Big Data & Business Analytics, un Workshop para la transformación empresarial

Desde el Observatorio de Condiciones Socioeconómicas del Atlántico se realizó el II Workshop sobre un tema de vanguardia en un contexto de constantes cambios e innovación a nivel económico y tecnológico.

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20 sep 2022

Con el fin de presentar en la comunidad estudiantil una manera ágil y eficaz de analizar los datos mediante herramientas analíticas y software, desde el Observatorio de Condiciones Socioeconómicas del Atlántico (OCSA), se realizó su segundo Workshop sobre Big Data & Business Analytics en la transformación empresarial.

La jornada contó con la presencia de Juan Simón Santander, especialista en Evaluación Social de Proyectos de la Universidad de Los Andes; y Andrés Felipe Ethorimn, desarrollador, científico de datos y físico de la Universidad Nacional de Colombia, quienes laboran en la Contraloría General de la República.

"Este es el segundo workshop realizado por el Observatorio en condiciones socioeconómicas del Atlántico, en el cual buscamos que los estudiantes puedan tener un acercamiento teórico y práctico de cómo funciona el análisis de datos dentro de todas las tecnologías informáticas de hoy en día. La analítica forma parte de nuestro día a día, entremos en cualquier plataforma virtual, siempre habrá una base de datos de carácter analítico detrás", explicó Carlos Yanes Guerra, docente del Programa de Economía.

Dentro del workshop se profundizaron los conceptos familiarizados con la analítica y acceso a datos. Los estudiantes pudieron preguntar sobre cómo se puede generar una base de análisis de datos mediante la tecnología del algoritmo, algo que está hoy presente en cada dispositivo informático.

“La analítica está abarcando todo, cualquier tipo de software con el que se puede transmitir información hace parte de este mundo. Toda esta información fluye a través de los datos que generamos al momento de hacer nuestras búsquedas web, nuestras compras online y físicas son usadas por los desarrolladores para generar más consumo diariamente”, expresó Juan Simón Santander.

Asimismo, la analítica descriptiva, también conocida como ‘Big Data’, describe el gran volumen de datos estructurados y no estructurados que inundan una empresa todos los días. Este puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas. “Nosotros como usuarios hacemos la analítica, a través de los datos podemos generar un flujo de información. Mediante los arquitectos se garantiza que la información sea limpia y directa al usuario desde la base de datos”, afirmó Santander.

La complejidad del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, por ende, mediante la analítica de datos, las empresas van redireccionando su negocio. Estas hoy ofrecen sus productos y servicios en base a las necesidades de los clientes, las cuales son ofrecidas a través de un análisis de datos, de ahí la importancia de cómo usar los datos y exprimirlos al máximo.


                          El Workshop se desarrolló en el Lab. de Economía.

Por otro lado, otra temática tocada dentro del Workshop fue la inteligencia artificial, debido a que esta puede ser utilizada para reemplazar la capacidad informática y neutral que posee el ser humano ante los avances tecnológicos.

"La inteligencia artificial es dependiente del ser humano, un problema que tenemos es cómo definir la inteligencia artificial, sin embargo su esencia siempre será informática, y esa evolución avanza de acuerdo a un fin adaptativo que le damos los seres humanos. Por ende la inteligencia artificial siempre será dependiente del humano, el hombre siempre va a tener la última opción", argumentó Andrés Felipe Ethorimn.

La actividad finalizó con el componente práctico, donde los estudiantes utilizaron dos herramientas de software analítico: Python y Gephi, para simular datos reales de una empresa de telecomunicaciones, con el objetivo de medir la capacidad para tomar decisiones en tiempo real.


                        Estudiantes durante el ejercicio de análisis de datos.

"Es un ejercicio para medir la capacidad de los estudiantes a la hora de realizar un análisis de Big Data, utilizando datos reales de una empresa de telecomunicaciones y mediante estos poder explicarle a la empresa dónde es el fuerte de su mercado y cómo aprovechar al máximo los datos analiticos", manifestó Ethorimn.
 

Por Jordy Barrios

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