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Con la finalidad de conocer las motivaciones de compra del cliente y mejorar la productividad de las empresas, las compañías peruanas cada vez más recurren al uso de la ciencia de datos o data science, que apunta a resolver problemas mediante el consumo de datos y utilizando criterios estadísticos, programación informática y conocimiento de negocio.
Actualmente, se sabe que en Perú unas diez empresas ya realizan este tipo de metodología, según señaló Carlos Calderón, gerente general de la consultora tecnológica Datathinking SAC.
Estas empresas son principalmente del rubro telecomunicaciones, banca y finanzas, retail, consumo masivo y del sector belleza.
“Este primer grupo ya lleva dos a cuatro años trabajando en ello, cuentan con niveles de inversión de entre US$ 10 millones y US$ 50 millones al año que comprende uso de sistemas tecnológicos como R, Python, y MatLab, infraestructura y talento humano”, refirió.
Indicó que algunas organizaciones consideran para el manejo de datos unos 50 profesionales que van desde ingenieros de sistemas, estadísticos y economistas. Aunque se tiene el caso de organizaciones que tienen de 200 a 300 profesionales especializados en esta rama.
Avances del mercado
Un segundo grupo comprende unas 20 a 30 empresas de mediana envergadura, que tienen inversiones anuales de US$ 5 millones al año, y se encuentran en una fase temprana de manejo de minería de datos.
Señaló que estas compañías están buscando sistematizar sus actividades y convenciendo a los directorios que el uso del Data Science comenzará a tener más demanda para el conocimiento del mercado.
El también director de la academia de Data Science de UTEC, señaló que actualmente Perú se encuentra retrasado en el manejo de este tipo de metodología con respecto a países como Colombia, Chile y México.
Comentó que, dentro de la región, mercados como Brasil y Argentina ya cuentan con un conocimiento más avanzado. “En tres años es posible que estemos a la par en la región”, anotó.
Respecto al salario, sostuvo que en economías más avanzadas como en Estados Unidos, el promedio anual de un ‘data scientist’ o científico de datos, puede llegar a los US$ 57,000 anual, monto que varía dependiendo de la experiencia del profesional, o si este es uno más orientado a la construcción de programación para uso de minería de datos y ciencia de datos, o si tiene alto conocimiento del negocio en el que trabaja.
Alcances del sector
El ejecutivo mencionó que, en el caso de empresas pequeñas, lo recomendable es comenzar a sistematizar y organizar los datos con los que cuentan, como operaciones, logística o contabilidad. “Es importante digitalizar todos los datos posibles, luego extraer información relevante o buscar monetizar con esta información”, dijo.
Agregó que para la instalación de estas herramientas en Data Science, es importante hacer trabajos puntuales o pruebas pilotos, que les permita generar retorno de inversión en sus fases iniciales, en periodos de seis meses a un año.
A medida que se va ampliando el mayor uso de datos, el tiempo de retorno puede demandar de dos a tres años.
También comentó que es importante manejar las variables demográficas que muestran las estadísticas públicas con la finalidad de hacer geomarketing.
