Con el objetivo de utilizar los datos en el presente de forma “rentable” y con la idea de buscar un futuro con mejores decisiones, varias organizaciones mexicanas están apostando por el uso de tecnologías Big Data, Machine Learning y la Analítica de Datos.
En el país viene creciendo la adopción del Data Science, que según los expertos se presenta como “el nuevo petróleo” de los Datos. Esta herramienta, que vincula tecnologías analíticas e inteligencia empresarial, puede representar grandes ventajas estratégicas para la economía y el mercado mexicano.
Índice de temas
Desafíos pendientes
De todas maneras, hay organizaciones que todavía no son conscientes del valor de los datos y de cómo pueden aprovecharlos a su favor. Muchas de ellas, por desconocimiento o falta de profesionales capacitados y áreas que se especialicen en la adopción de nuevas soluciones. No obstante, los expertos también apuntan otras razones, más vinculadas a la burocracia que caracteriza a ciertas compañías.
Pero aquellas que sí se fueron sumergiendo en este mundo ya están logrando resultados asombrosos:
A través del uso de herramientas vinculadas al Big Data y más específicamente al Data Science, empresas mexicanas están logrando rentabilizar sus negocios, optimizar sus operaciones y los esfuerzos de marketing y fomentar la fidelización; mejorando el vínculo y conocimiento con los clientes.
Sin dudas, las redes sociales, el Internet de las Cosas, la Inteligencia Artificial están impulsando el crecimiento de los Datos, haciendo que cada vez haya más cantidad a disposición. Esto obliga a los grandes decisores corporativos (CEOs y presidentes) a buscar soluciones que les den la oportunidad de sacar provecho a toda la información.
Cuánto gana un Data Scientist
Según el sitio Talent.com, el salario Data Scientist promedio en México es de $ 360,000 al año o $ 185 por hora. Los cargos de nivel inicial comienzan con un ingreso de $ 105,000 al año, mientras que profesionales más experimentados perciben hasta $ 540,000 al año.
Prohibida su reproducción total o parcial.