¿Cómo se hace una analítica de datos?

El proceso de realizar una analítica de datos se inicia con la definición clara de los objetivos y las preguntas clave que se desean responder. A continuación, se recopilan y se preparan los datos necesarios, eliminando valores atípicos o datos irrelevantes. Luego, se procede a explorar los datos mediante técnicas de visualización y estadísticas descriptivas para comprender mejor su estructura y patrones.

Una vez que se comprenden los datos, se aplican modelos de análisis avanzados, como algoritmos de aprendizaje automático o estadísticas inferenciales, para obtener respuestas a las preguntas planteadas. Es crucial evaluar y validar los resultados para garantizar su precisión y relevancia. Finalmente, se comunican los hallazgos de manera clara y efectiva a través de informes y visualizaciones para que las organizaciones tomen decisiones basadas en datos.

Tipos de analítica de datos y sus aplicaciones en empresas

Los tipos de analítica de datos incluyen la descriptiva (qué ocurrió), diagnóstica (por qué ocurrió), predictiva (qué podría pasar) y prescriptiva (qué hacer). Cada tipo tiene aplicaciones empresariales específicas como optimización de operaciones, mantenimiento predictivo, segmentación de clientes y toma de decisiones estratégicas basadas en datos.

Actualmente, los datos incluyen imágenes, archivos PDF, vídeos, información de sensores de temperatura, seguridad, etc. Hablamos de un universo de datos que se dividen entre estructurados, más vinculados al entorno tradicional, y no estructurados que son la mayoría, más del 80 %.

Una buena información analítica debe ser precisa, actualizada, contextualizada y accionable. También debe estar alineada con los objetivos de negocio, ser accesible para los usuarios clave y presentarse en formatos comprensibles, como visualizaciones, resúmenes ejecutivos o alertas automatizadas.

Este universo de datos debe filtrarse, procesarse y compararse, entre otros pasos, de acuerdo a los fines que se persigan. Según la Escuela de Negocios de Harvard, el análisis de datos se puede dividir en 4 grandes vertientes, que son:

Analítica descriptiva

Responde a la pregunta: ¿Qué ha pasado? Y permite extraer tendencias actuales basadas en el análisis de los datos del pasado. Es el más sencillo y sobre este se basan los otros tipos de análisis.

Gráfico: Knowsy.

Analítica de diagnóstico

Este busca responder a la pregunta: ¿Por qué ha ocurrido esto? Se trata de un análisis más avanzado, capaz de comparar tendencias, encontrar relaciones y causas entre ellas.

Analítica predictiva

Busca responder a la pregunta: ¿Qué podría pasar en el futuro? Es uno de los más usados en el desarrollo de productos o en la implementación de nuevas estrategias. Este análisis nos permite crear proyecciones informadas sobre lo que podría suceder en el futuro.

Analítica prescriptiva

Es la más avanzada de las 4 y mezcla las fases diagnósticas y predictivas. Este análisis quiere ir un paso más allá y responder a: ¿Qué debemos hacer a continuación? Este modelo sugiere acciones basadas en escenarios, lo que lo hace ideal para la toma de decisiones. Brilla por su uso de Machine Learning.

Cómo utilizar la analítica de datos

La analítica de datos se aplica mediante cuatro fases: recolección, preparación, análisis y visualización. Estas etapas permiten transformar datos crudos en información útil para tomar decisiones informadas, identificar patrones y optimizar procesos empresariales.

Recolección de datos

Esta fase busca recopilar la mayor cantidad de información desde las diferentes fuentes posibles, buscando en bases de datos, usando API para relacionarse con otras plataformas, investigando en fuentes de datos abiertos, etc.

Gráfico: Seasia Infotech.

Preparación de datos

No todos los datos son relevantes. Algunos están duplicados, otra parte está degradada o corrupta, entre otros problemas. Por eso es tan importante la preparación de los datos, para evitar inconsistencias que puedan llevar a generar errores en el procesamiento.

Análisis de datos

El corazón de este proceso se basa en la aplicación de varias técnicas estadísticas y el uso de tecnologías de Machine Learning para identificar patrones, correlaciones y tendencias. Aquí aplicamos modelos descriptivos, predictivos o prescriptivos dependiendo de los objetivos que se quieran alcanzar en la organización.

