¿Qué es un Data Analyst o Analista Big Data?

¡Te presentamos la profesión que está detrás de los informes de datos que influyen en las estrategias empresariales! En este artículo veremos una descripción del puesto de Analista de Datos, cuáles son sus funciones, cómo es su día a día y las habilidades necesarias para ser un Analista de Datos.

¿Qué es un Data Analyst o Analista de Datos?

Un Data Analyst es un profesional especializado en el procesamiento, análisis e interpretación de datos, para proporcionar información valiosa a una organización. Su función principal es examinar conjuntos de datos con el objetivo de descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan ayudar a tomar decisiones basadas en datos.

¿Qué es un Analista Big Data?

Verás en los portales de empleo puestos denominados como Analista Big de Data (Analista BD) o Analista de Datos Big Data, pero ¿qué diferencia hay con un Analista de Datos? ¿por qué lo incluimos en este post?

Puede parecer confuso, pero lo cierto es que a día de hoy hay muy poca diferencia entre ambos puestos. Es posible que en empresas de gran volumen con muchos empleados, tenga los perfiles mucho más especializados. Incluso tenía sentido hace 10 años cuando los perfiles no eran tan completos como ahora.

Igualmente, con la alta competencia que hay hoy en día, los Analistas de Data han tenido que aprender a manejarse con grandes volúmenes de datos. Y en el caso de no saber hacerlo, o incluso de no saber programar o tener un perfil menos técnico, estaríamos hablando de un Business Analyst. Por tanto, hablaremos indistintamente de un Analista de Datos o Analista de Big Data.

¿Qué hace un Data Analyst? – Principales funciones

Una vez vista la definición de un Analista de Datos, pasemos a ver la descripción del puesto de Analista de Datos, qué tareas y en qué consiste su actividad diaria.

El Data Analyst se encuentra en la última fase dentro del ciclo de vida del dato, es decir, el dato ya le llega limpio, normalizado y estructurado, y las principales funciones del Analista de Datos se centran en traducir los datos a información útil: KPIs, dashboards, informes o transformación de datos para otros procesos. Por tanto, el tiempo dedicado a limpieza, trabajo con las fuentes de la compañía, agregación y securización debería ser mínimo.

El Data Analyst se tiene que dedicar a analizar, sintetizar y apoyar la toma de decisiones.

Dicho esto, veamos cuáles serían las funciones de un Analista de Datos:

1. Hacer preguntas: El Data Analyst es como un detective. Necesita esa chispa, esa creatividad para hacerse las preguntas adecuadas, que ayuden en la toma de decisiones de negocio. El Data Analyst tiene que saber qué buscar y cómo hallar respuestas dentro de las bases de datos de la empresa.
2. Limpieza de datos: El dato ya vendrá bastante limpio debido al trabajo de los Data Engineers, pero siempre toca una fase de adecuación y procesado para cada analítica.
3. Análisis exploratorio de datos (EDA): Laboriosa tarea del Analista de Datos. Se realizan visualizaciones y estadísticos descriptivos para comprender mejor los datos. Esto puede ayudar a identificar patrones, tendencias y posibles problemas en los datos.
4. Interpretación de resultados: Una vez que se han realizado el análisis y modelado, el analista de datos interpreta los resultados para extraer información relevante. Esto puede implicar la identificación de oportunidades, riesgos o problemas que deben abordarse.
5. Comunicación: Este es el punto más importante, y fundamental para llegar a ser un Analista de Datos de éxito. No sirve de nada todo el trabajo y esfuerzo, tanto del analista como del resto del equipo, si luego no se comunican los resultados correctamente. Esto implica la creación de informes y presentaciones claras y comprensibles.
6. Optimización de procesos: Los analistas de datos suelen estar involucrados en la optimización de procesos y evolutivos, utilizando datos para identificar áreas de mejora, y tomar medidas para aumentar la eficiencia en los procesos de datos de la organización.
7. Machine Learning (Aprendizaje automático): No tienen por qué ser expertos en Machine Learning, pero siempre suma saber cómo funcionan los modelos, pues muchos de los Analistas de Datos colaboran estrechamente con los Machine Learning Engineers.

Un analista de datos desempeña un papel fundamental en la transformación de datos en información útil, que pueda respaldar la toma de decisiones estratégicas en una organización. Esto implica una amplia variedad de tareas, desde la recopilación y limpieza de datos hasta el modelado y la comunicación de resultados.

