Data Analyst, traducido literalmente, Analista de Datos es una profesión cuya demanda viene en alza de un tiempo hasta ahora. ¡No te pierdas este artículo de Coderhouse! Te contamos qué hace un analista de datos, en qué se diferencia con un data scientist y que hay que estudiar para ser un data analyst. 

Cada acción realizada en el mundo online deja una huella digital conformada por datos, los cuales ordenados, contextualizados y analizados tienen un poder inimaginable y pueden ser utilizados para mejorar las operaciones y márgenes de las corporaciones que decidan sacarle provecho a las migajas de información valiosa que las personas dejan a disposición al navegar por el ciberespacio.

Antes de profundizar en qué hace un analista de datos y enumerar sus tareas, introduciremos algunos conceptos fundamentales como, por ejemplo, la diferencia entre data analytics y data science y entre datos, información y conocimiento.

Seguramente, si estás aquí, es porque quieres aprender más sobre esta fascinante disciplina, así que comencemos de inmediato. 

¿Qué son los datos?

Un dato es un hecho o evento que se ha registrado y, por sí solo, no posee significación alguna, sino que debe ser interpretado dentro de un contexto. En otras palabras, los datos son un fragmento de la realidad que deben ser puestos en relación con otros, siguiendo un orden lógico para poder establecer conclusiones o generar información.

Estos datos son producidos todo el tiempo, más aún en un contexto en el que existen más de 6.000 millones de usuarios de smartphones y está interpelado por el IOT o Internet de las Cosas.

Para este año se estima que la cantidad de datos generados digitalmente sea de 2.142 zettabytes, cuando en 2018 esta cifra fue de tan solo 33 zettabytes. Tal crecimiento exponencial hace que la depuración, organización y contextualización de los mismos cobre aún mayor relevancia, prefiriendo siempre la calidad antes que la cantidad para, por ejemplo, decidir qué interfaz de usuario es mejor para determinada aplicación, determinar qué producto tendrá mayor aceptación en un target determinado o incluso conocer las preferencias en la modalidad de envío de los compradores. 

El proceso de toma de decisiones basadas en datos o Data Driven Decision Making (DDDM) evita que los responsables de hacerlo se guíen meramente por su intuición y visión subjetiva -lo cual puede tener severos impactos en los resultados- brindando la posibilidad de establecer parámetros objetivos, medibles y contrastables para elegir una opción con certeza de que será -estadísticamente- lo mejor para la organización. 

¿Cuál es la diferencia entre datos, información y conocimiento? 

Muchas veces, en el día a día, solemos intercambiar términos que a simple vista parecen significar lo mismo, pero cuando indagamos un poco más, aunque sutiles, existen diferencias entre los mismos. Si aún consideras que es posible sustituir la palabra “dato” por “información” indistintamente, estamos a punto de cambiar eso.

Como hemos comentado más arriba, los datos son como las piezas de un rompecabezas desparramadas por el espacio, no hay un orden, no están completos y tampoco sabemos si contamos con la totalidad de los mismos a la hora de sacar conclusiones.

A diferencia de estos, la información es un conjunto de datos. Posee utilidad social, tiene la capacidad de comunicar un mensaje y contribuir a la toma de decisiones estratégicas. En otras palabras, es orientativa para la acción, posee relevancia y propósito.

El conocimiento, siguiendo con las metáforas, podría imaginarse como el peldaño previo a  la cúspide de una pirámide -en cuya base se encuentran los datos-, ya que es el resultado de combinar experiencias, información y savoir-faire.

Al conocimiento existente, siempre puede incorporarse nuevo, como si fuera una especie de tesis-antítesis, deconstruyendo aquel que ya existía para reemplazarlo o añadir más conocimiento. 

Por último, en la punta de la pirámide del conocimiento se halla la sabiduría, la cual se obtiene cuando el conocimiento puede ser puesto en práctica, cuando la información puede ser asimilada y utilizada para la resolución de problemas. Es la integración de las categorías presentadas anteriormente. 

¿Qué hace específicamente un Data Analyst? 

Habiendo establecido la importancia de los datos y las diferencias entre datos, información, conocimiento y sabiduría, podemos ahora compartir qué hace un data analyst o analista de datos. 

