La formación del talento analítico, una tarea compartida entre universidad e industria
DOI:
https://doi.org/10.15665/dem.v19i1.2671Palabras clave:
Analítica, ciencia de datos, herramientas tecnológicas, formación universitariaResumen
En este artículo se reflexiona sobre la importancia del uso de los datos y las herramientas tecnológicas para generar capacidad analítica en las organizaciones, dado que estas resultan ser determinantes en la solución estratégica de problemas de negocio, el conocimiento de los clientes y la adaptabilidad del mercado competitivo, el cual es cada vez más digital. Para hacer analítica a nivel empresarial también se requiere de talento humano con conocimientos y competencias en ciencia de los datos y dominios digitales, que aprovechen la potencialidad de las técnicas de modelación predictiva, con la intención de lograr la toma de decisiones basadas en datos. En este sentido, la formación de del talento analítico es una tarea compartida entre la universidad y la industria, y dado que actualmente la demanda es mayor que la oferta, es pertinente discutir frente a qué condiciones permitirían cerrar la brecha existente.
Citas
Ali, B. & Siniak, N. (2021). The need for big data analytics in decision-making in today’s world. Conference The impact of industry 4.0 on job creation 2020. Publishing House Alexander Dubček University in Trenčín. Slovak Republic.
Augustine, F. K., Woodside, J., Mendoza, M., & Chambers, V. (2020). Analytics, Accounting And Big Data: Enhancing Accounting Education. Journal of Management & Engineering Integration 13 (1), 1-8.
Álvarez Jareño, J. A, & Coll-Serrano, V. (2018). “Científico de datos”, la profesión del presente. Métodos de Información 9 (16), 113-129. DOI: http://dx.doi.org/10.5557/IIMEI9-N16-113129
Biskupovic, C. & Brinck, G. (2018). La etnografía frente a los desafíos actuales de las ciencias sociales. Temas sociológicos 23, 9-31. DOI: https://doi.org/10.29344/07196458.23.1848
Coelho da Silveira, C., Marcolin, C., da Silva, M., & Domingos, J. (2020). What is a Data Scientist? Analysis of core soft and technical competencies in job postings. Revista Inovação, Projetos e Tecnologias 8 (1), 25-39. DOI: https://doi.org/10.5585/iptec.v8i1.17263
Colina Vargas, A. M. (2019). El gobierno de datos: un referente entre el gobierno de TI y la inteligencia de negocios. Revista Científica Ecociencia, 6(1), 1–19. DOI: https://doi.org/10.21855/ecociencia.61.186
Davenport, T. (2020). Beyond Unicorns: Educating, Classifying, and Certifying Business Data Scientists. Harvard Data Science Review, 2(2). DOI: https://doi.org/10.1162/99608f92.55546b4a
Della, M. & Esposito, F. (2020). How universities fill the talent gap: The data scientist in the Italian case. African Journal of Business Management, 14(2), 53-64. DOI: https://doi.org/10.5897/AJBM2019.8885.
Ho, A., Nguyen, A., Pafford, J. L & Slater, R. (2019). A Data Science Approach to Defining a Data Scientist. SMU Data Science Review, 2(3), Article 4.
Hong, T., Gao, D. W., Laing, T., Kruchten D. & Calzada, J. (2018). Training Energy Data Scientists: Universities and Industry Need to Work Together to Bridge the Talent Gap. IEEE Power and Energy Magazine, 16(3), 66-73. DOI: https://doi.org/10.1109/MPE.2018.2798759
Irizarry, R. A. (2020). The Role of Academia in Data Science Education. Harvard Data Science Review, 2(1). DOI: https://doi.org/10.1162/99608f92.dd363929
Lemus-Delgado, D. y Pérez Navarro, R. (2020). Ciencias de datos y estudios globales: aportaciones y desafíos metodológicos. Colombia Internacional (102), 41-62. DOI: https://doi.org/10.7440/colombiaint102.2020.03
Lope Salvador, V., Mamaqi, X. & Vidal Bordes, F. J. (2020). La Inteligencia Artificial. Revista Icono 14, 18(1), 58-88. DOI: https://doi.org/10.7195/ri14.v18i1.1434
Luces, M. (2019). Competencias del Ingeniero en Informática en la Cuarta Revolución Industrial. Revista Venezolana de Computación, 6(2), 1-9.
Márquez Díaz, J. (2020). Inteligencia artificial y Big Data como soluciones frente a la COVID-19. Revista de Bioética y Derecho (50), 315-331. DOI: https://doi.org/10.1344/rbd2020.50.31643
Mariani, M. & Fosso W., S. (2020). Exploring how consumer goods companies innovate in the digital age: The role of big data analytics companies. Journal of Business Research 121, 338-352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.012
Mason, H. & Patil, D. (2015). Data Driven. Sebastopol, O’Reilly Media, Inc.
Mckinsey Global Institute. (2016). The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World. London: Mckinsey.