Visualización de datos

No importa qué tan brillante sea un hallazgo, si no es capaz de transmitir este mensaje. La visualización busca hacer accesibles los descubrimientos de los procesos de analítica a los tomadores de decisiones.

Principales capacidades de la analítica de datos en las empresas

Entre las capacidades clave de la analítica de datos en empresas se incluyen: descubrimiento de patrones, predicciones, optimización de recursos, segmentación de clientes, detección de anomalías, medición de KPIs, automatización, personalización de servicios y aprendizaje continuo a partir de datos

1. Descubrimiento de patrones y tendencias: La analítica de datos permite identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, lo que facilita la detección de tendencias y comportamientos significativos. Esto es esencial para la toma de decisiones informadas.
2. Predicción y pronóstico: Mediante técnicas como el aprendizaje automático, la analítica de datos puede predecir eventos futuros y ayudar a las organizaciones a anticipar demandas, tendencias del mercado y necesidades de los clientes.
3. Optimización: Permite optimizar procesos y recursos. Por ejemplo, en logística, puede utilizarse para optimizar rutas de entrega, mientras que en marketing, puede ayudar a optimizar estrategias publicitarias.
4. Segmentación de clientes: Ayuda a las empresas a comprender mejor a sus clientes, segmentarlos en grupos con características similares y personalizar estrategias de marketing y servicio al cliente.
5. Detección de anomalías: Puede identificar de manera eficaz anomalías o eventos inusuales en los datos, lo que es valioso para la detección de fraudes, seguridad cibernética y control de calidad.
6. Medición de rendimiento: Permite evaluar el rendimiento de una organización en función de métricas clave y KPIs (indicadores clave de rendimiento), lo que facilita la evaluación de estrategias y la toma de decisiones para mejorar el rendimiento.
7. Automatización: La analítica de datos puede automatizar tareas rutinarias, lo que ahorra tiempo y recursos. Por ejemplo, en el servicio al cliente, puede utilizarse para implementar chatbots inteligentes.
8. Personalización: Facilita la personalización de productos, servicios y experiencias del cliente en función de los datos recopilados sobre las preferencias individuales.
9. Visualización de datos: Proporciona herramientas para crear visualizaciones interactivas y comprensibles que facilitan la comunicación de resultados y hallazgos a todas las partes interesadas.
10. Aprendizaje continuo: La analítica de datos permite mejorar constantemente los modelos y algoritmos a medida que se acumula más información, lo que lleva a un proceso de aprendizaje continuo y refinamiento de estrategias.

Tecnologías más utilizadas para el análisis de datos

Las tecnologías más usadas en análisis de datos incluyen lenguajes como Python y R, bases de datos SQL/NoSQL, plataformas de visualización (Power BI, Tableau), herramientas de Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow), soluciones en la nube y sistemas como Apache Hadoop para procesar grandes volúmenes de datos.

Un ejemplo básico de la recopilación de la información lo proporcionan las plataformas SQL y NoSQL, que se utilizan para procesar los diferentes tipos de datos. La primera base de datos se emplea para agrupar datos estructurados en tablas, mientras que la segunda trabaja con datos de diferentes formatos (no estructurados) que pueden incluir textos, archivos PDF, audios, correos electrónicos, datos geoespaciales, etc.

Otro ejemplo lo brinda el aprendizaje automático o Machine Learning, que puede identificar patrones, detectar anomalías y prever comportamientos en diversos escenarios. Tecnologías como Apache Hadoop en la analítica empresarial también son clave en estos procesos. Por ello, está en el corazón de varios tipos de análisis.

Otras tecnologías habitualmente relacionadas con la analítica están vinculadas a la computación en la nube para el almacenamiento de información y la virtualización de datos, que permiten agrupar diferentes fuentes de datos para analizarlos y administrarlos de manera más transparente y sencilla.

En el mundo del análisis de datos, algunas de las tecnologías más utilizadas incluyen lenguajes de programación como Python y R, así como RDBMS en la gestión empresarial, que ofrecen una amplia gama de bibliotecas y herramientas específicas para análisis estadísticos y de datos.