El data analyst es el encargado de extraer, agrupar, ordenar y clasificar esos datos que se han podido recopilar, a partir de estructuras o un sistema predeterminado para, una vez gestionados, elaborar informes de utilidad estratégica que puedan ayudar o fundamentar la toma de decisiones. 

Si estas funciones, sumadas al gran aporte y valor que aportan los analistas de datos a una organización, despiertan tu interés, de seguro te estarás preguntando cómo ser un analista de datos y cuáles son sus requisitos. No te preocupes, en el siguiente apartado te compartiremos las principales características de un buen data analyst. 

¿Cuáles son las tareas específicas de un Data analyst?

Te contamos qué hace específicamente un Analista de Datos punto por punto.

• Recopilación de datos: esta es la primera tarea antes del análisis y procesamiento de datos. El Analista de Datos identifica la información para luego estructurar y ordenar los datos. Esta recopilación de datos puede provenir de encuestas o interacciones de sitios web.

• Limpieza de datos: eliminar errores o datos duplicados.

• Modelación de datos: diseñar estructuras, categorización y relación de datos.

• Interpretación de datos: identificar patrones para resolver problemas puntuales. Los datos brindan información de valor para la compañía y dicen mucho sobre los clientes, mediante la identificación de patrones de comportamiento de las personas. Esto permite tomar decisiones más estratégicas que impactarán positivamente en el negocio.

• Propuesta de soluciones: luego de identificar los problemas que pueden afectar la productividad de una empresa, el Analista de Datos debe desarrollar modelos predictivos para seleccionar la solución más adecuada.

• Presentación de datos: comunicar los resultados mediante visualizaciones en gráficos y enviar los informes al sector que corresponda.

¿Qué necesito saber para ser un buen Data Analyst?

Un buen Data Analyst debe poseer una capacidad analítica, habilidades relacionadas con el razonamiento lógico, atención al detalle y entendimiento del modelo de negocio en el que esté gestionando el análisis de datos. 

Para el trabajo de un analista de datos se destaca el uso de la estadística para analizar de forma descriptiva, como también del diagnóstico para analizar la información. 

Adicionalmente, es importante tener buenas bases en herramientas tecnológicas que permitan gestionar los datos, tales como SQL y herramientas de visualización. Además de las características mencionadas, considerando que, por lo general, el trabajo de los analistas de datos se da en empresas, es claro que deben contar con la capacidad de comunicarse, interactuar y trabajar en equipo. Es fundamental el trabajo en conjunto del analista de datos con otras áreas y la correcta articulación para que la información obtenida a partir de los datos esté disponible en todos los niveles y, efectivamente, cumpla su propósito es fundamental.

Por otra parte, el poder de síntesis y la capacidad de comunicar de forma sencilla y comprensible información compleja, seguramente, será un don muy apreciado por los reclutadores y el equipo a la hora de evaluar el trabajo de un analista de datos.

Otro ítem importante a la hora de decidir si quieres trabajar en análisis de datos es la curiosidad. Si eres una persona que intenta constantemente ir más allá de lo aparente, buscar soluciones a problemas que no son evidentes y no tienes miedo a los cambios, definitivamente el rol de analista de datos es para ti.

¿Cuál es la diferencia entre Análisis de Datos y Ciencia de Datos?

En la era del Big Data, donde los datos se producen constantemente a una velocidad sorprendente, en un volumen inconmensurable y algunas herramientas tradicionales terminan quedando obsoletas frente a tal situación, las empresas interesadas en optimizar sus procesos, reducir costos y tomar decisiones eficientemente acuden a la Ciencia de Datos.

Data Science o Ciencia de Datos se diferencia de Análisis de Datos. La primera es una disciplina independiente, relativamente novedosa y en auge, pero, a la vez, presente desde la década de los setenta aproximadamente. A través de la misma, es posible generar información y llegar a conclusiones más acertadas, en menor tiempo y con menos margen de error.  Utilizando tecnología como el machine learning, el aprendizaje automático, deep learning e inteligencia artificial, los esfuerzos aparejan mejores resultados. 

Un ejemplo de las posibilidades que brinda la utilización de estas tecnologías en el marco de Data Science es la recomendación automática basada en datos y la predicción de acciones a tomar sobre determinados comportamientos del negocio.

