La tecnología es una herramienta central para las pequeñas y medianas empresas que quieran crecer de manera sostenible. Ayuda a ordenar, prever y orientar los negocios
Crecer es un desafío para cualquiera, pero para las pymes el esfuerzo se redobla si el objetivo es hacerlo de manera sostenible. Y mucho más en el contexto de la volatilidad económica argentina.
Para ayudar a ordenar, prever y orientar siempre está la tecnología, como el análisis y la ciencia de datos. Herramientas que se pueden convertir en una necesidad para dar el paso de la profesionalización de una pyme.
«En términos generales, el buen uso de los datos ayuda a tomar mejores decisiones y administrar mejor los recursos. Siendo más específico, se busca vender más, fidelizar clientes y reducir costos», indica Fredi Vivas, CEO de RockingData.
CryptoMate es una pyme de base tecnológica que implementó desde su génesis el uso de datos para ser cada vez más innovadores. «No hay espacio en donde no los utilicemos; ya sea para pensar cuánto tiempo nos lleva hacer determinadas tareas, como analizar el impacto de una modificación en alguno de nuestros productos o servicios, utilizamos los datos siempre pensándolos dentro del proceso de mejora contínua: lo que no se puede medir, no se puede mejorar», explica Paula Monticelli, directora de Marketing de la firma.
La realidad es que hasta el emprendimiento más pequeño maneja datos, es como un billetera que cualquier persona posee; la diferencia está en el valor del dato y lo que aparece cuando se ordenan, administran y gestionan. El antes y el después se relaciona de manera directa con el poder de cohesión de la información; allí reside el poder de cualquier negocio.
CIENCIA Y ANÁLISIS
Así como la oferta de aprendizaje para ambos dos existen, también, sus diferencias profesionales. La principal diferencia reside en que el Data Analytics no requiere de conocimientos previos para aprender sobre la temática y se basa en el aprendizaje de Power BI, Tableau, SQL y bases de datos. Por otro lado, en la cursada de Data Science, se aprende el ciclo de vida del dato y es necesario contar con conocimientos previos. «para ser un científico del dato hay que aprender desde su recopilación y preparación hasta su análisis y visualización de una manera efectiva; y para lograrlo se trabaja con algoritmos de machine learning y Python, entre otros», destaca Dario Susnisky, director Académico de Digital House.
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