. Además, las bases de datos relacionales y no relacionales, como SQL y MongoDB, son esenciales para almacenar y gestionar grandes conjuntos de datos. Las plataformas de análisis y visualización, como Tableau y Power BI, permiten a los profesionales de datos crear informes y visualizaciones interactivas para comunicar resultados de manera efectiva. Además, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, respaldados por bibliotecas como TensorFlow y scikit-learn, desempeñan un papel cada vez más importante en la predicción y la automatización de tareas analíticas. Estas tecnologías forman el núcleo de la infraestructura de análisis de datos moderna y capacitan a las organizaciones para extraer información valiosa de sus datos.

Beneficios y desventajas de la analítica de datos en empresas

Los beneficios incluyen mayor eficiencia, personalización, ventajas competitivas y toma de decisiones informadas. Las desventajas pueden ser altos costos de implementación, complejidad técnica, problemas de privacidad y riesgo de decisiones erróneas si los datos no son confiables o bien gestionados.

Incluso la firma analista Forrester habla de una evolución que denomina “insights-driven business (IDB)”, que es la capacidad de transformar los datos empresariales en información, que a su vez desencadena acciones que afectan los resultados tangibles del negocio.

Gráfico: PPC Expo.

Aunque los usos y beneficios de la información son innumerables, algunos de los ejemplos más notables en empresas son:

• Mejora la productividad y eficiencia.
• Mejora la experiencia de los clientes mediante el análisis de su comportamiento.
• Genera ventajas competitivas y la creación de productos innovadores.
• Permite la creación de productos personalizados.
• Mejora la toma de decisiones a todos los niveles y mejora la gestión de riesgos.

No obstante, la analítica de datos también plantea desafíos para las organizaciones, desde las políticas de manejo de datos, que no solo deben cumplir con las regulaciones locales, sino también proteger la privacidad de los usuarios.

Al mismo tiempo, el exceso de información generado cada día puede dificultar la visión de las organizaciones si no siguen una estrategia de datos coherente que se inculque en toda la organización.

Impacto de la analítica de datos en las empresas

Los estudios muestran resultados tangibles: en el informe Global State of Analytics de 2024, más del 60 % de las organizaciones encuestadas señalaron que sus iniciativas de analítica les permitieron decisiones más ágiles, reducción de costos y mejor alineación estratégica entre unidades de negocio

Según el informe, el 64% reportó mejoras en la eficiencia; un 51% mencionó mejoras en el desempeño financiero; un 46% resaltó una retención y adquisición de clientes más efectiva; un 44% destacó una mejor experiencia del cliente y un 43% señaló una ventaja competitiva.

Gráfico: Microstrategy.

Otras áreas de impacto de la analítica en las organizaciones se presentan en la agilización de los procesos de venta, una mejor determinación de los modelos de precios y un mayor conocimiento de los clientes y sus hábitos de compra, entre otros.

Implementación de la analítica de datos en las empresas

Aparte de los pasos esenciales en todo proceso de analítica, que van desde la recolección de datos hasta su limpieza, transformación y visualización, también existen una serie de mejores prácticas que pueden ser utilizadas en cualquier organización, sin importar su nicho de mercado.

Estas mejores prácticas comienzan por un principio básico en toda estrategia: tener objetivos de negocio claros. Cuanto más claros sean, será posible desglosarlos en metas que a su vez podrán ser medidas, supervisadas y ajustadas. De hecho, solo así es posible establecer indicadores de desempeño adecuados.

Otras mejores prácticas son:

Usar las herramientas adecuadas: No todas las soluciones tecnológicas son iguales. Algunos fabricantes tienen más experiencia en ciertos nichos de mercado, mientras que otros productos son más flexibles y fáciles de adaptar a múltiples entornos. Es clave, partiendo de los objetivos establecidos, determinar qué herramientas existen en el mercado y cuál es la relación costo/beneficio que puede asumir la organización. Más importante aún es establecer pruebas y pilotos que garanticen los desempeños prometidos.

