A pesar de la aceleración en la transformación digital derivada de la pandemia, 2022 ofrecerá retos sobre la flexibilidad de las organizaciones para incorporar el análisis de datos “Data Science” (DS), como una herramienta básica de operación.
Esta tendencia, que en mercados desarrollados se ha ocupado ya como la brújula para la toma de decisiones que favorece el crecimiento, desarrollo y competitividad, en regiones como América Latina todavía tiene potencial para su desarrollo.
LOS DATOS COMO INFORMACIÓN DE VALOR
Más de 5 mil millones de consumidores en el mundo generan e interactúan con los datos todos los días. Cifras de IDC estiman que para 2025 cada persona conectada tendrá al menos una interacción con datos cada 18 segundos.
Para convertir los datos fríos en activos de información, las corporaciones, sin importar su sector o tamaño, requieren crear modelos de análisis que permitan la toma de decisiones, casi en tiempo real, más pragmáticas y ajustadas a sus necesidades.
A la fecha, se sabe que las empresas orientadas por el DS, también conocidas como “Data Driven Companies” (DDC), generan hasta 22 por ciento más utilidades que las que no tienen esta práctica.
IMPORTANCIA DE LA EQUIDAD DE GÉNERO
En Estados Unidos, 2 de cada 10 puestos de trabajo en la industria del DS son ocupados por mujeres. En los países de la región latina, si bien no hay estadísticas al respecto, se estima que las oportunidades todavía son más reducidas.
Aunque una lectura superficial nos llevara a buscar la equidad de género en la industria, la realidad es que el beneficio va más allá de sólo promover el acceso femenino a profesiones bien remuneradas vinculadas a la economía digital.
El desequilibrio de género en la industria puede provocar “sesgos” en el análisis de los datos, mismos que pueden invisibilizar las necesidades de un mercado significativo como el femenino y, con ello, provocar exclusión.
La búsqueda del balance de género en DS ya se encuentra en movimiento.
Actualmente, en el caso de creación de políticas medioambientales, siete países de la OCDE trabajan con data disgregada por género y 13 más ya toman en cuenta este tipo de análisis para la creación de regulaciones en este sector.
El DS es multisectorial y urgente, por ello es necesario incentivar la formación de mujeres analistas, capacitadas en codificación, uso de plataformas de la nube y en procesos de ingeniería de datos, para tomar ventaja de las herramientas actuales utilizadas en esta profesión que será cada vez más demandada.
POR MARÍA HELENA RIVERO
EXPERTA EN DATA SCIENCE Y MACHINE LEARNING, UNIVERSIDAD HARRISBURG
MRIVERO@MY.HARRISBURG.EDU
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