Analítica de negocios en Colombia: tendencias, tecnología y futuro
Los datos se han convertido en un eje de la transformación empresarial, pero su éxito requiere talento especializado que los interprete.
En la era digital, los datos se han convertido en el nuevo activo estratégico de las organizaciones. La analítica de negocios (business analytics) permite aprovechar este recurso para mejorar la eficiencia operativa, reducir riesgos y anticipar comportamientos del mercado. Según Mordor Intelligence, el mercado global de analítica de negocios alcanzará los 138,2 millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR, por su sigla en inglés) del 8,7 %, impulsado por la expansión de la inteligencia artificial, el big data y las soluciones basadas en la nube.
En Colombia, el auge de la transformación digital y la adopción de tecnologías analíticas en sectores como banca, comercio electrónico y salud están generando una transformación estructural en la gestión empresarial. No obstante, como señaló EY Colombia, esta tendencia, además de un desafío tecnológico, representa también un cambio hacia la toma de decisiones basada en datos.
¿Qué es la analítica de negocios?
La analítica de negocios combina técnicas de estadística, minería de datos, modelado predictivo e inteligencia artificial para transformar datos en conocimiento útil. De acuerdo con el libro Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting de Gert Laursen y Jesper Thorlund, esta disciplina integra herramientas cuantitativas y tecnológicas para mejorar la toma de decisiones estratégicas. Su objetivo es descubrir patrones, identificar oportunidades y optimizar procesos mediante el análisis de información.
Para el escritor Bernard Marr, la analítica de negocios se clasifica en tres grandes tipos:
• Analítica descriptiva: analiza datos históricos para comprender qué, cuándo y cómo han ocurrido los eventos.
• Analítica predictiva: utiliza modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para anticipar eventos futuros.
• Analítica prescriptiva: sugiere rutas de acción mediante modelos de optimización y simulación.
Estas categorías configuran una escalera de madurez analítica, que constituye una parte importante de la transformación digital de las empresas y les permite pasar del análisis retrospectivo a la toma de decisiones automatizadas y predictivas.
Cifras globales del mercado de analítica de negocios
El crecimiento de la analítica de negocios demuestra su papel estratégico en la economía global. Verified Market Research proyecta que su mercado mundial alcanzará los 176.140 millones de dólares para 2031, con un CAGR del 9,63 %. De forma complementaria, Allied Market Research estima que el mercado combinado de big data y business analytics crecerá de 225,2 millones en 2023 a 665,7 millones en 2033, gracias a la expansión de la inteligencia artificial y la automatización de decisiones.
Asimismo, Grand View Research reporta que el mercado de data analytics alcanzará los 302.000 millones de dólares en 2030, y destaca que se observa una migración hacia soluciones de análisis basadas en la nube. Estas cifras confirman que la analítica de negocios ya no es solo una herramienta técnica, sino un motor global de competitividad e innovación empresarial.
Impacto de la analítica de negocios en el mercado latinoamericano y colombiano
En América Latina, el mercado de big data y analítica de datos tiene un valor estimado de 7.840 millones de dólares en 2024, con una proyección de 13.010 millones en 2029 y un crecimiento anual del 7,67 %, según un análisis realizado por Mordor Intelligence. La adopción de soluciones analíticas ha avanzado notablemente en la región: un 86 % de las empresas utiliza herramientas de business intelligence (BI), y el 63 % de ellas combina estas plataformas con inteligencia artificial, destaca Portal ERP. Sin embargo, como señala EY Colombia, solo el 21 % de las compañías emplea la analítica de datos como habilitador de su transformación digital.
En Colombia, la Secretaría de Desarrollo Económico de Bogotá lanzó el programa Ciudad de Datos, dirigido a promover la implementación de analítica avanzada 65 empresas bogotanas, con el objetivo de aumentar la productividad y optimizar procesos operativos.
En términos sectoriales, la analítica ha impactado especialmente en:
● Finanzas: bancos como Bancolombia y Davivienda aplican modelos predictivos para segmentar clientes y anticipar riesgo crediticio.
● Retail: uso de analítica para personalizar ofertas y optimizar inventarios.
● Salud: uso de modelos de predicción en demanda hospitalaria y gestión de recursos asistenciales.
