Analítica de datos e IA: tecnología aplicada en las empresas
Conoce, con la Universidad Central, cómo implementar analítica de datos en diversos sectores económicos, qué es y para qué sirve.
La analítica de datos se ha consolidado como uno de los motores de transformación en el siglo XXI. En un contexto marcado por la abundancia de información y la rápida evolución de la inteligencia artificial (IA), las organizaciones enfrentan el reto de convertir datos masivos en conocimiento útil para la toma de decisiones. Este fenómeno no solo representa un cambio tecnológico, sino también un nuevo paradigma en la gestión empresarial, la política pública y la innovación social.
El crecimiento del mercado global en torno a la analítica y la IA es contundente. Según Fortune Business Insights (2024), el mercado mundial de inteligencia artificial alcanzará los 1,7 billones de dólares en 2032, con una tasa anual de crecimiento compuesta cercana al 30 %. A su vez, Citigroup (2025) proyecta que el gasto en infraestructura de IA de las grandes tecnológicas superará los 2,8 billones de dólares hacia 2029, lo que demuestra la magnitud de las inversiones en este campo. Este panorama refleja que la IA y la analítica son ya un componente estructural del futuro económico global.
Más allá de las cifras, se evidencian impactos en la forma en que las organizaciones operan. El informe State of AI de McKinsey & Company (2023) señala que la adopción de IA ha pasado de ser experimental a convertirse en parte integral de la estrategia corporativa, con aplicaciones en áreas como operaciones, marketing, gestión de talento y servicios al cliente. De hecho, Deloitte (2024) resalta que el debate se ha trasladado de “adoptar IA” a “obtener valor con IA”, y enfatiza que las empresas deben traducir sus inversiones en resultados tangibles.
Las proyecciones también indican un efecto macroeconómico significativo: la inteligencia artificial puede incrementar el Producto Interno Bruto (PIB) mundial entre un 12 % y un 13 % hacia 2040, además de impulsar el comercio global hasta en un 40 %. Según un estudio del World Trade Organization (WTO), estas positivas cifras se darían por el incremento de la productividad y la reducción de los costos comerciales.
Con estos datos, se infiere que el uso estratégico de la analítica de datos se convertirá en un factor clave de competitividad a escala internacional, con implicaciones directas en la productividad y el desarrollo sostenible.
En este escenario, la academia juega un papel central en la formación de talento especializado. La Maestría en Analítica de Datos de la Universidad Central se constituye como una respuesta a las tendencias globales, al integrar un enfoque práctico, basado en la resolución de problemas reales mediante proyectos interdisciplinarios. Los trabajos de grado desarrollados en este programa presentan una evidencia concreta del impacto de la analítica en distintos sectores.
¿Qué es la analítica de datos?
La analítica de datos concebida desde la Universidad Central es un campo interdisciplinario que procesa, analiza y modela información para transformar datos en conocimiento accionable, con una clara orientación a la solución de problemas reales y al soporte estratégico en las organizaciones. Incluye:
- Convergencia disciplinar: la analítica de datos surge de la integración de la matemática, la estadística y la computación, con el propósito de generar modelos predictivos de patrones que apoyen la toma de decisiones.
- Procesamiento de grandes volúmenes de datos: se enfoca en el manejo de datos estructurados y no estructurados, mediante la exploración de métodos que permitan extraer conocimiento útil para diferentes contextos organizacionales y sociales.
- Vinculación con la ciencia de datos: la analítica se entiende como parte de la ciencia de los datos, cuyo objetivo fundamental es extraer conocimiento mediante herramientas metodológicas y tecnológicas.
Etapas de la analítica de datos
Se identifican fases clave como adquisición, preparación, análisis, validación y reporte, cada una con procesos y técnicas específicas para garantizar que los datos se transformen en información confiable y aplicable.
El propósito principal de la analítica de datos es convertir datos en información relevante para la toma de decisiones, apoyando procesos en distintos sectores (financiero, salud, industria, educación, medio ambiente, etc.).
¿Para qué sirve la analítica de datos?
Los procesos de crear capital valioso para las organizaciones a partir de datos no podrían hacerse sin las tecnologías adecuadas para cada objetivo:
- Bases de datos relacionales (SQL): permiten almacenar y consultar datos estructurados en sistemas como Oracle, MySQL, PostgreSQL o SQL Server.
