¿Qué hace un analista de datos? Responsabilidades clave y competencias requeridas

Las responsabilidades de un analista de datos varían drásticamente de una empresa a otra. A diferencia de las carreras de medicina o contabilidad, no existen licencias estatales o nacionales que un analista de datos pueda obtener para demostrar sus cualificaciones. Puede ser realmente difícil tener una comprensión sólida de lo que hace un analista de datos en su día a día. Le ayudaremos a comprender el tipo de preguntas a las que responde un analista de datos, las herramientas que utiliza y le mostraremos cómo puede iniciar una apasionante carrera como analista de datos. La demanda de analistas de datos está creciendo rápidamente a medida que las empresas tratan de aprovechar sus vastos conjuntos de datos para obtener una ventaja competitiva. No hay mejor momento para aprender más sobre el análisis de datos.

Los analistas de datos desempeñan un papel crucial en la transformación de los datos brutos en información práctica para respaldar las decisiones empresariales. Utilizan herramientas estadísticas y lenguajes de programación como SQL, Python y R para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones o tendencias. Por ejemplo, un analista de datos de una empresa de comercio electrónico puede analizar los datos de compra de los clientes para optimizar el inventario y mejorar las estrategias de venta.

Según la Oficina de Estadísticas Laborales, se espera que la demanda de analistas de datos crezca un 23% de 2021 a 2031, mucho más rápido que la media de todas las ocupaciones. El salario medio de los analistas de datos en EE.UU. es de aproximadamente 82.000 dólares al año, lo que pone de relieve el carácter lucrativo de esta carrera profesional.

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Principales responsabilidades de un analista de datos

En esencia, los analistas de datos convierten datos desordenados en información procesable para una empresa u organización. Le corresponde al analista de datos tomar los datos sin procesar y convertirlos en información relevantes para los líderes de las compañías.

Si bien las tareas de un analista de datos cambian de empresa a empresa, existen responsabilidades comunes a la mayoría de los analistas de datos. Si le interesan los detalles de los proyectos típicos de un analista de datos, puedes buscar ejemplos de currículum de los profesionales de datos.

Recuperación y limpieza de datos

Recuperando, limpiando y preparando datos; estas son las tareas en las que un analista de datos pasa el 80% de su día. Las empresas recopilan todo tipo de datos sobre sus acciones de marketing, sus clientes, su producto y todo lo demás. Estos datos se almacenan normalmente en una base de datos. Piensa en una base de datos como una hoja de cálculo enorme con millones y millones de filas.

Para acceder a los datos de una base de datos, debes utilizar un lenguaje de programación denominado SQL. Cuando vas a pescar, necesitas un barco. Piensa en SQL como el barco que necesitas para acceder a los datos desde una base de datos.

Incluso las pequeñas empresas tienen bases de datos de millones de filas. Es tarea del analista de datos averiguar exactamente qué datos necesitan para responder a la pregunta en la que están trabajando. Luego necesitan escribir el código SQL para obtener esos datos y transformarlos en una estructura que pueda responder a su pregunta.

Creación y automatización de informes

La elaboración de informes es una de las funciones principales y más importantes de un analista de datos. Los analistas de datos trabajan muy de cerca con otros departamentos como el de producto y el de marketing para comprender sus necesidades de informes. Para crear un informe que aclare si una nueva iniciativa de marketing está funcionando, por ejemplo, un analista de datos necesita saber qué métricas indican si la iniciativa está "funcionando", cómo calcular esas métricas, dónde se almacenan los datos para hacer esos cálculos y, finalmente, cómo mostrar los datos de manera que sean útiles y procesables para el equipo de marketing.

Después de crear un informe en una herramienta de inteligencia empresarial como Tableau, el analista de datos se encarga de mantener y actualizar el informe según sea necesario. Una cosa es segura para los analistas de datos: los informes fallan debido a cambios en los datos subyacentes utilizados para generar el informe. Tendrás que diagnosticar y solucionar esos problemas para asegurarte de que el informe muestre resultados precisos.

