Data Analytics se ha convertido en el eje central para las empresas que desean tomar decisiones estratégicas informadas y ganar ventaja competitiva.
De acuerdo con un informe de Fortune Bussiness Insights (2025), se espera que el mercado global de análisis de datos crezca de USD 271,83 mil millones en 2022 a USD 745,15 mil millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 13,5%, lo que refleja su creciente relevancia en la transformación digital y la mejora del desempeño empresarial.
La combinación de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning e Internet Industrial de las Cosas (IIoT) está transformando los modelos de negocio y abriendo nuevas oportunidades para el análisis predictivo y prescriptivo.
En Genesys te contamos cómo el uso de Data Analytics puede mejorar la eficiencia operativa, anticipar escenarios críticos y ayudar a las organizaciones a avanzar con seguridad hacia la innovación.
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Data Analytics: Decisiones guiadas por datos, no por intuición
Según un informe de Wavestone (2024), el 87,9% de importantes empresas a nivel mundial indicaron que las inversiones en Data & Analytics son una prioridad. Por esta razón las decisiones ejecutivas basadas en intuición o experiencia personal están dando un paso al costado, para dar mayor relevancia a la implementación de estrategias basadas en datos concretos.
Una de ellas es Data Analytics, que permite recopilar, procesar y visualizar grandes volúmenes de información provenientes de múltiples fuentes. Esto incluye la integración de tecnologías como Big Data, Data Lakes y Data Warehouses (DWH).
IIoT y Machine Learning: Dos aliados del Data Analytics moderno
El uso de IIoT en sectores como la minería, manufactura y logística, entre otros, está revolucionando la captura de datos en entornos operacionales. Así como también en sectores como salud y servicios financieros, se está utilizando para prever riesgos clínicos o detectar posibles fraudes antes de que ocurran.
Esta capacidad de anticipación es fundamental para empresas que buscan adaptarse rápidamente a mercados en constante transformación, y se potencia gracias al uso de Data Analytics.
Por otro lado, Machine Learning se posiciona como un aliado estratégico de Data Analytics al complementar su capacidad analítica con modelos predictivos y de autoaprendizaje.
A través de sus algoritmos, Machine Learning permite descubrir patrones complejos en grandes volúmenes de datos, facilitando decisiones más inteligentes y automatizadas. Esta sinergia fortalece el análisis avanzado, acelerando la obtención de insights valiosos y elevando el impacto del análisis en los procesos críticos del negocio.
Claves para implementar una estrategia de Data Analytics efectiva
Implementar una estrategia de Data Analytics robusta y escalable requiere un enfoque estructurado que abarque desde la alineación con los objetivos del negocio hasta la adopción de tecnologías y metodologías adecuadas. A continuación, te contamos cuáles son los elementos clave de implementación:
Alineación con los objetivos del negocio
Es fundamental comprender las prioridades comerciales y cómo los datos pueden aportar valor. Esto implica identificar oportunidades para monetizar y explotar los activos de datos, así como diseñar una estrategia ágil que responda a un panorama cambiante de oportunidades comerciales y tecnológicas.
Identificación y evaluación de fuentes de datos
Una vez definidos los objetivos, es necesario determinar qué datos están disponibles y cuáles faltan. Esto implica un levantamiento de todas las fuentes de datos internas como bases de datos operativas, sistemas ERP, CRM y externas como APIs o bases de datos de mercado. Es importante definir estrategias para obtener los datos que faltan o mejorar los actuales, asegurando una base sólida para los análisis futuros.
Selección de plataformas escalables y seguras en la nube
Optar por soluciones en la nube, como Azure Synapse, Google BigQuery, Amazon Redshift o Snowflake, permite escalar el análisis de datos de manera eficiente. Estas plataformas ofrecen integración con herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Looker, facilitando la interpretación de los datos.
Formación del equipo de trabajo
Una estrategia de datos sólida requiere un equipo interdisciplinario que idealmente debe incluir:
- Data Engineer: Encargado de la infraestructura de datos.
- Data Analyst: Extrae conocimiento a través de reportes e informes.
- Data Scientist: Construye modelos avanzados de predicción o clasificación.
- BI Developer: Crea visualizaciones interactivas para facilitar la toma de decisiones.
Según la complejidad del proyecto, también podrían participar especialistas en IA, arquitectos cloud o expertos en gobernanza de datos. La colaboración entre perfiles técnicos y de negocio es esencial para lograr una estrategia exitosa.
Diseño de una arquitectura de datos moderna
Es esencial establecer una arquitectura que permita la integración y análisis eficiente de datos, como la implementación de Data Lakes, Data Warehouses y pipelines de integración continua, utilizando herramientas como Apache Airflow, dbt y Fivetran.
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Genesys: Tu aliado estratégico en Data Analytics para tomar decisiones informadas
En un entorno donde los datos son el nuevo motor de los negocios, contar con un enfoque sólido de Data Analytics es clave para anticiparse, innovar y crecer.
En Genesys somos expertos en transformar datos en información para que tomes decisiones que impulsen la competitividad de tu negocio. Agregamos valor con equipos multidisciplinarios expertos, metodologías y tecnologías de análisis de datos con un enfoque estratégico.
Gracias a nuestra experiencia en Data Analytics, ayudamos a las organizaciones a recopilar, procesar e interpretar grandes volúmenes de datos, convirtiéndolos en información accionable. Desde arquitecturas de datos modernas, hasta visualizaciones efectivas, diseñamos soluciones que se adaptan a la realidad y los objetivos de cada empresa.
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