La ciencia de datos o data science es un campo que ha revolucionado la forma en que tomamos decisiones en múltiples sectores. En Colombia, su impacto es cada vez más evidente, ya que empresas y entidades públicas adoptan soluciones basadas en datos para mejorar su eficiencia y competitividad. La oferta laboral se amplía, por lo que es relevante conocer en detalle de qué se trata, más allá de su definición y beneficios, explorando herramientas, oportunidades, así como el panorama de su rol en el desarrollo del país.
La ciencia de datos ofrece un abanico de herramientas y metodologías que pueden ser aplicadas a cualquier tipo de organización, sin importar su tamaño o sector económico. Desde el uso de Business Intelligence para tomar decisiones estratégicas basadas en datos hasta el análisis predictivo que permite anticipar tendencias del mercado, estas implementaciones optimizan procesos, aumentan la eficiencia y mejoran los resultados. La integración de Big Data y analítica avanzada en el entorno empresarial no solo impulsa la innovación, sino que también genera oportunidades de personalización, automatización y mejora en la experiencia del cliente, contribuyendo significativamente a la transformación digital de las empresas.
Índice de temas
¿Qué es Data Science?
Definición y conceptos básicos
La ciencia de datos combina disciplinas como estadística, programación y análisis de datos para extraer información valiosa de grandes volúmenes de información. Según IBM, es “el arte de convertir datos en conocimiento accionable”. Este conocimiento permite predecir tendencias, identificar problemas y generar estrategias basadas en evidencia.
Diferencias entre Data Science, Machine Learning y Big Data
Aunque a menudo se confunden, porque están totalmente vinculadas, estas disciplinas tienen enfoques distintos. Por un lado, la ciencia de datos o Data Science se centra en analizar y procesar datos; mientras que el Machine Learning es una subdisciplina que crea modelos predictivos a partir de datos; y Big Data se refiere al manejo de grandes volúmenes de información que no pueden ser procesados por métodos tradicionales.
Beneficios de la ciencia de datos en Colombia
Aplicaciones en el sector público y privado
En el sector público, herramientas de data science están ayudando a optimizar la distribución de recursos, como en el caso del Departamento Nacional de Planeación (DNP), que utiliza análisis predictivo para evaluar políticas públicas. De igual manera, como compartió Julián Medina, la Dian también está haciendo un trabajo robusto con Analítica avanzada. En el sector privado, bancos como Bancolombia implementan modelos de machine learning para detectar fraudes, mientras que startups como Rappi utilizan datos para personalizar experiencias de usuario y optimizar entregas.
Impacto en la Transformación Digital en Colombia
La ciencia de datos es un pilar clave en la Transformación Digital. Según un informe de Fedesoft, las empresas que adoptan estrategias basadas en datos son un 30 % más productivas. Este impacto es evidente en sectores como la salud, donde el uso de analytics mejora diagnósticos, o en la agricultura, donde startups como S4 aplican datos climáticos para aumentar la productividad.
La Alcaldía de Manizales logró optimizar el monitoreo de vendedores informales en el centro histórico, convirtiéndose en la primera ciudad en establecer una red de este tipo. Este es solo uno de los casos de éxitos de aprovechamiento de datos en el sector público. Actualmente el gobierno colombiano está explorando activamente el uso de la IA para mejorar los servicios públicos y optimizar procesos administrativos, lo que contribuye a una gestión más transparente y eficiente. Los proyectos piloto desarrollados en el Espacio Colaborativo Data Sandbox son un testimonio de este esfuerzo, incluyendo la estimación de pobreza a través del uso de fuentes no tradicionales y análisis de imágenes satelitales por parte del Dane, entre otros 20 proyectos con entidades como UPRA, DNP, Agrosavia, ICBF, ICETEX, Alcaldía de Bogotá, SIC y Colombia Compra Eficiente.
Casos de éxito en empresas colombianas
En Colombia, la ciencia de datos ha sido clave para la transformación de múltiples sectores, destacando casos de éxito como los de Ecopetrol, Davivienda y Grupo Éxito. Ecopetrol, por ejemplo, implementó herramientas avanzadas de análisis de datos para optimizar procesos de migración tecnológica y mejorar la calidad de su información, logrando una reducción significativa en los tiempos de procesamiento y la automatización de tareas repetitivas. Este enfoque no solo incrementó la eficiencia operativa, sino que también fortaleció la toma de decisiones estratégicas en una de las principales petroleras de América Latina.
Por su parte, Davivienda ha utilizado ciencia de datos para perfeccionar su plataforma de banca digital y mejorar la experiencia del usuario mediante sistemas de personalización y predicción de necesidades financieras de sus clientes. Este esfuerzo refuerza su posición como un líder en la transformación digital del sector financiero colombiano
Finalmente, Grupo Éxito, uno de los principales retailers de la región, aplicó modelos predictivos para optimizar sus inventarios y mejorar la segmentación de clientes. Esto les permitió reducir costos logísticos y aumentar la efectividad de sus campañas comerciales, generando un impacto directo en la satisfacción del consumidor y los resultados del negocio.
