Analista de datos

¿Qué es un analista de datos?

Los analistas de datos recopilan y analizan grandes cantidades de datos e información para encontrar tendencias y perspectivas procesables. Como analista de datos, mediante esta tarea podrías:

• Conocer a tu público: Comprender las necesidades de tus usuarios e identifica las oportunidades.
• Evaluar productos y procesos: Medir y maximizar la eficiencia y la eficacia.
• Eliminar las conjeturas: Tomar decisiones informadas para establecer metas y objetivos realistas.
• Optimizar el retorno de la inversión en marketing: Seguir y analiza las campañas de marketing para mejorar el rendimiento.

Analistas de datos vs científicos de datos

Los analistas de datos suelen:

• Son más junior
• Se centran en la inteligencia empresarial
• Utilizan Excel en lugar de lenguajes de programación
• Buscan información significativa a partir de los datos
• Optimizan los productos y procesos existentes

Los científicos de datos suelen

• Son más veteranos
• Pretenden predecir el futuro
• Utilizan Python y otros lenguajes de programación
• Desarrollan nuevas ideas y productos
• Participan en la planificación estratégica

Descubre más sobre las diferencias entre los analistas de datos y los científicos de datos.

¿Qué hace un analista de datos?

Los analistas de datos recopilan, organizan e interpretan los datos y la información para crear ideas procesables para las empresas. Para conseguirlo, los analistas de datos deben recopilar grandes cantidades de datos, cribarlos y reunir conjuntos de datos clave basados en las métricas u objetivos deseados por la organización.

A continuación, los analistas suelen transformar esos conjuntos de datos clave en cuadros de mando para los distintos departamentos de la organización, presentando sus ideas de forma que puedan utilizarse para informar sobre las actividades y la toma de decisiones.

Los analistas de datos trabajan en todo tipo de ámbitos, desde la gestión de campañas políticas y las finanzas hasta la minería y la epidemiología.

Por poner un ejemplo: imagina un sitio web corporativo que utiliza el marketing de contenidos para la generación de clientes potenciales.

El seguimiento de las tasas de conversión de los visitantes en clientes produce datos que permiten a un experto en marketing digital seguir a un cliente potencial desde su llegada a una entrada del blog o a otra página de destino hasta que se suscribe a un boletín de noticias o incluso compra un producto.

Ver lo que ocurre en cada paso ayuda al vendedor a entender qué contenido funciona, por qué funciona y, con suerte, a ampliar ese éxito.

Las tareas específicas de los analistas de datos varían mucho de un sector a otro y de una empresa a otra. Sin embargo, en términos generales, como analista de datos, puedes esperar realizar algunas o todas las siguientes tareas y responsabilidades:

Investigación

Como analista de datos, serás responsable de investigar tu empresa y tu sector para identificar oportunidades de crecimiento y áreas de mejora de la eficiencia y la productividad.

Recopilación de datos

Los analistas de datos deben reunir los requisitos de los datos, empezando por determinar lo que esperas conseguir y llegar a un sentido claro de la información que necesitas.

Recogida de datos

Los analistas de datos deben recopilar datos e información utilizables, ya sea a partir de las fuentes existentes o desarrollando nuevos canales de recogida de información.

Limpieza de datos

Los analistas de datos deben reformatear los datos para que sean coherentes, eliminando las entradas duplicadas y los conjuntos nulos, etc. En conjuntos de datos muy grandes, esta tarea es demasiado onerosa para completarla a mano y requiere el uso de herramientas y programas informáticos específicos.

Creación de algoritmos

Tendrás que crear y aplicar algoritmos para ejecutar herramientas de automatización, que te permitan comprender, interpretar y llegar a conclusiones sólidas sobre lo que muestran los datos.

Modelado de datos

Otro requisito para los analistas de datos es modelar y analizar los datos para identificar patrones y tendencias significativos e interpretar su significado.

Presentación de los resultados

Una vez completado el análisis de los datos, los Analistas de Datos presentan sus conclusiones a otros miembros de la organización, digeridas y empaquetadas de forma que puedan comprenderlas fácilmente. Esto puede incluir la creación de visualizaciones o cuadros de mando para que otros miembros de la organización puedan consultarlos.

Este variado abanico de acciones puede generalizarse en cuatro categorías fundamentales: comprender los datos, analizar los datos, crear y gestionar bases de datos y comunicar los datos a los demás.

La mayoría de los analistas de datos afirman que dedican la mayor parte del tiempo a manejar datos en bruto y a limpiarlos. ¿El uso principal de estos datos? Optimizar las plataformas y productos existentes, así como el desarrollo de nuevas ideas, productos y servicios.

Si correlacionamos aún más estas respuestas con los principales títulos de trabajo, surge una interesante discrepancia entre los Analistas de Datos y los Científicos de Datos: la mayoría de los analistas de negocios y los analistas de datosindican que tienden a centrarse más en lo primero (optimizar las plataformas y los productos existentes).

Los Científicos de Datos, en cambio, se orientan sobre todo hacia el desarrollo de nuevas ideas, productos y servicios, donde la planificación estratégica pasa a primer plano, posiblemente como resultado de las diferencias de experiencia, niveles de conocimiento o grado de especialización.