Cuando escuchamos una canción muchas veces en repetición o le damos “me gusta”, de forma instantánea, el sistema es capaz de detectar un patrón de comportamiento y generar información útil a partir de los datos recopilados para sugerir otras canciones con características similares que pueden llegar a gustarnos.

Esto, además de ser un gran avance en cuanto a la experiencia de usuario, ya que se facilita el traspaso de una canción a otra sin tener que buscarla y determinar si, efectivamente, es de nuestro agrado, favoreciendo la permanencia en la plataforma, es un arma de doble filo porque limita la posibilidad de acceder a nuevos y diversos contenidos, en el caso del ejemplo planteado. Por otra parte, para las organizaciones que sepan implementar correctamente estas tecnologías todo serán beneficios.

En el checkout de una tienda online, tener acceso a los datos del visitante y transformarlos en información en menos de una milésima de segundo, permite incrementar el valor del ticket promedio al aplicar técnicas de cross selling, por ejemplo.

Este proceso es tan eficaz que el comprador ni siquiera notará que hay un análisis tan intrincado detrás, sintiéndose hasta sorprendido por la precisión de las recomendaciones. 

La diferencia entre Análisis de Datos y Ciencia de Datos radica en que el primero es tan solo una de las aristas comprendidas dentro de la segunda. Esta última abarca la recopilación de enormes volúmenes de datos o big data, filtrado, estructuración, clasificación y detección de patrones sustentados en evidencia que sirvan para la toma de decisiones estratégicas. 

Otra diferencia entre la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos es que la primera se relaciona más con la predicción de comportamientos basada en hechos anteriores, es decir, que está orientada al futuro, mientras que el Análisis de Datos se enfoca en el presente, brindar soluciones a problemas o incógnitas actuales.

A su vez, el trabajo en Análisis de Datos suele partir de una hipótesis y se basa en la información creada para comprobar o rechazar la misma. En cambio, la Ciencia de Datos crea nuevas preguntas. 

¿Cuáles son los lenguajes de programación más utilizados en el Análisis de Datos y Ciencia de Datos?

Existen una serie de técnicas y herramientas específicas para analizar datos o Big Data con precisión y eficiencia, si bien hay análisis que pueden ser realizados en planillas de Excel, cuando el volumen de datos por depurar o clasificar es tal, la complejidad se incrementa y debemos acudir a la tecnología. 

En Ciencia de Datos y Análisis de Datos, los lenguajes de programación, tales como Python, R o Julia, son indispensables para conseguir dar forma a los datos y, por otro lado, se complementan con lenguajes de consultas de bases de datos como SQL. Esta unión permite que nos quedemos solo con los datos necesarios, estructurarlos y convertirlos en insights útiles. 

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¿Por qué se utiliza Python en Análisis de Datos y Ciencia de Datos? 

Python es un lenguaje de programación de código abierto y posee una gran aceptación debido a que es de los lenguajes más sencillos de leer y aprender, por la simpleza que su sintaxis única ofrece. Es por dicha sencillez que se vuelve el lenguaje ideal para trabajar con Big Data, no solo es fácil de interpretar, sino que también soporta complejas operaciones. 

Como último punto, por su popularidad, existen muchísimas personas y comunidades disponibles para ayudar a quienes recién comienzan su camino en Python, lo cual siempre es bueno a la hora de despejar dudas. 

Con respecto a SQL o Structured Query Language, es un lenguaje muy práctico cuando se trabaja con bases de datos, sirve para modificar, ordenar y descargar los datos allí presentes. Básicamente, sirve para trabajar con diferentes conjuntos de datos y analizar las relaciones entre ellos, por eso también se lo llama un lenguaje relacional. La capacidad de realizar cálculos avanzados y complejos vuelve este lenguaje la opción ideal para trabajar con Big Data e implementar Machine Learning, por mencionar un ejemplo. 

Haciendo un repaso por lo visto hasta el momento, el Análisis de Datos o Data Analytics está estrechamente ligado a la inteligencia del negocio o BI. Aquel que trabaje como analista de datos debe ser capaz de procesar grandes volúmenes de datos y convertirlos o sintetizarlos en información de relevancia para la empresa, que sea valiosa pero comprensible y accionable. 

A modo de conclusión, podemos decir que si bien hay diferencias entre Data Scientist y Data Analyst, ambos requieren atención al detalle, pensamiento lógico y una mentalidad innovadora. 

