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especializados logran anticiparse a las tendencias del
1.2 Conceptos Fundamentales mercado, reducir costos operativos y mejorar la
eficiencia de sus estrategias digitales.
El eCommerce se define como la compraventa de
bienes y servicios mediante plataformas digitales,
aprovechando la conectividad global de Internet [1] No obstante, en mercados emergentes, la falta de
formación técnica y acceso a programas especializados
Por su parte, la especialización en datos abarca el uso agrava la brecha digital y económica, limitando el
de técnicas de análisis, minería y modelado estadístico aprovechamiento pleno del potencial que ofrecen los
para extraer información útil a partir de grandes datos. Esta carencia impide que muchas
volúmenes de datos “Big Data”. Estas técnicas son organizaciones locales compitan en igualdad de
esenciales para las empresas que buscan comprender condiciones frente a empresas de países con mayor
las preferencias de los usuarios y optimizar sus desarrollo tecnológico.
estrategias comerciales [4].
Por ello, promover la formación en ciencia de datos y
El vínculo entre ambas áreas se basa en el uso de fortalecer las capacidades analíticas se convierte en
algoritmos de aprendizaje automático (Machine una prioridad para impulsar la innovación, la
Learning) y analítica predictiva, que permiten productividad y el crecimiento sostenible de las
identificar patrones de comportamiento y ofrecer economías en desarrollo.
recomendaciones personalizadas [5].
2 Metodología
1.3 Estado del Arte
Para este estudio, se adoptó una metodología mixta que
Según McKinsey & Company, el 70 % de las empresas combina revisión bibliográfica exhaustiva con análisis
con mayor crecimiento en eCommerce utilizan de casos reales y simulaciones conceptuales. Se
estrategias basadas en datos para la toma de decisiones revisaron más de 50 fuentes académicas y reportes de
comerciales. Estas estrategias incluyen la industria sobre Big Data en eCommerce, utilizando
segmentación dinámica de clientes, la predicción de herramientas como Python para simular análisis de
abandono y la detección de fraudes en tiempo real. datos (aunque no se ejecutan aquí por limitaciones de
formato).
Los estudios más recientes en inteligencia artificial
aplicada al comercio electrónico destacan la Se seleccionaron plataformas como Amazon, Shopify
importancia del aprendizaje profundo (deep learning) y Mercado Libre para evaluar la integración de datos
para generar recomendaciones personalizadas. En [4], en personalización. Además, se analizaron datos
se demuestra que los algoritmos de redes neuronales estadísticos de desigualdades digitales de
permiten anticipar patrones de compra con un 85 % de organizaciones como la UNCTAD y el FMI.
precisión promedio. Subapartados incluyen instalación de herramientas
analíticas, desarrollo de modelos conceptuales y
De acuerdo con [6], el reto actual radica en formar aplicación práctica, con énfasis en métricas
profesionales especializados capaces de combinar cuantitativas.
conocimientos técnicos en analítica con una
comprensión integral del entorno empresarial digital 2.1 Instalación y Herramientas
Se consideran frameworks como Hadoop para
1.4 Importancia de la Especialización en procesamiento de Big Data distribuido y TensorFlow
Datos para machine learning, aplicados en entornos cloud
como AWS o Google Cloud.
La especialización en datos representa un componente
esencial en la era digital, ya que permite formar
profesionales capaces de gestionar, analizar e La instalación implica configuración de entornos
interpretar grandes volúmenes de información para la virtuales con pip para paquetes como pandas y scikit-
toma de decisiones estratégicas. Esta capacitación learn, manejando volúmenes de datos mediante
incluye el dominio de herramientas avanzadas como clusters. Para análisis en eCommerce, se usan APIs de
Hadoop, TensorFlow, y otros entornos de análisis plataformas como Shopify para extracción de datos en
masivo, que facilitan la extracción de insights tiempo real.
accionables a partir de datos estructurados y no
estructurados. En contextos de mercados emergentes, herramientas
open-source como Apache Spark son preferidas por su
En el ámbito del comercio electrónico (eCommerce), costo bajo, facilitando adopción en regiones con
la especialización en datos se traduce en ventajas recursos limitados. Se detalla el proceso: instalación de
competitivas tangibles, como el incremento en las Docker para contenedores, configuración de entornos
tasas de retención de clientes, la personalización de la Jupyter para prototipado.
experiencia de compra y la optimización de campañas
de marketing basadas en comportamiento del
consumidor. Las empresas que integran profesionales
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