Responder a incógnitas relevantes del negocio

Al igual que los informes, responder a incógnitas relevantes del negocio con datos requiere de la colaboración con otros departamentos. Los analistas de datos nunca trabajan de forma aislada. Tienen que comprender profundamente los problemas del negocio que están tratando de resolver y eso se logra hablando con los compañeros. Los datos aislados son inútiles. El analista de datos debe contar una historia con esos datos.

«Cuando contratamos analistas de datos, tratamos de entender si se sentirán cómodos tomando decisiones donde haya ambigüedades. Queremos analistas que puedan coger los datos, recomendar acciones y, al mismo tiempo, preveer los riesgos asociados a sus recomendaciones», afirma Neal Taparia, CEO de Soliatired. 

Imaginemos que tu empresa lanzó una nueva característica de producto hace un mes. Ahora, tu jefe quiere saber si ese lanzamiento ha tenido un impacto positivo en el negocio. Aquí es donde la creatividad es un activo invaluable para un analista de datos. Tienes que idear una lista de posibles factores que puedan influir en si el lanzamiento fue un éxito, luego cuantificar esos factores y llegar a una respuesta convincente. Por ejemplo, ¿esta nueva característica del producto impactó positivamente en la tasa de conversión de clientes? ¿Mejoró la retención de clientes? ¿Tuvo un impacto en el volumen de solicitudes de soporte al cliente? Como analista de datos, tendrás que formular estas preguntas y luego combinar las respuestas a estas diversas preguntas para decidir si la característica del producto ayudó o perjudicó al negocio. Al final del día, los analistas de datos deben hacer recomendaciones concretas respaldadas por intuición y datos.

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A diferencia de un científico de datos, los analistas de datos generalmente no construyen modelos predictivos que se utilizan en tiempo real en un producto o sitio web. Por ejemplo, los analistas de datos no construirán la funcionalidad para alimentar "artículos recomendados" en un sitio de comercio electrónico, mientras que un científico de datos sí podría hacerlo.

Recopilación de nuevos datos

Después de trabajar con tus socios comerciales para comprender sus necesidades de informes o las preguntas empresariales que les gustaría responder, tu enfoque como analista de datos se dirige a recopilar los datos necesarios para resolver el problema. ¿Qué pasa si los datos que necesitas para responder a una pregunta no están disponibles actualmente? Por ejemplo, ¿qué pasa si necesitas saber cuánto tiempo un usuario estuvo conectado a su cuenta, pero como empresa no estás registrando actualmente cuándo alguien cierra sesión en su cuenta? Si solo sabes cuándo un usuario inicia sesión, pero no sabes cuándo cierra sesión, ¡entonces no podrás saber cuánto tiempo estuvo conectado!

Comprender y comunicar las lagunas en la recolección de datos de una unidad empresarial es otra responsabilidad importante del analista de datos. Una vez que se identifica una laguna, el analista de datos trabajará estrechamente con el equipo de ingeniería para implementar una solución que cierre esa laguna.

Habilidades de analista de datos

Para recopilar datos, analizarlos y presentar hallazgos, los analistas de datos necesitan algunas herramientas en su repertorio. Estas son las principales habilidades que los empleadores buscan en los posibles analistas de datos:

Como mencionamos antes, SQL es el lenguaje de programación que se utiliza para obtener datos de las bases de datos. Dado que casi todas las empresas almacenan sus datos en bases de datos, tiene sentido que el 90% de las ofertas de trabajo para analistas de datos requieran habilidades en SQL. Luego, necesitas una herramienta para analizar los datos una vez que se han recuperado de la base de datos con SQL. Aquí es donde entran Excel, Python, R y SAS. Estas son todas herramientas (Python, R y SAS son lenguajes de programación) que se pueden utilizar para analizar datos. Con estas herramientas, puedes evaluar tendencias, realizar pruebas estadísticas y visualizar los resultados de tus análisis.

Una vez que recopiles y analices los datos, es posible que desees mostrar tus resultados en un informe que se actualice automáticamente y al que puedan acceder los interesados del negocio. Para crear esos informes de fácil acceso, necesitas usar una herramienta de Business Intelligence (BI) como Tableau o Looker. Estas herramientas facilitan la creación de visualizaciones de datos atractivas que se actualizan automáticamente con el tiempo.