Seleccionar el socio adecuado: Como lo han demostrado los modelos en la nube y de tercerización de servicios, las empresas no tienen por qué saber de tecnología y deben concentrar sus esfuerzos en el core de sus negocios. Para resolver las necesidades tecnológicas, están los expertos que pueden ser reconocidos por las diferentes certificaciones y experiencia en nichos de mercado.

Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos: Solo es posible realizar buenos análisis a partir de datos que sean precisos, confiables, relevantes y oportunos. Por ello, es vital asegurarse de que estos datos, sus fuentes y procesos sean transparentes y eficientes. Estas metas solo se pueden establecer mediante controles de calidad y procesos de validación para identificar y rectificar errores, duplicados e incoherencias.

Usar storytelling para compartir los hallazgos: No importa lo brillantes que sean los descubrimientos fruto del análisis si no se logra compartir este conocimiento con los integrantes de una organización. Para lograr este objetivo, use herramientas narrativas que transmitan la importancia, involucren y emocionen a la audiencia, utilizando las herramientas necesarias, ya sean visuales, audios, vídeos, etc.

Crear una cultura de datos: Más allá de la tecnología, es básico el factor cultural de cada organización. Por ello, es importante inculcar valores a todos los niveles para que los empleados valoren y comprendan el valor de la información para tomar decisiones acertadas y que compartan datos.

Herramientas y tecnologías para la analítica de datos

Gracias a su amplio rango de operaciones, desde la captura hasta el procesamiento de los datos y la entrega de hallazgos estratégicos, la analítica de datos abarca varias tecnologías y herramientas, cada una con sus propios beneficios y limitaciones.

Por ejemplo, al hablar de tecnologías podemos incluir segmentos como los SGBD y su gestión efectiva para evitar errores críticos:

• Big Data
• Computación en la nube
• Herramientas ETL (Extract, Transform, Load)
• Plataformas de análisis de datos
• Herramientas de visualización de datos
• Machine Learning

En lo que se refiere a la captura y manipulación de datos, existen diversas opciones de almacenamiento en la nube con gigantes como Microsoft, Google y AWS, por solo mencionar tres casos. Soluciones como los data lakes para escalar la gestión de datos brutos también ganan protagonismo.

En sistemas ETL, encargados de la carga y transformación de la información, existen diferentes jugadores y opciones como Apache Airflow, IBM Infosphere Datastage, Oracle Data Integrator, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) y Talend Open Studio (TOS).

La visualización de datos, encargada de crear visualizaciones atractivas e informativas, como gráficos y mapas, es igual de importante. Entre las herramientas de análisis de datos para decisiones clave se cuentan D3.js, Plotly y Matplotlib.

La Inteligencia Artificial no podía estar ausente de esta tendencia y, de hecho, lleva décadas siendo usada para encontrar patrones, aplicar técnicas de data mining y generar proyecciones que puedan anticiparse a las diferentes variables del mercado.

Tendencias emergentes en analítica de datos

Desde Inteligencia Artificial hasta el Internet de las Cosas (IoT), la analítica de datos se nutre de otras tecnologías, nichos y tendencias que evolucionan cada año. Sin embargo, para este año algunas de las tendencias de mayor proyección son:

Análisis de datos impulsados por la IA: Los algoritmos producto de la Inteligencia Artificial pueden identificar a los clientes potenciales con mayor precisión y captarlos de forma más personalizada, logrando incrementos de productividad hasta del 50%. Además, permiten tomar decisiones más rápidas y flexibles, adaptándose a los diferentes cambios del mercado.

Edge Computing: La computación en el borde o edge computing es una tendencia creciente que, según Statista, moverá más de 2.3 billones de dólares para 2030. En lo que se refiere a la analítica, esta tendencia acelera el viaje de los datos desde un dispositivo hasta un borde cercano, disminuyendo los tiempos de procesamiento y aumentando la seguridad de los datos.

Augmented Analytics: Se trata de una división de la analítica que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para automatizar y procesar los datos, facilitando las consultas y haciéndolas accesibles a más personas, no solo a científicos de datos o personal técnico.

Data Fabrics: Los tejidos de datos son marcos conceptuales compuestos por conjuntos de servicios que estandarizan las prácticas de gestión de datos para ofrecer una visión unificada de la información que transita dentro de las organizaciones, con el fin de aprovechar al máximo los datos y obtener insights valiosos que lleven a mejores decisiones.

