La cadena de valor del dato

La primera revolución industrial estuvo vinculada a la máquina de vapor. La segunda a la electricidad y la tercera a las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Estamos inmersos en la cuarta, en la que el dato es el protagonista como eslabón principal de la transformación digital, como motor de crecimiento. Y es una revolución porque nunca antes pudieron captarse, almacenarse y procesarse datos como ahora. Los avances tecnológicos facilitan un nuevo desarrollo, una nueva disrupción. Estamos ante la denominada “cadena de valor del dato”, con claras implicaciones económicas y sociales: la Economía de los Datos. 

Cadena de valor del dato
Esta cadena comienza con la generación del dato. De la mano de la digitalización, todo lo que sucede en nuestra vida cotidiana deja un rastro en forma de dato, la denominada huella digital. El dato es el petróleo del S-XXI: en bruto no tiene tanto valor, sino que requiere ser refinado para sacarle utilidad. Para ello es necesario la ciencia de los datos (data science), parte fundamental de esta cadena de valor, y que se puede definir como el conjunto de técnicas que permiten pasar de un almacén de datos a aplicaciones de valor con los mismos.

Generación de negocio a partir del dato

Y llegamos a la parte final, en la que algunas empresas generan negocio con el dato y otras a partir del dato. Si la inteligencia de negocio (business inteligence) permite explicar el pasado, la ciencia de datos posibilita un análisis predictivo e incluso prescriptivo… ¡en tiempo real!. La información que podemos extraer de los datos ayuda a las empresas a mejorar el conocimiento del cliente e incrementar la experiencia de usuario, a generar más ventas e, incluso, a crear nuevos negocios y servicios. En torno al dato se generan modelos de negocio hasta hace poco inimaginables, por inviables. Además, el big data puede permitir una reducción de costes mediante la detección y la resolución de ineficiencias.



Como sostienen los autores, el big data y el data science tienen un componente transversal en todos los sectores económicos y en empresas de todo tipo y tamaños. Y desde todos los ámbitos, las organizaciones están ya extrayendo valor de sus datos. Esto implica que exista necesidad de elevado número de profesionales cualificados y que, al ser un campo relativamente reciente, no se tengan las capacidades suficientes para poder desarrollar todas las posibles aplicaciones que impactaría en el negocio de las empresas. Director de datos (CDO), ingeniero de datos (big data engineer), científicos de datos o expertos en ciberseguridad y protección de datos (DPO) son sólo algunos ejemplos de las profesiones ya demandas.

Este es otro de ese manual divulgativo de obligatoria lectura para entender la disrupción tecnológica en la que estamos inmersos.

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David Canohttps://www.elalcazardelasideas.es/
David Cano Martínez 46 años, casado y con 3 hijos. Licenciado en Dirección y Administración de Empresas por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y Máster en Finanzas Cuantitativas por Afi Escuela de Finanzas es socio de Analistas Financieros Internacionales y Director General de Afi Inversiones Globales, SGIIC, empresa especializada en la gestión de carteras y el asesoramiento a inversores institucionales, fondos de inversión y fondos de pensiones. Más de 20 años de experiencia profesional en análisis económico internacional y gestión de carteras. Coautor de una docena de libros de mercados financieros y economía y de más de un centenar de artículos sobre macroeconomía, gestión de carteras, activos financieros, fondos de inversión, derivados, política monetaria y finanzas empresariales. Es profesor de los más prestigiosos centros de postgrado en finanzas españoles, entre ellos, Afi Escuela de Finanzas, y colabora habitualmente en los medios de comunicación. Tweco en la sección mercados financieros de forma ininterrumpida desde 2016 (@david_cano_m). Miembro del jurado de los premios Knowsquare y del Club de Lectura Know Square. Fundador del grupo de reflexión Los Siete del Prado (L7dP).

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