Tecnologías aplicadas a la analítica de negocios
La analítica de negocios opera con base en un ecosistema tecnológico interconectado que abarca desde la captura y el almacenamiento de datos hasta su modelado y visualización. Según Precende Research, este ecosistema se estructura en cinco capas tecnológicas:
1. Captura y almacenamiento: recolección y gestión de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Tecnologías asociadas: Oracle, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, data lakes (Google BigQuery, AWS S3).
2. Procesamiento: limpieza, integración y transformación de datos.
• Tecnologías asociadas: Apache Spark, Databricks, Python (Pandas, PySpark), Airflow, dbt.
3. Modelado analítico: construcción de modelos predictivos y prescriptivos.
• Tecnologías asociadas: TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, Azure ML, AWS SageMaker.
4. Visualización y comunicación: traducción de datos en información visual para la toma de decisiones.
• Tecnologías asociadas: Power BI, Tableau, Looker Studio, Qlik Sense.
5. Gobernanza y automatización: control de calidad, trazabilidad y seguridad de los datos.
• Tecnologías asociadas: MLflow, Great Expectations, Collibra, Informatica.
La computación en la nube ha sido determinante para esta transformación, al permitir que las empresas escalen sus operaciones sin requerir infraestructura física propia. Según un estudio realizado por Gran View Research sobre el mercado de análisis de datos, Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure y Amazon Web Services (AWS) dominan el mercado, gracias a que integran capacidades de machine learning, data lakes y analítica en tiempo real.
IA, machine learning y analítica de negocios
La incorporación de IA y aprendizaje automático ha potenciado la capacidad de la analítica de negocios para anticipar comportamientos del mercado, automatizar decisiones y detectar anomalías, como destacó un estudio hecho por Manoj Gudala y Raghunath Reddy. Entre sus aplicaciones destacan la predicción de demanda, la detección de fraudes, el análisis de sentimiento y la optimización de precios.
A nivel nacional, el sector financiero ha liderado el uso de IA para segmentar clientes y optimizar procesos. Bancolombia, por ejemplo, ha integrado modelos de analítica avanzada en su estrategia de marketing digital, mientras que instituciones de salud y universidades aplican machine learning para análisis clínico y optimización de recursos hospitalarios.
Retos y desafíos
A pesar de su crecimiento, en Colombia la analítica de negocios enfrenta barreras estructurales y culturales en el país:
1. Escasez de talento tecnológico en ciencia de datos, estadística y analítica avanzada, como destacaron Héctor López y María Camila Lozano, profesores de la Fundación Universitaria del Área Andina.
2. Altos costos iniciales en infraestructura y capacitación.
3. Resistencia cultural a la toma de decisiones basada en evidencia.
4. Calidad e integración de datos dispersos en sistemas no interoperables.
Estos desafíos requieren una política pública sólida de formación en analítica y alianzas universidad-empresa que fomenten la innovación y la madurez digital en los sectores productivos.
Apuesta de la Universidad Central por la analítica de negocios
La Universidad Central tiene un papel clave en el desarrollo del pensamiento analítico y la transformación digital en Colombia, pues impulsa la formación de profesionales capaces de convertir los datos en conocimiento estratégico. Su apuesta por la analítica de negocios se materializa en programas académicos, proyectos de investigación y alianzas con el sector productivo que buscan fortalecer la competitividad empresarial mediante el uso inteligente de la información.
Formación académica orientada a la analítica
A través de la Maestría en Analítica de Datos, la nueva propuesta de Especialización en Analítica de Negocios y el programa de Ciencia de Datos y oferta de educación continua, la Universidad Central promueve un enfoque interdisciplinario que integra la estadística, la ingeniería de datos, la inteligencia artificial y la gestión empresarial. El objetivo es formar profesionales con la capacidad de interpretar, modelar y aplicar los datos para la toma de decisiones estratégicas en contextos complejos, éticos y sostenibles.
Los planes de estudio incorporan herramientas tecnológicas contemporáneas como Python, R, Power BI, Tableau, SQL y plataformas en la nube (AWS, Azure y Google Cloud), lo que garantiza que los egresados estén alineados con las demandas del mercado laboral nacional e internacional.
De esta manera, la Universidad Central contribuye al cierre de la brecha de talento analítico en América Latina identificada por diversos estudios, como el análisis realizado por Héctor López y María Camila Lozano.