Análisis en tiempo real: Con la mayor velocidad de procesamiento y conectividad de los últimos años, ¿por qué esperar? Ahora es posible analizar los datos en tiempo real, mientras las cosas suceden, permitiendo a los equipos de ventas y líderes comerciales identificar oportunidades y responder rápidamente.

Oportunidades futuras con la analítica

La analítica de datos no es algo nuevo; es una tendencia que lleva décadas y que seguirá existiendo potenciada por nuevas tecnologías y tendencias. En última instancia, tiene los mismos objetivos de siempre: generar mejores decisiones de negocio y mejores experiencias de clientes basándose en la mejor interpretación de los datos.

Ahora, potenciada por nuevas versiones de la Inteligencia Artificial, en particular los grandes modelos de lenguaje (LLM), la analítica es más accesible a diferentes profesionales de las organizaciones, más allá de su destreza técnica, democratizando el potencial de los datos.

Al mismo tiempo, la analítica deberá responder a nuevos desafíos tanto éticos como regulatorios referentes al manejo de la información, un recurso cada vez más regulado por los gobiernos e instituciones internacionales, como lo demuestran normas como la GDPR europea, la CCPA estadounidense y las regulaciones colombianas de protección de datos.

Por supuesto, la analítica seguirá en el futuro sumando nuevas tecnologías a medida que estas prosperen, como la realidad aumentada, el Internet de las cosas y los gemelos digitales, entre otras variables. Después de todo, la analítica es una disciplina que sólo tiene sentido cuando es aplicada a situaciones concretas.

¿Cómo se aplica la analítica de datos en diferentes sectores industriales?

El uso de la información es transversal en cualquier mercado, pero algunos casos concretos nos pueden ayudar a resaltar la flexibilidad de la analítica. Por ejemplo, en el caso de la aerolínea de bajo costo estadounidense Southwest Airlines (SWA), se decidió utilizar regresión logística basada en el comportamiento de sus clientes para desarrollar previsiones de crecimiento que empoderaran a los equipos de ventas y que tuvieran un impacto en mayores ventas.

En el sector de la salud, la firma McKesson llevó a cabo una limpieza de terabytes de información para obtener más datos que le permitieran impulsar nuevos modelos de negocio y al mismo tiempo fortalecer su cadena de suministro.

Gráfico: Medium.

Pero pocos casos de uso de la analítica son tan conocidos por la audiencia como el sistema de recomendaciones de Netflix. Con presencia en 190 países y más de 238 millones de espectadores registrados en el segundo trimestre de 2023, esta plataforma de vídeo OTT es famosa por su algoritmo de recomendación basado en el historial, el tipo de dispositivos, el tiempo promedio de vista y las calificaciones de sus usuarios. Tal vez, el único ejemplo de una magnitud equivalente lo tiene la plataforma de comercio electrónico Amazon.

La analítica de datos tiene aplicaciones significativas en una amplia variedad de industrias y sectores, ya que puede mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa y generar ventajas competitivas. Aquí hay ejemplos de cómo se utiliza la analítica de datos en diferentes campos:

