¿Por qué los datos son el nuevo petróleo y cómo aprender a aprovecharlos?

Vivimos en la era de la información. Cada clic, compra o interacción en línea genera una enorme cantidad de datos que, bien analizados, pueden impulsar decisiones estratégicas en todos los sectores.

Esta realidad ha dado lugar a una afirmación global ampliamente aceptada: “los datos son el nuevo petróleo”, porque se han convertido en el recurso más valioso para la innovación, la economía digital y la transformación empresarial.

El pregrado en Ciencia de Datos de la Universidad Central forma profesionales capaces de extraer, procesar y analizar este recurso con rigor científico y visión estratégica, convirtiendo los datos en conocimiento y oportunidades de valor.

Tabla de contenido

1. ¿Por qué se dice que los datos son el nuevo petróleo?
2. El papel del científico de datos en la economía digital
3. Cómo se aprende a aprovechar los datos desde el pregrado en Ciencia de Datos
4. Herramientas clave en la formación del analista moderno
5. Casos reales: el impacto del análisis de datos en las organizaciones
6. Conclusión
7. Preguntas frecuntes

¿Por qué se dice que los datos son el nuevo petróleo?

La expresión “los datos son el nuevo petróleo” fue popularizada por Clive Humby, matemático británico y pionero en analítica de datos. Su frase describe una verdad fundamental: al igual que el petróleo crudo, los datos por sí solos no tienen valor; necesitan ser refinados, organizados y analizados para convertirse en información útil.

Hoy, tanto las grandes corporaciones tecnológicas como las startups emergentes basan su éxito en la capacidad de interpretar datos y predecir comportamientos.

Según el informe Data Never Sleeps 12.0 de Domo (2024) , cada minuto en Internet se generan más de 328 millones de gigabytes de información, lo que refleja la magnitud del flujo de datos que circula en el mundo digital. Solo quienes saben analizarlos pueden transformarlos en innovación, eficiencia y crecimiento sostenible.

El papel del científico de datos en la economía digital

El científico de datos es el profesional que interpreta este nuevo mundo de información. Su función combina estadística, programación, inteligencia artificial y pensamiento crítico para resolver problemas complejos.

En sectores como el financiero, el médico, el educativo o el gubernamental, los científicos de datos se encargan de:

• Identificar patrones y tendencias en grandes volúmenes de información.
• Diseñar modelos predictivos que anticipen el comportamiento de los consumidores.
• Tomar decisiones basadas en evidencia, reduciendo la incertidumbre.
• Crear soluciones tecnológicas mediante machine learning o inteligencia artificial.

Por ello, cursar un pregrado en Ciencia de Datos abre las puertas a una de las profesiones con mayor demanda y mejor proyección laboral a nivel global.

Cómo se aprende a aprovechar los datos desde el pregrado en Ciencia de Datos

El programa de Ciencia de Datos de la Universidad Central ofrece una formación integral que combina el dominio técnico con la comprensión ética y estratégica del uso de la información.

Durante la carrera, los estudiantes desarrollan habilidades en tres ejes fundamentales:

• Análisis estadístico y matemático: para comprender la estructura y el comportamiento de los datos.
• Programación y automatización: utilizando lenguajes como Python, R o SQL.
• Toma de decisiones y comunicación de resultados: para traducir los hallazgos en valor empresarial y social.

Además, el programa fomenta la participación en proyectos interdisciplinarios, donde los estudiantes enfrentan retos reales de la industria, como el diseño de modelos predictivos para optimizar procesos o mejorar la experiencia del usuario.

Herramientas clave en la formación del analista moderno

Un científico de datos necesita dominar herramientas que le permitan extraer, limpiar y visualizar información de forma eficiente. En el pregrado en Ciencia de Datos se trabaja con tecnologías de vanguardia como:

• Python y R para análisis estadístico y modelado.
• Power BI y Tableau para visualización y comunicación de resultados.
• SQL y MongoDB para la gestión de bases de datos estructuradas y no estructuradas.
• TensorFlow y Scikit-learn para implementar modelos de inteligencia artificial.

Estas herramientas preparan al estudiante para integrarse en entornos empresariales globales, donde la analítica avanzada y la inteligencia artificial son pilares de la competitividad.

Casos reales: el impacto del análisis de datos en las organizaciones

El análisis de datos no se limita al ámbito tecnológico; hoy todas las industrias aprovechan la información para mejorar su desempeño.

Por ejemplo:

• En salud, los modelos predictivos permiten anticipar brotes epidemiológicos y mejorar diagnósticos.
• En comercio, la analítica ayuda a personalizar la experiencia de compra y fortalecer la fidelización de los clientes.
• En el sector público, los gobiernos utilizan datos abiertos para optimizar políticas públicas y fomentar la transparencia.

De acuerdo con el McKinsey Global Institute (2024), las empresas que basan sus decisiones en datos pueden aumentar su productividad hasta en un 25 % en comparación con aquellas que no aplican analítica avanzada.

Esto demuestra que la formación en Ciencia de Datos de la Universidad Central no solo impulsa carreras individuales, sino que también contribuye directamente a la transformación de los sectores productivos del país.

Conclusión

Los datos son la nueva fuente de energía de la economía del siglo XXI. Sin embargo, su verdadero valor surge solo cuando se transforman en conocimiento útil.

El pregrado en Ciencia de Datos de la Universidad Central ofrece las herramientas y el enfoque interdisciplinario necesarios para dominar este proceso: desde la recopilación y análisis hasta la interpretación estratégica.

Aprender a aprovechar los datos no es solo una habilidad técnica: es una capacidad de liderazgo, innovación y visión de futuro.

Preguntas frecuentes