Investigación aplicada y transferencia de conocimiento
A la par, la UCentral apuesta por la investigación formativa, impulsada desde los grupos y semilleros de investigación adscritos a la Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas. Estos grupos desarrollan proyectos en áreas como minería de datos, inteligencia de negocios, aprendizaje automático, optimización logística y analítica predictiva. Así, abordan problemáticas reales en sectores como financiero, educativo y público.
Este conocimiento se traduce en conexiones con el sector empresarial, pues mediante convenios con empresas e instituciones estatales, la Universidad fomenta la interacción de sus estudiantes con problemáticas del mundo real. Con ellos, las y los unicentralistas pueden ofrecer soluciones analíticas que fortalecen la toma de decisiones, la transparencia institucional y la eficiencia operativa.
Analítica de negocios para la transformación
La analítica de negocios no solo transforma los procesos operativos, sino también la cultura organizacional. En Colombia, se proyecta como un motor de competitividad e innovación, al permitir la toma de decisiones basadas en evidencia según los objetivos estratégicos empresariales.
Las tecnologías asociadas, desde la inteligencia artificial hasta la nube y la automatización, conforman un ecosistema integral que convierte los datos en un activo con valor económico, social y estratégico. Gracias a esto, la analítica de negocios se consolida como la brújula de la transformación digital.
La creciente demanda de profesionales capaces de interpretar datos para la toma de decisiones hace que la analítica de negocios sea un campo estratégico para el desarrollo profesional. Con programas académicos alineados con las tendencias globales y las necesidades del país, la Universidad Central prepara a sus estudiantes para liderar la transformación digital.
Allied Market Research. (2023). Big Data and Business Analytics Market (2023-2033). https://www.alliedmarketresearch.com/big-data-and-business-analytics-market
Bancolombia. (2024, 11 de abril). Analítica de datos aplicada a estrategias de mercadeo y marketing digital. https://blog.bancolombia.com/innovacion/analitica-de-datos-marketing-digital/
EY Colombia. (2022, 24 de febrero). Analítica de datos, lo que deben considerar las empresas para su transformación digital. https://www.ey.com/es_co/newsroom/2022/02/analitica-de-datos-consideraciones-empresas-transformacion-digit
Grand View Research. (2024). Data Analytics Market (2025-2030). https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/data-analytics-market-report
Gudala, M. & Koilakonda, R. R. (2024). The Impact of Artificial Intelligence and Machine Learning on Business Analytics. International Research Journal of Economics and Management Studies, 3(8), 311-318. https://doi.org/10.56472/25835238/IRJEMS-V3I8P137
Laursen, G. H. N. & Thorlund, J. (2016). Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting (2.ª edición). Wiley. https://www.wiley.com/en-us/Business+Analytics+for+Managers%3A+Taking+Business+Intelligence+Beyond+Reporting%2C+2nd+Edition-p-9781119298588
López Naranjo, H. A., & Lozano Ramírez, M. C. (2024). Análisis reflexivo de los negocios inteligentes en Colombia. Revista CIFE: Lecturas De Economía Social, 26(44), 71-80. https://doi.org/10.15332/22484914.10539
Marr, B. (s. f.). What Is The Difference Between Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics. https://bernardmarr.com/what-is-the-difference-between-descriptive-predictive-and-prescriptive-analytics/
Miranda, A. (2024, 29 de octubre). 65 empresas bogotanas podrían aumentar su productividad gracias a la analítica de datos. Secretaría de Desarrollo Económico. https://desarrolloeconomico.gov.co/65-empresas-bogotanas-podran-aumentar-su-productividad-gracias-a-la-analitica-de-datos/
Mordor Intelligence. (2026). Business Analytics Market Size & Share Analysis - Growth Trends and Forecast (2026-2031). https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/global-business-analytics-market-industry
Portal ERP. (2025, 11 de abril). Impacto del BI en Colombia y LATAM: Datos impulsando decisiones estratégicas. https://portalerp.com.co/impacto-del-bi-en-colombia-y-latam-datos-impulsando-decisiones-estrategicas
Precedence Research. (2025). Advanced Analytics Market Size, Share and Trends 2025 to 2034. https://www.precedenceresearch.com/advanced-analytics-market
Verified Market Research. (2026). Business Analytics Market Size and Forecast. https://www.verifiedmarketresearch.com/product/global-business-analytics-market-size-and-forecast/
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