1. Salud y Ciencias de la Salud: En el ámbito de la salud, la analítica de datos se utiliza para el diagnóstico médico, la gestión de la salud de la población y la predicción de brotes de enfermedades. Además, ayuda a identificar patrones de tratamiento efectivos y a optimizar la gestión de recursos en hospitales.
2. Finanzas: En el sector financiero, se utiliza para la detección de fraudes, la gestión de riesgos crediticios, la predicción de tendencias del mercado y la creación de carteras de inversión más efectivas.
3. Retail y Comercio Electrónico: Las empresas minoristas utilizan la analítica de datos para optimizar el inventario, personalizar recomendaciones de productos, comprender el comportamiento del cliente y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.
4. Manufactura: En la industria manufacturera, se aplica para el mantenimiento predictivo de maquinaria, la optimización de la producción y la gestión de la calidad.
5. Educación: Las instituciones educativas utilizan la analítica de datos para mejorar la retención de estudiantes, evaluar el rendimiento del profesorado y personalizar el contenido educativo.
6. Energía: En el sector de la energía, se emplea para la gestión eficiente de recursos energéticos, la detección de fallas en equipos y la optimización de la distribución.
7. Transporte y Logística: Se utiliza para optimizar rutas de envío, programación de mantenimiento de vehículos y para mejorar la eficiencia en la gestión de flotas.
8. Medios y Entretenimiento: En esta industria, se emplea para el análisis de audiencia, la recomendación de contenido y la personalización de experiencias de usuario.
9. Gobierno: Los gobiernos utilizan la analítica de datos para mejorar la toma de decisiones políticas, la seguridad pública, la gestión de recursos y la predicción de tendencias económicas y sociales.
10. Entorno SIG: En el entorno de Sistemas de Información Geográfica (SIG), la analítica de datos se utiliza para analizar y visualizar datos espaciales. Esto incluye la planificación de rutas óptimas, la identificación de áreas de riesgo, la gestión de recursos naturales y la toma de decisiones basada en la ubicación. Los SIG son esenciales en campos como la cartografía, la gestión del territorio y la respuesta a emergencias ambientales.
11. Agricultura: En la agricultura, se utiliza para la gestión de cultivos, la monitorización de condiciones climáticas y el control de plagas, lo que permite una agricultura más sostenible y productiva.

Seguridad de los datos en la analítica empresarial

En 2024, los pagos de rescate (ransomware) en criptomonedas cayeron alrededor de 35 %, hasta aproximadamente USD 813,6 millones, frente al récord de USD 1,25 mil millones en 2023.

El ransomware sigue afectando múltiples industrias, desde manufactura, energía, farmacéutica hasta servicios logísticos. Aunque los pagos disminuyeron en 2024, el número de víctimas denuncias públicas creció, lo que sugiere que los atacantes ampliaron su radio hacia organizaciones de menor tamaño y con menor capacidad de recuperación.

Gráfico: Dragos.

El ataque al Colonial Pipeline sigue siendo emblemático: en 2021 un ciberataque detuvo el suministro de combustible en EE. UU. y la empresa pagó un rescate equivalente a USD 4,4 millones en Bitcoin. Este episodio evidencia el riesgo sistémico que representa el ransomware contra infraestructuras críticas.

Posterior al incidente del Colonial Pipeline, EE. UU. reforzó su enfoque en ciberseguridad crítica: lanzó el portal stopransomware.gov como eje central de coordinación nacional, fortaleció la colaboración internacional contra grupos de ransomware y promovió regulaciones que obligan a reportar incidentes en infraestructuras esenciales.

Retos y desafíos de la analítica de datos

Hoy, los retos estratégicos en analítica empresarial se centran en gobernanza de datos, integración de silos, escasez de talento especializado en IA y adopción cultural. Afrontarlos implica inversiones en infraestructura, liderazgo organizacional y capacitación continua.

En un entorno digital saturado por desinformación, manipulación algorítmica y contenidos automatizados, garantizar la calidad, integridad y trazabilidad de los datos se vuelve esencial para cualquier estrategia analítica. Esto exige establecer mecanismos robustos de auditoría interna, validación cruzada de fuentes y gobernanza rigurosa desde el origen de los datos.

La escasez de talento persiste como uno de los principales desafíos: el estudio The Global Talent Crunch de Korn Ferry proyecta que para 2030 existirán 85,2 millones de puestos de trabajo desatendidos a nivel mundial por falta de habilidades adecuadas.

Gráfico: AIHR.

Además de la carencia de competencias, muchas organizaciones enfrentan resistencia cultural al impulsar modelos basados en datos. Gran parte del valor analítico se bloquea por silos de datos, unidades departamentales que no comparten información relevante, generando duplicidades, inconsistencias y limitando la visión global. Superarlos implica alinear incentivos, instaurar plataformas integradas e impulsar el liderazgo ejecutivo en cultura de datos.

Finalmente, los costos siguen siendo una barrera relevante: la analítica exige inversiones continuas en infraestructura escalable, licencias, talento, procesamiento y mantenimiento. No obstante, el costo del no-aprovechamiento —o de decisiones erróneas por falta de datos— suele superar con creces esos desembolsos. En mercados maduros, el ratio retorno/inversión (ROI) en iniciativas de analítica bien implementadas puede superar 10× en plazos de 3–5 años.