Estos casos ilustran cómo la ciencia de datos no solo impulsa la innovación, sino que también es un factor determinante para aumentar la competitividad de las empresas en el contexto local.
Casos de éxito de Ciencia de Datos en Colombia por sector
| Sector | Entidad/Empresa | Descripción del Caso de Éxito | Resultados/Impacto Cuantificable |
| Industria | Levapan | Prototipo para validar calidad de materias primas. | Deducción de impuestos. |
| Salud | Secretaría Distrital de Salud Bogotá (SDS) | Plataforma para priorización de planes de acción y prioridades. | Optimización en la toma de decisiones y asignación de recursos. |
| Energía | CHEC Grupo EPM | Estandarización de estructuración de datos y diseño de plataforma escalable. | Mayor eficiencia y escalabilidad en la gestión de datos. |
| Gobierno Local | Alcaldía de Manizales | Optimización del monitoreo de vendedores informales. | Manizales, primera ciudad en establecer una red de este tipo. |
| Industria | TOPTEC | Implementación de analítica de datos y visión artificial. | Maximización del rendimiento de la producción. |
| Farmacéutico | SANOFI | Optimización de la identificación de pacientes para exámenes especializados. | Mejora en la eficiencia de diagnósticos y tratamientos. |
| Tecnología/Retail | ITSense (cliente minorista) | Sistema de análisis predictivo para prever mermas, robos y pérdidas. | Predicción del 97% de precisión, reducción de pérdidas y mejora de rentabilidad. |
| Gobierno Nacional | DANE (proyecto Data Sandbox) | Estimación de pobreza mediante fuentes no tradicionales e imágenes satelitales. | Mejora en la precisión de datos para políticas públicas. |
| Gobierno Nacional | DNP (Manos en la Data) | Analítica de datos para estimar riesgo de desnutrición en niños durante COVID-19. | Apoyo a la lucha contra la inseguridad alimentaria y diseño de políticas públicas. |
| Banca | BBVA | Automatización de operaciones bancarias para usuarios. | Mejora de la salud financiera y democratización de las finanzas. |
| Tecnología/Servicios | DatUp | Recolección y análisis de datos a través de WiFi. | Herramientas para empresas en la reactivación económica y crecimiento exponencial. |
| Tecnología/Servicios | Centro Virtual de Negocios (CVN) | Sistema de inteligencia artificial, big data y machine learning para inteligencia de mercados. | Automatización de procesos, mayor eficiencia y calidad en reportes. |
Herramientas y tecnologías clave en Data Science
Principales lenguajes de programación: Python, R y SQL
Python lidera como lenguaje preferido por su versatilidad y amplia comunidad. R destaca en análisis estadístico, mientras que SQL es esencial para gestionar bases de datos.
Plataformas y software más utilizados en Colombia
Herramientas como Apache Spark y Hadoop están ganando terreno en grandes empresas. En startups y pymes, Google Cloud y Amazon Web Services (AWS) son las plataformas preferidas para análisis y almacenamiento.
La importancia de la visualización de datos: Tableau, Power BI
La presentación efectiva de datos es clave para la toma de decisiones. Tableau y Power BI permiten crear gráficos interactivos y dashboards que facilitan entender patrones y tendencias.
La visualización de datos es fundamental para transformar grandes volúmenes de información en representaciones gráficas claras y comprensibles, lo que facilita la interpretación y la toma de decisiones estratégicas. Herramientas como Tableau y Power BI son esenciales porque permiten a las organizaciones identificar patrones, tendencias y anomalías de manera intuitiva y en tiempo real. Estas plataformas destacan por su capacidad de integrar múltiples fuentes de datos y presentar resultados mediante dashboards interactivos, lo que no solo mejora la comunicación entre equipos, sino que también agiliza los procesos de análisis. En un entorno empresarial cada vez más competitivo, estas herramientas empoderan a las empresas para basar sus estrategias en datos, optimizando operaciones y fortaleciendo la toma de decisiones informadas.
Oportunidades laborales en ciencia de datos
Demanda de profesionales en Colombia
Un estudio de IDC indica que la demanda de científicos de datos en América Latina creció un 35 % en 2023, y Colombia lidera este crecimiento regional. Empresas de tecnología, banca y telecomunicaciones buscan perfiles especializados en data science.
Habilidades técnicas y blandas más valoradas
Además del dominio de herramientas técnicas, habilidades como resolución de problemas, pensamiento crítico y comunicación son esenciales para transformar datos en estrategias accionables.
Salarios y áreas de mayor contratación
En Colombia, la demanda de especialistas en ciencia de datos ha crecido exponencialmente debido a la digitalización empresarial. Los sectores de banca, telecomunicaciones y comercio electrónico lideran las contrataciones, ofreciendo salarios que oscilan entre 6 y 20 millones de pesos mensuales, dependiendo del nivel de experiencia y responsabilidad. Entre los perfiles más buscados están los científicos de datos, encargados de interpretar grandes volúmenes de información y traducirlos en decisiones estratégicas; los analistas de datos, quienes procesan y organizan los datos para diversos sectores, y los ingenieros de datos, responsables de desarrollar sistemas para gestionar y distribuir información eficientemente.