Habilidades técnicas (hard skills) del Data Analyst

Cuando hablamos de las habilidades técnicas o duras (hard skills) de un Data Analyst, nos referimos a las competencias técnicas y cuantitativas que son esenciales para llevar a cabo el trabajo de análisis de datos de manera efectiva. Estas habilidades son importantes para manipular, procesar y analizar datos de manera adecuada. Veamos en qué consisten las hard Skills de un Data Analyst:

1. Programación: Dominio de lenguajes de programación como Python, R, SQL u otros, para la manipulación y análisis de datos. Python es especialmente popular en el campo del análisis de datos debido a sus bibliotecas como NumPy, pandas y matplotlib.
2. Bases de datos: Experiencia en el uso de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) como MySQL, PostgreSQL, SQL Server o NoSQL (por ejemplo, MongoDB). Deben ser capaces de escribir consultas SQL para extraer y manipular datos.
3. Herramientas de Data Analytics: Familiaridad con herramientas como Excel, Tableau, Power BI, o herramientas de visualización de datos similares para crear informes y visualizaciones.
4. Matemáticas y Estadística: Conocimiento sólido, incluyendo conceptos como distribuciones, pruebas de hipótesis, regresión, álgebra lineal, cálculo y análisis de varianza. Esto es esencial para comprender y analizar datos de manera adecuada.
5. Machine Learning (Aprendizaje automático): Conocimientos básicos de algoritmos de Machine Learning y construcción de modelos predictivos y clasificatorios utilizando bibliotecas como scikit-learn o TensorFlow.
6. Conocimiento de Big Data: Si se trabaja con grandes conjuntos de datos, la comprensión de tecnologías como Hadoop y Spark puede ser necesaria para procesar y analizar datos a gran escala.
7. Git y GitHub: Familiaridad con sistemas de control de versiones como Git para colaborar en proyectos y rastrear cambios en el código y los datos.
8. CONOCIMIENTO DE DOMINIO: Dependiendo del sector en el que se trabaje (por ejemplo, finanzas, salud, marketing, etc.), es importante tener conocimiento del dominio específico para comprender mejor los datos y los problemas relacionados con ese sector.

Como ves, un Analista de Data se dedica a analizar datos, usando para ello herramientas de programación. Obtiene los datos de las bases de datos, y lo más importante, necesita un fuerte conocimiento del campo en el que se encuentra para hacerse las preguntas adecuadas.

Habilidades profesionales (soft skills) del Data Analyst

Además de las habilidades técnicas (hard skills), los Data Analysts también necesitan desarrollar ciertas habilidades profesionales (soft skills) para tener éxito en su trabajo. Aquí tienes algunas de las soft skills importantes para un Data Analyst:

1. Creativo: Tener una mente curiosa y el deseo de explorar datos y descubrir patrones y tendencias ocultas. Saber qué preguntas hacer para obtener la información necesaria de los datos y entender los objetivos comerciales.
2. Muy minucioso: cualquier pequeño despiste puede hacer que los datos no cuadren y bailen todos los números.
3. Gran comunicador: Poder explicar hallazgos y resultados de manera clara y comprensible, tanto a compañeros técnicos como no técnicos. El Data Analyst hará de pegamento entre los equipos técnicos de datos y los de negocio, por lo que necesita un perfil polivalente que se desenvuelva bien en ambos ámbitos.
4. Ética con los datos: Mantener altos estándares éticos en el manejo de datos, especialmente en términos de privacidad y seguridad de datos. El Data Analyst tiene que ser consciente en todo momento de si puede o no usar los datos que tiene disponibles.
5. Pensamiento crítico y analítico: Evaluar de manera crítica los resultados y las conclusiones, cuestionando suposiciones y considerando posibles sesgos.
6. Lo de todos los trabajos: Resolución de problemas, resiliencia, creatividad, colaboración y adaptable a nuevas tecnologías.

¿Por qué las empresas contratan el perfil de Analista de Datos?

Las empresas buscan contratar Analistas de Data por una variedad de razones clave, ya que estos profesionales aportan un valor significativo a las organizaciones en la era de los datos:

1. Toma de decisiones basada en datos: Esto ha quedado claro en los apartados anteriores.
2. Mejora de la experiencia del cliente: Al analizar datos de retroalimentación del cliente y su comportamiento online, los Analistas de Datos pueden ayudar a mejorar la experiencia del cliente, lo que puede conducir a una mayor retención y lealtad.
3. Segmentación de clientes: Los Analistas de Datos pueden segmentar a los clientes según su comportamiento y preferencias, lo que permite una personalización más efectiva de las estrategias de marketing y ventas.
4. Detección de tendencias de mercado: Los Analistas de Datos pueden analizar datos del mercado para identificar tendencias emergentes y cambios en la demanda del consumidor, lo que ayuda a las empresas a adaptar sus estrategias y mantenerse competitivas.
5. Predicciones: Aunque no sea el core de su trabajo, utilizando técnicas de Machine Learning y análisis estadístico, los Analistas de Datos pueden crear modelos predictivos que ayuden a predecir resultados futuros, como ventas, tendencias de inventario o necesidades de personal.
6. Competitividad en el mercado: Las empresas que pueden aprovechar los datos de manera efectiva, están mejor posicionadas para competir en el mercado, y adaptarse a las cambiantes condiciones comerciales y económicas.