- Bases de datos NoSQL: gestionan datos no estructurados o semiestructurados, útiles para escalabilidad y flexibilidad, como MongoDB, Cassandra, Neo4j o DynamoDB.
- Data Warehouses: facilitan el análisis de grandes volúmenes de información consolidada, con ejemplos como Google BigQuery, Amazon Redshift y Snowflake.
- Data Lakes: almacenan datos en bruto y de diferentes formatos,nsoportados por tecnologías como Hadoop HDFS, AWS S3 o Azure Data Lake.
- ETL/ELT (Extracción, Transformación y Carga): integran y depuran datos antes de analizarlos, con herramientas como Talend, Apache Nifi, Airflow o Fivetran.
- Big Data Frameworks: procesan grandes volúmenes de datos de manera distribuida; destacan Hadoop, Spark y Flink.
- Streaming de datos: permiten procesar información en tiempo real mediante sistemas como Apache Kafka, AWS Kinesis o Google Pub/Sub.
- Lenguajes de programación: proporcionan flexibilidad y potencia para análisis estadístico y modelado, siendo Python, R, Julia y Scala los más usados.
- Machine Learning e inteligencia artificial: librerías como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras o XGBoost hacen posible la predicción, clasificación y optimización de procesos.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): se aplica a textos y lenguaje humano, con herramientas como spaCy, NLTK o Hugging Face.
- Visión por computadora: permiten analizar imágenes y videos con tecnologías como OpenCV, YOLO o Detectron2.
- Visualización y Business Intelligence (BI): traducen resultados en gráficos e informes interactivos, mediante Power BI, Tableau, Qlik o Looker Studio.
- Librerías de visualización: en programación, facilitan la creación de gráficos personalizados con Matplotlib, Seaborn, Plotly o D3.js.
- Gobernanza de datos: asegura políticas de gestión y cumplimientonormativo con plataformas como Collibra o Alation.
- Calidad de datos: garantiza la confiabilidad de la información mediante Talend Data Quality, Ataccama u OpenRefine.
- Computación en la nube: ofrece escalabilidad y flexibilidad a través de servicios como AWS (S3, Redshift, SageMaker), Azure (Data Lake, Synapse, ML Studio) y Google Cloud (BigQuery, Vertex AI).
¿En qué campo laboral trabaja un analista de datos?
Los ejemplos de proyectos académicos desarrollados en el contexto de la Maestría en Analítica de Datos son variados y de alto impacto:
- En el sector financiero, los estudiantes han creado modelos de scoring crediticio, detección de fraude y optimización en el otorgamiento de créditos para pymes.
- En salud, se destacan proyectos que van desde la predicción de riesgo cardiovascular hasta la estimación de costos de medicamentos oncológicos y la automatización de procesos de referencia clínica.
- En el ámbito industrial y logístico, se han implementado modelos de pronóstico de ventas y optimización de rutas de transporte.
- En el sector ambiental, los trabajos han abordado la calidad del aire, la deforestación en la Amazonía y sistemas de alerta temprana ante inundaciones.
- Incluso en áreas culturales y sociales, se han desarrollado análisis de sentimientos aplicados a la música colombiana y estudios de percepción ciudadana sobre la calidad del aire en Bogotá.
La analítica de datos no se limita a resolver problemas técnicos, sino que ofrece soluciones con impacto económico, social y ambiental. De esta manera, la Maestría no solo forma profesionales con capacidades técnicas avanzadas en machine learning, inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural, sino que también promueve una visión ética y crítica sobre el uso de los datos, alineada con las necesidades del país y de la región.
Hoy la analítica y la inteligencia artificial (IA) están transformando radicalmente la manera en que las organizaciones crean valor. Los datos se han convertido en la nueva fuente de ventaja competitiva para las empresas y, gracias a la capacidad de procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, identificar patrones ocultos y anticipar escenarios futuros; esta rama de la ciencia de datos permite a las empresas optimizar recursos, personalizar experiencias y tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia.
A su vez, la IA amplifica este impacto al automatizar procesos, potenciar la innovación y abrir nuevas oportunidades de negocio. En conjunto, datos, analítica e inteligencia artificial, no solo están moldeando el futuro de las organizaciones, sino que también están redefiniendo los modelos de gestión, la competitividad y la sostenibilidad en un mundo digital en constante evolución.