MINTIC Colombia (2021). Ciudadanía digital. https://ciudadaniadigital.gov.co/627/w3-propertyvalue-12324.html
Moreno Cely, G. A. & Gutiérrez Rodríguez, R. E. (2020). Estudio prospectivo de la tecnología en la educación superior en Colombia al 2050. Universidad & Empresa, 22(38), 160-182. DOI: http://dx.doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/empresa/a.7583
Nadikattu, R. R. (2020). Research on data science, data analytics and big data. International Journal of Engineering, Science and Mathematics, 91(5), 99-105. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3622844
Naydenova I., Kovacheva, Z. & Kaloyanova, K. (2021). Important Data Quality Accents for Data Analytics and Decision Making. 1st IFSA Winter Conference on Automation, Robotics & Communications for Industry 4.0 - ARCI’ 2021. Chamonix-Mont-Blanc, France.
Padilla, O., Buenaventura, C., Isaacs, S., Perdomo, M. & Pérez, Y. (2013). Propuesta para la creación de empresa Emprender Consultores. Consultoría Integral en el Proceso de Globalización de las Pymes. http://hdl.handle.net/10882/5970.
Peláez Valencia, L. (2020). Los nuevos programas de ingenierías que demanda la Industria 4.0. Entre Ciencia e Ingeniería, 14 (27), 7-8. DOI: https://doi.org/10.31908/19098367.1717
Prasanna, M.R., Swapna, M. y Venkataramana, K. (2017). Business Intelligence and Analytics in Big Data. International Journal of Scientific & Engineering Research, 8(5), 205-2010.
Pujol M., N., Porven R., J. (2018). Ciencia de datos: una revisión del estado del arte. UCE Ciencia. Revista de postgrado, 6(3), 1-10.
Ranjan, J. & Foropon, C. (2021). Big Data Analytics in Building the Competitive Intelligence of Organizations. International Journal of Information Management 56, 1-13. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102231.
Thompson, J., & Rogers, S. (2017). Analytics: How to Win with Intelligence. Basking Ridge: Technics Publications.
Treviño-Reyes, R., Rivera-Rodríguez, F., Garza-Alonso, J. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. VINCULATEGICA EFAN, 6(2), 1063-1074.
Vega, J. (2020). Datos, Ciencia e Ingeniería. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 28(1), 2-3. DOI: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052020000100002
Vogelsang, A. & Borg, M. (2019). Requirements Engineering for Machine Learning: Perspectives from Data Scientists. 2019 IEEE 27th International Requirements Engineering Conference Workshops (REW). Jeju Island, Korea (South), 245-251. DOI: https://doi.org/10.1109/REW.2019.00050.
Willis A. J. (2019). Statistics = Analytics? Quality Engineering, 32 (2), 133-144. DOI: https://doi.org/10.1080/08982112.2019.1633670
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Edith Johana Medina Hernández
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Tenga en cuenta que al presionar el botón "guardar y continuar" que está al final, Usted está asumiendo todos los compromisos éticos y legales que aquí se enuncian. Ellos establecen las responsabilidades de la legislación en materia de derechos de propiedad intelectual. Para esto se asume que quien está efectuando la acción de presentar el escrito obra de buena fe y se representa a sí mismo y a los demás autores del artículo postulado.
En este sentido, los autores conservan todos los derechos de los cuales son titulares y autorizan la reproducción gratuita del documento enviado. En el evento de ser necesario, asumirán, al presionar el botón "guardar y continuar", la responsabilidad legal derivada de los derechos patrimoniales los cuales son gratuitos en razón al no cobro por ningún procedimiento de la Revista.
En consecuencia, El(Los) autor(es) representados por quien adelanta la postulación del artículo a evaluación y eventual publicación,
Declaro(amos):
1. Que soy (somos) el (los) autor(es) del artículo {aquí va el nombre del artículo colocado automáticamente}.
2. Que ésta es una obra original conforme a la ley de propiedad intelectual de derechos de autor colombiana.
3. Que el contenido del artículo de la referencia no ha sido publicado y que no se presentará a ningún otro medio de publicación en soporte escrito o electrónico antes de conocer la decisión del Comité Editorial de Dimensión Empresarial.
4. Que el firmante de esta certificación garantiza que el compromiso que aquí adquiere no infringe ningún tipo derechos de terceros.
5. Que la autorización de publicación incluye su archivo electrónico y su adaptación, de ser necesario, para su incorporación en la red o en cualquier formato electrónico o base de datos, así como anexar los metadatos necesarios para realizar el registro de la obra, marcas de agua o cualquier otro sistema de seguridad o de protección.
6. Que la autorización de publicación incluye la reproducción en soportes digitales. Así como su distribución y la puesta a disposición a través de archivos institucionales a través de Internet, distribuir copias, y exhibirlo en Colombia y fuera del país, así como incluir el artículo en índices nacionales e internacionales.
7. Que el autor asume toda la responsabilidad, incluyendo las indemnizaciones por daños, que pudieran ejercitarse contra la Universidad Autónoma del Caribe por terceros que vieran infringidos sus derechos e intereses a causa de la cesión.
Por su parte, Dimensión Empresarial se obliga a respetar, en todo caso, los derechos del autor contenido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982, o cualquiera posterior a esta y pondrá el artículo a disposición de los usuarios de la Revista para que hagan un uso legítimo de él, según lo permitido por la legislación aplicable, siempre que se cite su autoría, no se obtenga beneficio comercial, y no se realicen obras derivadas.
Los autores/as se comprometen a aceptar las condiciones de esta nota de propiedad intelectual, que se aplicarán a este envío cuando sea publicado en esta revista (más abajo se pueden añadir comentarios al editor/a).