Pero no sólo se deben considerar las características personales, sino que las habilidades técnicas también son esenciales si deseas perseguir una carrera en Data Analytics. Por eso, manejar los lenguajes de programación mencionados, entre otros, y estar dispuesto a aprender constantemente -ya que la evolución es permanente y el entorno cambiante- cuestionar todo y confiar más en los datos que en tu propio juicio, Coderhouse es el lugar para aprender todo sobre esta fascinante y demandada profesión. 

¿Por qué las compañías ofrecen empleo de Data analyst?

Como mencionamos anteriormente, el empleo de Analista de Datos viene en alza desde hace algunos años. El rol del Data Analyst es fundamental en una empresa, ya que aporta información de valor para el desarrollo del negocio. Te contamos por qué la carrera de Analista de Datos es una de las que mayor demanda en el mercado posee: 

• Ofrece seguridad a la empresa, protegiendo el negocio de amenazas y ataques. De este modo, previene fraudes.

• Permite la personalización de servicios, ya que los Analistas de Datos analizan, interpretan y ofrecen información para crear un buyer persona.

• Mejora la competitividad de la empresa, porque analizan datos sobre la competencia y, de este modo, toman mejores decisiones. Además, al interpretar datos pueden conocer las necesidades del mercado y llevar a cabo el desarrollo de productos de alto impacto.

• Brinda a la compañía conocimiento de valor sobre el cliente y esto colabora en una buena toma de decisiones.

• El Analista de Datos realiza análisis para evaluar el futuro de la empresa.

• Identifica y resuelve problemas.

• Predice tendencias del mercado al reconocer patrones.

¿Qué estudiar para ser Analista de Datos?

En los últimos años, frente a la necesidad de las empresas de contratar profesionales orientados a Big Data, la demanda de Analistas de Datos ha crecido considerablemente. En este sentido, es importante destacar que las necesidades de mercado han incidido en la educación y nuevas formaciones han nacido.

Hoy en día hay numerosos Cursos y Carreras de Analista de Datos que brindan una formación práctica actualizada a las innovaciones y que ofrecen herramientas para una mejor salida laboral.

¿Cuál es el perfil de un Data analyst?

Tal vez el mundo del análisis de datos ha despertado tu interés tras notar la alta demanda de esta profesión en el mercado. Si es así, seguramente quieras saber que precisas para ser un Analista de Datos. En este apartado del artículo, te contamos qué habilidades y conocimientos necesitas para ser un gran Analista de Datos.

• Conocimientos en matemáticas para analizar bases de datos.

• Estudios en Ciencias de la Computación o afines.

• Conocimientos en programas de extracción de datos.

• Conocimientos en software de visualización de datos.

• Conocimientos en Python, SQL y Oracle.

• Habilidad para el trabajo en equipo.

Son varias las características por las cuales las empresas buscan a estos profesionales. Te indicamos cuáles son y, de este modo, cómo ser un buen Analista de Datos.

• Curiosidad: es una cualidad necesaria para ser un gran profesional. La curiosidad por el análisis e interpretación de datos son clave en el empleo de un Analista de Datos, ya que teniendo en cuenta el caudal de datos que manejan las empresas, el experto debe recoger esos datos, analizarlos y exprimirlos todo lo posible.

• Resolver problemas: el trabajo de un Analista de Datos requiere resolución a tiempo de inconvenientes.

• Vocación para los números: debe tener profundos conocimientos en matemáticas y estadística.

• Resolver problemas técnicos: el trabajo de un Analista de Datos no solo implica el análisis e interpretación de números, también requiere la resolución de problemáticas técnicas y, por ello, debe conocer otros lenguajes informáticos.

• Adaptabilidad: un buen Analista de Datos debe adaptarse a diversos sectores de la compañía.

Podríamos distinguir, entonces, entre habilidades analíticas y de comunicación. Con respecto a las primeras, un buen Analista de Datos deberá saber gestionar proyectos, dominar Excel, manejar softwares de BI, tener conocimientos básicos de marketing, conocimientos en números y capacidad para trabajar con visualización de datos. Con respecto a las habilidades de comunicación de un Analista de Datos, nos referimos a la exposición clara de resultados, la resolución de conflictos, enfoque analítico y lógico, interés por la investigación, buena organización y buen manejo en el ámbito comercial. 

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