Las soluciones tecnológicas se traducen en industrias eficientes

En la era digital actual, la gestión de información se ha vuelto más compleja que nunca. Con la creciente cantidad de datos generados y almacenados por las organizaciones, es crucial contar con soluciones tecnológicas que permitan una gestión eficiente y efectiva de la información.

Estas soluciones no solo agilizan los procesos internos de las organizaciones, sino que también mejoran la toma de decisiones y la productividad en general.

Según la Cámara de Comercio Electrónico, en 2019, en lo que refiere a herramientas tecnológicas, la mayoría de las empresas de los sectores de comercio, industria y servicios contaban con algún software o sistema de ciberseguridad (servicios: 30,9 %, industria 17,4 % y comercio 15,3 %), mientras que la segunda herramienta más implementada fue el software de procesamiento de información multimedia, que abarca herramientas de procesamiento de voz, texto o imágenes.

De acuerdo con un informe de Experis, marca de ManpowerGroup: Tendencias IT en la nueva era del potencial humano, brinda algunas tendencias que impulsan la nueva era del potencial humano.

Dentro del informe se encuentra una de las tendencias que hace referencia a las industrias que están en crecimiento necesitarán desarrollar su propio talento. En 2023, la demanda laboral seguirá siendo fuerte en muchos sectores de crecimiento. Además que la transformación digital en curso impulsará a los empleadores de estos sectores a encontrar formas creativas de cubrir los puestos de habilidades medias y altas.

En 2025 habrá 149 millones de nuevos empleos digitales, en áreas como Privacidad, Ciberseguridad, Análisis de Datos, Aprendizaje automático e IA, Nube, Datos, y Desarrollo de software. Las organizaciones ahora necesitan usar el poder de la tecnología para humanizar, no para deshumanizar el lugar de trabajo. Para lograrlo, es fundamental buscar colaboradores con habilidades interpersonales que mejoren la comunicación, la colaboración y la conectividad entre los seres humanos y la tecnología.

“El uso de herramientas de analítica de datos es una de las soluciones tecnológicas más relevantes en el mercado actual, ya que permiten procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones y tendencias, y generar insights valiosos para la toma informada de decisiones. La analítica de datos es especialmente útil en la gestión de información en áreas como marketing, ventas, recursos humanos y finanzas, donde la capacidad de análisis y comprensión de datos es clave para el éxito de la organización”, explicó Ricardo Morales, director general de Experis, marca de ManpowerGroup.

Es así que en esta inmensidad de la era digital donde los datos gobiernan, el Big Data es el motor que impulsa la toma de decisiones en lo social, científico, tecnológico y económico. Desde las telecomunicaciones hasta empresas de atención médica, bancos y minoristas, todas las organizaciones tienen en común una avalancha de datos que deben procesar y gestionar eficientemente.

Esto ha hecho que los roles relacionados con las áreas de ciberseguridad, big data y computación en la nube, encabecen la lista de cargos emergentes con mayor perspectiva de crecimiento en Colombia, seguidos por las profesiones asociadas al internet de las cosas y la inteligencia artificial, tecnologías que cada vez cobran más fuerza y se posicionan como herramientas indispensables dentro del mercado empresarial.

De acuerdo con Ricardo Morales, “aunque antes de la pandemia estas profesiones ya venían en ascenso, desde hace dos años la aceleración de la transformación digital ha generado que los analistas de Big Data estén en el Top 5 de los perfiles más esenciales en las nuevas estructuras empresariales”.

¿Qué hacen los analistas de Big Data?

● Gestionar la carga de datos, transformaciones, programaciones de generación de datos y testing.

● Resolver incidentes relacionados con los datos y desarrollos en gestión del equipo.

● Evolucionar el ecosistema de datos mediante el procesamiento de Big Data proveniente de fuentes heterogéneas (API, Web scraping, Tags, etc), mediante la aplicación de métodos analíticos.

● Estudiar los datos origen y seleccionar las herramientas disponibles en función de la estructura de los datos y de las consultas que se prevén.