Otro de los retos más prominentes en la analítica de datos es la persistencia de los silos de datos dentro de las organizaciones. Estos compartimentos estancos en los que los datos se almacenan y gestionan de manera aislada entre diferentes departamentos o equipos pueden en la recopilación, acceso y análisis de datos integrales. La falta de colaboración y la falta de acceso a datos relevantes pueden limitar la capacidad de las empresas para obtener una visión completa de sus operaciones y clientes, lo que a su vez reduce la efectividad de la analítica de datos. Superar estos desafíos requiere un esfuerzo concertado para fomentar una cultura de datos que promueva la compartición y colaboración interdepartamental, y la implementación de tecnologías y flujos de trabajo que permitan una gestión más fluida de los datos en toda la organización.

Analítica de datos en Colombia frente a otros países

Colombia se sitúa hoy en una fase intermedia de madurez analítica comparada con economías avanzadas. Aunque aún persisten brechas en inversión tecnológica, formación especializada y cultura de datos, el país ha desplegado estrategias gubernamentales y asociaciones público‑privadas para fortalecer capacidades en ciencia de datos e innovación digital como pilar estratégico del crecimiento.

En sectores como finanzas, salud y agroindustria, las empresas colombianas han empezado a invertir con más audacia en analítica avanzada, pero aún enfrentan desafíos de escalabilidad, retención de talento y alineamiento organizativo para transformar pilotos en iniciativas sostenibles de impacto.

La educación y formación en este campo están en constante desarrollo, y las empresas colombianas están comenzando a darse cuenta de la importancia de contar con profesionales de la analítica de datos y tecnologías avanzadas para mantenerse competitivas en un mercado global. A pesar de la brecha inicial con respecto a las naciones más avanzadas, Colombia está avanzando rápidamente y está emergiendo como un jugador relevante en la escena latinoamericana de la analítica de datos, con un gran potencial de crecimiento en los próximos años.

Formación y habilidades para ser analista de datos

Ser analista de datos exige una combinación de competencias técnicas (estadística aplicada, programación en Python o R, SQL, conocimiento de modelos de ML/AI) y habilidades blandas —como visualización, storytelling y comunicación ejecutiva—, junto con experiencia práctica y aprendizaje continuo para seguir el ritmo de la transformación digital.

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Preguntas frecuentes sobre analítica de datos

¿Cómo medir el retorno de inversión (ROI) en proyectos de analítica de datos?

El ROI se calcula comparando los beneficios tangibles (ahorros, ingresos, eficiencia) con el costo total del proyecto. Es clave definir KPIs claros desde el inicio y hacer seguimiento a los resultados operativos y financieros derivados del uso de analítica.

¿Qué perfiles técnicos son clave para un equipo de analítica de datos empresarial?

Un equipo robusto incluye científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de negocio, arquitectos de datos y expertos en visualización, todos alineados con objetivos estratégicos del negocio.

¿Cuál es el rol de la analítica de datos en estrategias ESG (ambientales, sociales y de gobernanza)?

La analítica permite medir el impacto ESG con precisión, identificar riesgos no financieros y generar reportes automatizados para cumplir con regulaciones y estándares internacionales.

¿Qué estándares internacionales aplican a la gobernanza de datos empresariales?

Normas como ISO/IEC 38505-1, ISO/IEC 27001 y marcos como DAMA-DMBOK proporcionan lineamientos sobre calidad, privacidad, seguridad y ética en la gestión de datos corporativos.

¿Cómo afecta la IA generativa a la estrategia de analítica de datos en las empresas?

La IA generativa permite crear simulaciones, automatizar reportes y acelerar el análisis exploratorio, pero requiere gobernanza sólida para evitar sesgos y alucinaciones en la generación de insights.

¿Qué riesgos regulatorios deben considerar las empresas al usar datos personales en analítica?

Las organizaciones deben cumplir con leyes como el GDPR, la CCPA y regulaciones locales. Es esencial aplicar principios de privacidad desde el diseño y obtener consentimiento informado del usuario.

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