Ejemplo de un proyecto de un analista de datos

Ahora que tienes una buena idea de las responsabilidades cotidianas de un analista de datos y conoce las herramientas de las que se sirve, vamos a juntarlo todo y analizar los pasos de un proyecto modelo en el que podrías trabajar como analista de datos.

Pregunta de negocio: ¿Funcionan los anuncios de TikTok?

El equipo de marketing de tu empresa de suscripción mensual de chocolate acaba de empezar a experimentar con anuncios de TikTok de pago y quiere entender cómo están funcionando esos anuncios hasta el momento.

Paso 1: ¿Qué métricas importan?

Cuando un usuario ve un anuncio de tu producto, sigue unos cuantos pasos antes de convertirse en un cliente. Es probable que quieras crear métricas en cada paso de este proceso.

Antes de comenzar a recopilar datos, debes comprender qué métricas necesitas calcular para responder a la pregunta empresarial que tenemos entre manos. Ahora que sabemos qué preguntas debemos responder, hemos creado una lista de métricas que queremos calcular.

Recurso: LearnSQL

Paso 2: Recopilar los datos

Ahora tenemos una lista concreta de métricas que queremos calcular a lo largo del tiempo para ver si esta campaña publicitaria de TikTok está funcionando bien, para ello necesitamos recopilar los datos para calcular esas métricas.

Te da cuenta rápidamente de que los datos para recopilar estas métricas provienen principalmente de tres fuentes de datos:

Una vez que sepas de dónde obtendrás los datos, ¡es hora de obtenerlos de verdad! Exportaremos datos de TikTok y Google Analytics a Excel para calcular esas métricas. Para obtener datos de la base de datos, escribe las consultas SQL necesarias y luego vuelcas esos datos en Excel.

Paso 3: Comparte tus hallazgos

En este último pago ya tienes todos los datos que necesitas para evaluar el rendimiento de los anuncios de TikTok. Calcula todas las métricas de interés y analiza los resultados para hacer una recomendación. Si bien la tasa de clics de los anuncios es baja, aquellas personas que hacen clic en los anuncios se convierten en mayor medida en clientes que compran y que gastan más, en comparación con otras personas que visitan el sitio web.

Aunque en este momento el retorno de la inversión (ROI) del dinero gastado en los anuncios es muy bajo, recomiendas que esto podría mejorar drásticamente probando más anuncios que mejoren la tasa de clics. En general, crees que la publicidad de TikTok es prometedora y vale la pena continuar probándola. Envía tu análisis y recomendación en forma de correo electrónico al responsable de marketing.

Cómo conseguir un trabajo como analista de datos

El análisis de datos es una carrera desafiante, gratificante, que paga bien y tiene grandes perspectivas laborales. Para ingresar en el campo, necesitarás tener una base sólida en estadísticas, negocios y las herramientas del oficio. Un bootcamp de análisis de datos es una excelente manera de adquirir estas habilidades necesarias. Cuando estés listo para postular a trabajos, necesitarás un currículum de analista de datos sólido. Aquí tienes un ejemplo para comenzar:

Estas son las formas más rápidas de hacer que tu currículum destaque y aumentes tus posibilidades de obtener una entrevista:

Pasos para convertirse en analista de datos

Formación educativa: Obtén un título en ciencia de datos, estadística o un campo relacionado.

Aprende herramientas clave: Adquiere dominio en herramientas y lenguajes como Excel, SQL, Python y R.

Crea un portafolio: Crea un portafolio que muestre tus proyectos de análisis de datos y visualizaciones.

Gana experiencia: Busca pasantías o posiciones de nivel inicial para ganar experiencia práctica.

Mantente actualizado: Aprende continuamente y mantente al tanto de las últimas herramientas y tendencias en análisis de datos.

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Sobre la autora: Juliette Carreiro es una escritora de tecnología con dos años de experiencia escribiendo artículos en profundidad para Ironhack. Cubriendo todo, desde consejos de carrera y cómo ascender en el ámbito laboral, hasta el impacto futuro de la IA en el espacio tecnológico global, Juliette es la referencia para la comunidad de aspirantes a profesionales tecnológicos de Ironhack.