¿Por qué es clave estudiar Management Analytics?

¿Qué tienen en común las aplicaciones que nos permiten llegar a nuestros hogares en menor tiempo con las herramientas que usan los entrenadores de la NBA para evaluar jugadores? ¿O los pronósticos del clima con las estrategias para pautar avisos publicitarios online?

Todos estos ejemplos usan herramientas de Analytics para analizar grandes volúmenes de información que permitan comprender patrones, realizar pronósticos y, principalmente, tomar decisiones. Quienes se dedican a la gestión de datos y combinan una buena formación en negocios, lideran actualmente en posiciones de Management Analytics.

¿De qué trata Management Analytics?

Management Analytics es una disciplina que combina conocimientos de análisis de datos con la de dirección y gestión de empresas. Debido a que la cantidad de usos de datos y aplicaciones en el mundo real es cada vez mayor, la demanda de estos profesionales es cada vez más alta. El reconocimiento facial, las órdenes por voz a los asistentes virtuales, los chatbots, la prevención del fraude bancario, el otorgamiento de préstamos y el diagnóstico médico nos dan una idea de las oportunidades que se presentan en diferentes industrias.

Analytics está intrínsecamente ligado con inteligencia artificial, machine learning, deep learning, estadística y procesamiento de lenguaje natural, entre otras disciplinas. Los datos están presente en nuestras vidas en todo momento, aunque no nos demos cuenta: cuando hacemos una búsqueda en Google, cuando Netflix nos recomienda una película o cuando LinkedIn nos sugiere una búsqueda laboral.

Los profesionales actuales utilizan Business Intelligence, que es el uso de estrategias y herramientas que sirven para transformar información en conocimiento, con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa. En consecuencia, cuentan con las herramientas adecuadas, visión de negocios, creatividad y espíritu emprendedor estarán frente a una gran oportunidad para tener una ventaja competitiva en el mundo laboral.

Management Analytics: la especialización de esta década

Transformar grandes volúmenes de información en decisiones de negocios no es una tarea fácil: capturar, procesar, analizar y visualizar datos es una actividad muy demandada que hoy por hoy permite obtener ventajas competitivas.

Los campos esenciales en el manejo eficaz de datos dentro de una organización son Data Science y Data Analytics, pero ambas áreas son distintas. La diferencia entre data science y data analytics es que la primera se enfoca en la construcción de modelos predictivos y en la generación de conocimiento a largo plazo, mientras que Data Analytics se centra en la interpretación inmediata de datos para apoyar decisiones tácticas.

Las industrias digitales, el sector financiero, el retail y el comercio electrónico, entre otros, generan miles de millones de piezas de información que si son utilizadas correctamente pueden tener un efecto muy poderoso en los resultados de las organizaciones. Su impacto aplica tanto al desarrollo de nuevos productos y servicios, la fijación de precios, las estrategias de selección de los recursos humanos, la cadena de abastecimiento y producción, entre otros.

Es por ello que los profesionales de esta disciplina deben contar con una formación que posea conocimientos avanzados de ciencia de datos, inteligencia artificial y machine learning con herramientas de negocios. En simultáneo, debe desarrollar sus habilidades gerenciales relacionadas con el liderazgo, trabajo en equipo, gestión de la diversidad, presentaciones efectivas, etc.

Ese es el perfil de un licenciado en Management con orientación en Analytics.

¿Cuál es la salida laboral de un profesional en Management Analytics?

En la era digital, la gestión de datos es uno de los conocimientos más dinámicos y demandados en el ámbito empresarial. Los especialistas en Management Analytics desempeñan un papel crucial al transformar datos en decisiones estratégicas fundamentadas, que contribuyen al éxito de los proyectos y organizaciones.

Algunas de las posiciones en las que se pueden desempeñar son:

