Data Science: impacto y monetización en organizaciones empresariales
Introducción
Hoy todo lo que hacemos deja huella: abrir una aplicación móvil para pagar en una tienda, realizar una compra por internet o reaccionar a un video de nuestro grupo musical favorito son acciones que generan datos. El verdadero reto no está en acumular toda esa información, sino en comprender qué nos dice. Ahí entra en juego lo que llamamos Data Science, la disciplina que nos permite observar los datos, descubrir patrones y utilizarlos para tomar mejores decisiones.
Hay una frase que siempre dice mi madre: “la vida es una repetición”. Y no se equivoca, porque, si prestamos atención a lo que sucede día tras día, descubrimos que muchas situaciones tienden a repetirse en nuestra vida cotidiana. Con los datos ocurre exactamente lo mismo: reflejan repeticiones que antes pasaban inadvertidas y que hoy nos ayudan a entender mejor la realidad, anticiparnos a lo que viene y decidir con mayor claridad frente a escenarios futuros.
El impacto en las empresas
Cada vez más organizaciones dejan de depender únicamente de la intuición y empiezan a basar sus decisiones en datos. Por ejemplo, un supermercado puede anticipar qué productos se venderán más y en qué momento evitando que los clientes se encuentren con estantes vacíos. Por otro lado, un banco puede identificar qué clientes necesitan un producto específico o detectar movimientos sospechosos antes de que se conviertan en fraude.
Este cambio no es únicamente tecnológico, también es cultural. Cuando los equipos confían en lo que muestran los datos, trabajan con menos suposiciones y más claridad. Esto fortalece a las empresas y les brinda mayor agilidad en un mercado que cambia constantemente.
Cuando los datos empiezan a monetizar
Los datos generan valor de dos formas principales:
Valor directo: cuando los datos se venden o se ofrecen como un servicio.
- De hecho, algunas empresas han desarrollado plataformas que permiten a terceros acceder a información ya organizada y lista para usar.
Valor indirecto: suele ser la más poderosa en la práctica, pues permite optimizar procesos, reducir costos o incrementar ingresos.
- Una empresa de logística que planifica mejor sus rutas ahorra en combustible.
- Un banco que detecta fraudes de manera temprana evita pérdidas millonarias.
- Una marca que segmenta correctamente sus campañas aumenta sus ventas sin desperdiciar recursos en publicidad mal dirigida.
Los retos y la confianza
Trabajar con datos también implica asumir responsabilidades. Es necesario proteger la privacidad de las personas, garantizar que la información utilizada sea confiable y explicar de manera sencilla cómo funcionan los modelos. En Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) estableció estándares exigentes. En el Perú, desde 2025, el nuevo Reglamento de la Ley de Protección de Datos Personales exige a que las empresas utilicen únicamente datos provenientes de fuentes legales y con el consentimiento expreso de las personas.
Más allá de las normas, lo verdaderamente determinante es la confianza. Si un cliente percibe que su información no está segura, se alejará de inmediato, y recuperar esa confianza suele ser mucho más difícil que ganarla en un primer momento.
Conclusiones
Data Science dejó de ser un lujo y se convirtió en una necesidad que permite a las organizaciones tomar decisiones más acertadas, innovar con mayor rapidez y adaptarse a un entorno cada vez más competitivo. El verdadero valor de los datos está en su aplicación para ganar eficiencia, reducir riesgos y mejorar la experiencia de los clientes.
En definitiva, los datos nos muestran aquello que se repite. La clave está en aprender de esas repeticiones, no para tropezar con los mismos errores, sino para aprovechar cada oportunidad que se presente con una visión más clara y estratégica.
Referencias
Demirer, M., Jimenez-Hernandez, D., Li, D., & Peng, S. (2024). Data, Privacy Laws and Firm Production: Evidence from the GDPR. Working Paper Series WP 2024-02, Federal Reserve Bank of Chicago.
Laney, D. B. (2024, 26 de septiembre). Data Monetization Trends: Insights From 1000 Organizations. Forbes.
Zhang, X., Yue, W. T., Yu, Y., & Zhang, X. (2023). How to monetize data: An economic analysis of data monetization strategies under competition. Decision Support Systems, 173, 114012. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.114012
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