Las empresas quieren contratar Analistas de Datos porque estos profesionales tienen la capacidad de desbloquear información valiosa, conocer mejor a sus clientes y adquirir ventajas competitivas.

Herramientas del Data Analyst

Los Data Analysts utilizan una variedad de herramientas para llevar a cabo su trabajo: desde la recopilación y limpieza de datos hasta el análisis y la presentación de resultados. Estas herramientas pueden variar según las preferencias personales y las necesidades de la organización, pero aquí te presentamos una lista de algunas de las herramientas más comunes utilizadas por todo perfil profesional Analista de Datos:

Lenguajes de programación

Van a servir para el tratamiento, procesamiento, análisis de datos, estadísticos y visualizaciones.

1. Python: Ampliamente utilizado en el análisis de datos debido a su versatilidad y a las bibliotecas como NumPy, pandas y matplotlib.
2. SQL: Para la gestión y consulta de bases de datos relacionales.
3. R: Otro lenguaje popular para el análisis estadístico y la visualización de datos, pero que se ha ido sustituyendo por Python con los años.

Bases de datos

1. MySQL, SQL Server, PostgreSQL o MongoDB: Los Data Analyst tienen que aprender a manejarse con las bases de datos más utilizadas del mercado . Tanto para trabajar con datos estructurados, como no estructurados.

Herramientas de BI

1. Tableau: Ampliamente utilizado para crear visualizaciones interactivas y paneles de control.
2. Power BI: Herramienta de Microsoft para la visualización de datos y la creación de informes.
3. Qlik Sense: Destaca por su alto rendimiento y facilidad de uso por parte de las unidades de negocio.

Visualizaciones

1. Matplotlib, Seaborn, Plotly: Bibliotecas de Python para la creación de gráficos y visualizaciones.
2. Streamlit: Framework de Python que permite desarrollar dashboards en una página web.

Procesado Big Data

1. Hadoop: Marco de procesamiento de datos distribuido.
2. Spark: Motor de procesamiento de datos rápido y de uso general.

Control de versiones

1. Git y GitHub: Para el control de versiones del código y colaboración en proyectos.

Herramientas de trabajo

1. Atlassian, Slack, Teams, Jira, Trello: Para la comunicación en equipo y gestión de proyectos.
2. Excel: Aunque no es específicamente para análisis de datos avanzados, sigue siendo una herramienta útil para cálculos básicos y visualizaciones.

Machine Learning

1. sklearn: Biblioteca de Python para el aprendizaje automático.
2. Keras, Tensorflow y Pytorch: Bibliotecas de deep learning y redes neuronales.

La elección de herramientas específicas puede depender de la organización, la industria y las preferencias personales del analista de datos. Sin embargo, contar con conocimientos en una variedad de herramientas puede hacer que un Analista de Data sea más versátil y efectivo en su trabajo.

Tipos de Analistas de Datos y Casos de Uso

Los Analistas de Datos pueden desempeñar diversos roles y se especializan en diferentes áreas dentro del campo del análisis de datos. Algunos de los tipos más comunes de Analistas de Datos son:

1. Analista de Datos y Mercados: Se enfocan en la investigación de mercado y el análisis de datos de consumidores para ayudar a las empresas a comprender las preferencias y comportamientos de los clientes.
2. Analista de Gobierno de Datos: Un analista de gobierno de datos es un profesional que se encarga de garantizar que los datos de una organización estén seguros, organizados y accesibles. Trabajan con otros miembros de la organización para crear y aplicar políticas y procedimientos de gobierno de datos.
3. Analista de Datos Comerciales: Los analistas de datos comerciales son profesionales que recopilan, limpian y analizan datos de una variedad de fuentes para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas. Están constantemente haciéndose preguntas de negocio.
4. Analista de Datos Deportivos: Un perfil de analista de datos deportivos es un profesional que utiliza datos para ayudar a los equipos deportivos a tomar decisiones. Recopilan, limpian, analizan e interpretan datos para identificar tendencias y patrones que puedan ayudar a los equipos a mejorar su rendimiento.
5. Analista de Calidad de Datos: es un profesional que se encarga de garantizar que los datos de una organización sean precisos, completos y coherentes.
6. Analista de Datos de Marketing: Ayudan a las empresas a comprender el rendimiento de sus campañas de Marketing, el comportamiento del cliente y la efectividad de las estrategias publicitarias.
7. Analista de Inteligencia Artificial: Un analista de inteligencia artificial es un profesional que utiliza la inteligencia artificial (IA) para resolver problemas y tomar decisiones. Trabajan con datos, algoritmos y modelos para desarrollar e implementar soluciones de IA.
8. Analista de Datos de Ciberseguridad: Su tarea es analizar los datos de seguridad para identificar amenazas y vulnerabilidades en los sistemas de TI y ayudar a proteger la infraestructura de una organización contra ataques cibernéticos.