• Analista de operaciones: Usa modelos analíticos para optimizar procesos internos y mejorar la eficiencia operativa.
• Científico de datos en investigación y desarrollo: Aplica técnicas de análisis avanzado para innovar en productos y procesos.
• Analista de riesgos y cumplimiento: Es quien evalúa datos para identificar riesgos financieros, regulatorios y de fraude.
• Analista de datos: Una de las posiciones más demandadas, extrae, procesa y visualiza información para respaldar la toma de decisiones estratégicas.
• Científico de datos: Desarrolla modelos de machine learning y análisis predictivo para extraer insights de grandes volúmenes de datos.
• Lead Data Scientist: Diseña modelos de machine learning y análisis avanzado para resolver problemas complejos del negocio.
• SEO o CRM Manager: Usa analytics para optimizar estrategias de posicionamiento web o gestión de relaciones con clientes mediante segmentación y automatización.
• Analista de datos financieros: Evalúa tendencias financieras y desarrolla modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones económicas.
• Consultor de Analytics Brinda asesoramiento a empresas sobre cómo utilizar la analítica de datos para optimizar estrategias y procesos.
• Especialista en Customer Analytics: Analiza datos de clientes para mejorar segmentación, personalización y estrategias de fidelización.
• Especialista en optimización de Marketing: Usa datos para mejorar la conversión de campañas y optimizar el retorno de inversión en marketing.
• Business Manager: Aplica analytics para optimizar procesos operativos, mejorar eficiencia y evaluar KPIs que guíen la toma de decisiones.
• Gerente de Marketing: Se apoya en analytics para diseñar estrategias de segmentación, medir el impacto de campañas y mejorar la conversión.
• Gerente de Marketing Digital: Usa análisis de datos para evaluar campañas, optimizar inversiones publicitarias y mejorar la experiencia del usuario.
• Director de Business Intelligence: Lidera equipos de BI para transformar datos en insights accionables que orienten la estrategia de la empresa.
• Director de Operaciones: Utiliza analítica de datos para mejorar la eficiencia operativa, gestionar costos y optimizar la cadena de suministro.
• Director de Finanzas: Implementa modelos predictivos y análisis financiero para mejorar la planificación presupuestaria y la gestión de riesgos.
• Director de Estrategia Digital: Usa datos para definir estrategias digitales, automatizar procesos y mejorar la experiencia del cliente en canales digitales.
• Customer Intelligence Manager: Analiza patrones de comportamiento del cliente para personalizar experiencias y aumentar la retención.
• Chief Data Officer: Lidera la estrategia de datos de la empresa, asegurando calidad, gobernanza y uso eficiente de la información.
• CEO / Director General: Utiliza análisis de datos para tomar decisiones estratégicas basadas en métricas de negocio, tendencias del mercado y desempeño organizacional.
• Consultor de Business Intelligence: Diseña soluciones BI para transformar datos en información útil para la empresa.
• Emprendedor: Aprovecha herramientas de análisis para identificar oportunidades de mercado, segmentar clientes y optimizar modelos de negocio.

Con la transformación digital, el auge de la inteligencia artificial y la necesidad de optimizar operaciones, las oportunidades de empleo para egresados de Management Analytics están en aumento, lo que permite el acceso a salarios competitivos y posiciones en sectores como la banca, el retail, la tecnología y la salud, donde se necesitan expertos en análisis de datos que puedan convertirlos en ventajas competitivas, con habilidades en modelado predictivo y business intelligence.

¿Dónde estudiar Management Analytics?

Algunas de las características distintivas que se pueden mencionar de la Licenciatura en Management con orientación en Analytics en la Universidad de Palermo son:

Plan de Estudios:

• Formación en Negocios: Posee una duración de cuatro años y te prepara para dirigir y gestionar empresas o proyectos con una sólida formación en administración, marketing, economía, contabilidad, finanzas, data science y recursos humanos.
• Herramientas de Analytics: Brinda conocimientos para almacenar, procesar, visualizar y analizar grandes volúmenes de datos para transformarlos en información de valor y ventajas competitivas. Enseña las herramientas de Analytics tales como bases de datos, visualización y análisis de la información, programación y machine learning, entre otros.
• Habilidades en Management: Desarrolla las habilidades en liderazgo, negociación, trabajo en equipo, conducción de equipos interdisciplinarios, oratoria, resolución de conflictos y creatividad
• Conocé más sobre el plan de estudios de Management Analytics.

Ventajas de estudiar Management Analytics en la Universidad de Palermo:

La carrera de Management Analytics de la UP se dicta en modalidad online, presencial o combinando ambas alternativas. La Universidad de Palermo cuenta con la mejor tecnología en educación y clases participativas diseñadas especialmente para el aprendizaje a distancia. Asimismo, el cuerpo docente está integrado por reconocidos profesionales referentes en la disciplina.

Por otro lado, los estudiantes tienen posibilidad de realizar intercambios internacionales con más de 150 prestigiosas universidades del mundo que enriquecen la experiencia y formación universitaria.

Tamnbién la UP, impulsa el Desarrollo Profesional y Emprededor a través de diferentes iniciativas: cuenta con el Departamento de Desarrollo Profesional, donde búsquedas laborales, pasantías y vinculaciones con empresas ayudan a los estudiantes a insertarse en el mercado laboral; y el Centro de Emprendedores, CEDEX UP, la incubadora nacional que a través de su mentoreo lleva a la práctica proyectos y emprendimientos. Cabe destacadas que existen además una cantidad de actividades extracurriculares como deportes, programas ejecutivos y eventos que refuerzan el perfil profesional, a la vez que fortalecen en networking y las oportunidades.

Sin duda, la combinación de la tecnología y la ciencia de datos, crearon la figura de uno de los profesionales más demandados de la industria tecnológica. Hoy quien logra transformarse en un verdadero científico de datos, adquiriendo herramientas y técnicas efectivas para recolectar, procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos a fin de traducirlos en información valiosa y competitiva para una compañía, se convierte en un baluarte dentro de la empresa. Y si además ese profesional posee conocimientos y habilidades en liderazgo, negociación, trabajo en equipo, conducción de equipos interdisciplinarios, oratoria, entre otros, perfila su carrera hacia un camino en ascenso del que sabrá aprovechar de las nuevas oportunidades que los cambios del futuro traigan aparejados.