Adicionalmente, roles como el de Chief Data Officer (CDO), líder en estrategias de datos empresariales, y los Data Artists, expertos en visualización gráfica, están emergiendo como piezas clave en compañías data-driven. Esta especialización ha diversificado las oportunidades laborales, incluyendo posiciones centradas en la gestión de bases de datos, análisis predictivo y creación de representaciones visuales para comunicar insights complejos. Sin embargo, la escasez de profesionales calificados sigue siendo un desafío, lo que subraya la importancia de fortalecer la formación en ciencia de datos y habilidades relacionadas para satisfacer esta creciente demanda.
Retos y desafíos del Data Science en Colombia
La ciencia de datos en Colombia enfrenta importantes desafíos, entre ellos la falta de talento humano especializado, un factor clave identificado en el Índice de Madurez Analítica (IMA) de CALA Analytics, que otorga al país un puntaje de 46,1 sobre 100. Este índice refleja una baja capacidad en el manejo de grandes volúmenes de información, lo que limita el avance de las empresas hacia decisiones basadas en datos.
Adicionalmente, la falta de formación profesional y liderazgo en este ámbito dificulta el desarrollo de una cultura organizacional orientada hacia la innovación y la colaboración, aspectos esenciales para capitalizar el potencial de la ciencia de datos.
A pesar de estos retos, están surgiendo iniciativas que buscan cerrar estas brechas. Ejemplo de ello es la creación de la Facultad de Inteligencia Artificial e Ingenierías en la Universidad de Caldas, que ofrece programas especializados en ciencia de datos e IA desde 2025; y por otro lado, el Ministerio de Defensa anunció que la Universidad Militar Nueva Granada abrirá en enero de 2026 su primera Maestría en Inteligencia Artificial. También destaca el programa Becas Tech de David Vélez, fundador de Nubank, que financiará carreras relacionadas con la ciencia de datos e ingeniería de sistemas para jóvenes colombianos, cubriendo hasta el 95% de los costos. Estas acciones marcan un avance hacia la construcción de un ecosistema que fomente el desarrollo de talento y acelere la adopción de herramientas analíticas en el país.
Ante este escenario se hace indispensable seguir fortaleciendo y articulando acciones en relación a las brechas de talento y formación académica. Aunque la demanda crece, existe una escasez de talento especializado. Universidades como los Andes y el Externado ofrecen programas en análisis de datos, pero aún es necesario ampliar la cobertura y profundidad de estas formaciones.
El acceso a datos y regulación local siguen siendo retos, especialmente en sectores tradicionales. Además, la Ley de Protección de Datos en Colombia plantea desafíos en el manejo ético de información.
Además, de la adopción empresarial en sectores tradicionales como industriales y agricultores, que son precisamente quienes enfrentan barreras culturales y económicas para adoptar tecnologías de datos. Sin embargo, iniciativas como el Centro de Innovación en Big Data y Analytics de MinTIC buscan cerrar esta brecha.
El futuro de la ciencia de datos en Colombia
En cuanto al marco normativo, Colombia cuenta con una regulación robusta en materia de protección de datos personales, destacando la Ley 1581 de 2012 y la Ley 1266 de 2008 para datos financieros. Más del 80 % de los encuestados en la Evaluación del Panorama de la Inteligencia Artificial en Colombia.
Artificial Intelligence Landscape Assessment (Aila), confirman la existencia de estas regulaciones, lo que subraya la madurez del país en este aspecto. El alto rendimiento de Colombia en la madurez de su política de datos abiertos, según la Ocde en 2023 , y la existencia de un Portal de Datos Abiertos público, son elementos cruciales
Tendencias globales que impactan a Colombia
La adopción de data science seguirá siendo impulsada por tecnologías emergentes como IoT y edge computing. Estas tendencias permitirán análisis más rápidos y precisos en tiempo real.
Inteligencia Artificial y automatización en Data Science
La integración de IA en ciencia de datos está transformando sectores como la salud, donde algoritmos ayudan en diagnósticos. Colombia puede liderar en áreas como la agricultura de precisión.
Rol de las políticas públicas en el desarrollo del sector
El gobierno tiene un rol fundamental en promover la ciencia de datos. Iniciativas como los Centros de Transformación Digital Empresarial (CTDE) están fomentando el uso de datos en pequeñas empresas.
Preguntas frecuentes sobre Data Science
¿Cuánto tiempo se necesita para aprender Data Science?
Con dedicación, una formación básica puede lograrse en 6 a 12 meses. Certificaciones como las de Coursera o edX son excelentes puntos de partida.
¿Qué industrias en Colombia necesitan más científicos de datos?
Si bien todas las industrias son susceptibles de usar la ciencia de datos, la Banca, las telecomunicaciones, el retail y la salud son los sectores con mayor demanda de especialistas en datos.
¿Cuáles son las certificaciones más reconocidas en el área?
Certificaciones como Google Data Analytics, Microsoft Certified: Data Analyst Associate y las especializaciones de IBM son altamente valoradas.