Hay ciertas vacantes que son comunes a muchas empresas, y por lo tanto el puesto de Data Analyst será más estándar y especializado en dichas vacantes. Sin embargo, debido a la enorme utilidad que tiene este perfil profesional, existen muchísimos tipos de analistas que no hemos incluido en esta lista, como Analista de Datos de Medio Ambiente, Geoespaciales, de Operaciones o de Recursos Humanos.

Futuro del Data Analyst

El futuro de los Data Analysts es muy prometedor, ya que la importancia de la analítica de datos en la toma de decisiones empresariales continúa creciendo. Sin embargo, también se enfrentan a desafíos significativos en los próximos años. Aquí hay algunas tendencias y desafíos que los Data Analysts pueden esperar:

Tendencias Positivas

1. Demanda continua: La demanda del puesto técnico de Analista de Datos sigue siendo alta en una amplia variedad de industrias, ya que las organizaciones buscan aprovechar al máximo sus datos para la toma de decisiones.
2. Expansión de datos: La cantidad de datos generados está en constante crecimiento, lo que significa que hay más oportunidades para analizar información valiosa y generar conocimiento.
3. Automatización: La automatización de tareas repetitivas de análisis de datos puede liberar tiempo para tareas más estratégicas y creativas.
4. Machine Learning e IA: Los Data Analyst que adquieran habilidades de Machine Learning e inteligencia artificial pueden encontrar oportunidades para participar en proyectos de análisis más avanzados.

Desafíos Futuros

1. Privacidad de datos: La creciente preocupación por la privacidad de los datos y la regulación más estricta, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, plantea desafíos adicionales para el manejo de datos y la ética en el análisis de datos.
2. Ciberataques: A medida que aumenta la cantidad de datos en línea, también lo hacen las amenazas cibernéticas. Los Data Analyst deben ser conscientes de los riesgos y trabajar para proteger los datos de sus organizaciones.
3. Interoperabilidad de datos: Integrar datos de diferentes fuentes y sistemas puede ser un desafío, y los Data Analyst deben encontrar formas eficaces de hacerlo.
4. Complejidad de los datos: A medida que se generan datos más complejos, como datos de sensores IoT o datos de imágenes y video, los Data Analysts deben adquirir habilidades adicionales para procesar y analizar estos tipos de datos no estructurados.
5. Ética y sesgos en los datos: La identificación y mitigación de sesgos en los datos y en los modelos de análisis es un desafío importante para garantizar resultados justos y éticos.
6. Competencia en el mercado laboral: Con el aumento en la popularidad de las carreras relacionadas con datos, existe una mayor competencia por el trabajo de Analista de Datos. Los Data Analyst deben seguir capacitándose y desarrollando sus habilidades para destacar.
7. Silos de información: Hay que intentar evitar que se formen este tipo de estructuras aisladas, muy comunes en empresas grandes y que provocan inconsistencia en los datos de la compañía.
8. Inteligencia Artificial: También es un puesto de trabajo amenazado por la IA, pues ya hay chatbots que realizan análisis exploratorios en cuestión de segundos, pero aún están muy lejos de sustituir al Data Analyst, pues no tienen el conocimiento de campo necesario para hacer las preguntas adecuadas, ni para adquirir las fuentes de datos para responderlas.

En general, el futuro de los Data Analyst es prometedor, pero también es esencial que estén preparados para abordar los desafíos en constante cambio que surgen en el campo del análisis de datos. Mantenerse actualizado y aprender nuevas habilidades son componentes clave para el éxito continuo en esta profesión.

El Analista de Datos es un puesto de trabajo que ha adquirido una gran popularidad en los últimos años debido a la alta demanda por parte de las empresas y las facilidades que hay a día de hoy para formarse en este campo. Se trata de una profesión en constante cambio, con infinitos retos profesionales y con muy buena proyección de futuro.

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