Tipos de análisis de datos

Estos son algunos de los tipos de análisis de datos más destacados:

Análisis de textos

Busca patrones en grandes conjuntos de información escrita (por ejemplo, encuestas de opinión de clientes o publicaciones en redes sociales).

Análisis estadístico

Examina las características de un conjunto de datos numéricos para encontrar tendencias y correlaciones entre puntos de datos.

Análisis de diagnóstico

Profundiza en las ideas del análisis estadístico para determinar las causas y el porqué de las correlaciones.

Análisis Predictivo

Extrapola o proyecta cifras más allá de los parámetros del conjunto de datos existente para prever resultados futuros.

Análisis prescriptivo

Se basa en los conocimientos adquiridos y los utiliza para determinar el mejor curso de acción en una situación determinada.

Beneficios del análisis de datos

El análisis de datos es importante en los negocios para ayudar a tu organización a identificar y definir los problemas, y para organizar e interpretar los conjuntos de datos con el fin de proporcionar ideas y soluciones procesables. Además, la relativa rapidez y facilidad con la que se pueden aprovechar los datos ahora significa que prácticamente todas las organizaciones pueden optimizar sus operaciones e inversiones, lo que les permite

• Tomar decisiones informadas
• Establecer objetivos realistas
• Predecir el comportamiento del consumidor

Existe una amplia gama de herramientas analíticas de nivel empresarial a disposición de las empresas de prácticamente cualquier escala. Google Analytics es un gran ejemplo. Las herramientas básicas son gratuitas, y sus conocimientos pueden utilizarse para recalibrar y mejorar drásticamente el rendimiento del sitio web de tu empresa.

¿Cómo ayuda la analítica de datos a las empresas a tomar decisiones?

La analítica de datos puede ayudar a las empresas a tomar decisiones recopilando datos de toda la organización, lo que le permite conocer el rendimiento de las ventas, el marketing, el desarrollo de productos, etc. Esto da a las organizaciones la oportunidad de seguir el rendimiento de varias iniciativas e inversiones en contexto, permitiéndole tomar mejores decisiones empresariales.

El análisis de datos también puede permitir a tu organización profundizar en cada función empresarial y departamento, asegurando que estás maximizando el ROI. Veamos con más detalle el impacto que el análisis de datos puede tener en las iniciativas de marketing digital:

Marketing en redes sociales

¿De qué habla tu público objetivo? ¿Cómo interactúan con tu empresa? ¿Comparten o les gusta el contenido que publica tu empresa? Si combinas tu presencia en las redes sociales con un buen análisis de datos, podrás extraer más valor de tu perfil online.

E-mail Marketing

Utilizando la analítica, el correo electrónico puede ser una herramienta de recopilación de información que te ayude a determinar qué líneas de asunto obtienen más aperturas y qué tipos de mensajes tienen más éxito. También puedes probar qué horas del día o días de la semana es más probable que tu audiencia vea y abra los correos electrónicos.

El análisis de datos garantiza que no te limitas a enviar tus mensajes al universo y esperar lo mejor; te proporciona la información que necesitas para mejorar continuamente.

Objetivo demográfico

Los datos pueden ayudar a definir tu público objetivo, incluyendo la comprensión de dónde están y cómo llegar a ellos.

En lugar de malgastar el dinero de la publicidad para llegar a un público amplio, la analítica de datos te permite orientar con mayor precisión tu gasto en publicidad para adaptar tu contenido a las personas adecuadas y conseguir el máximo impacto con un presupuesto más ajustado.

Los beneficios de la analítica no se limitan al marketing. El seguimiento de los gastos a lo largo del tiempo, por ejemplo, puede proporcionar información sobre dónde están los mayores gastos de tu organización, y dar pistas sobre cómo llevar a cabo una operación más eficiente.

En cualquier lugar en el que se puedan recopilar datos, analizarlos y compararlos con los indicadores clave de rendimiento, se pueden utilizar para efectuar cambios y mejorar los resultados.

Rangos salariales de los analistas de datos

Aunque los salarios de los analistas de datos pueden variar mucho según el sector y la región, el salario medio de un analista de datos en EE.UU. es de 73.673 dólares.

Rango de los salarios medios de los Analistas de Datos:

• Nivel inicial: 69.827 dólares
• Nivel intermedio: 78.026 dólares
• Analistas de datos de nivel superior: 87.211 dólares

En España, estos salarios son lógicamente menores, aunque en general es una profesión con salarios bastante por encima de la media.

Demanda de analistas de datos

La demanda de analistas de datos y de habilidades de datos está aumentando. Según un informe de McKinsey, Estados Unidos se enfrenta a una escasez de hasta 190.000 personas con conocimientos de Analista de Datos y lo mismo ocurre en los principales países desarrollados.

Es más, el Foro Económico Mundial (FEM) descubrió que para 2022, el 85% de las empresas habrán adoptado tecnologías de big data y analítica. El FEM también descubrió que el 96% de las empresas planeaban o probablemente planeaban contratar nuevo personal permanente con las habilidades pertinentes para cubrir los puestos relacionados con la analítica de datos.

No es de extrañar que esta función haya sido calificada como uno de los empleos más demandados por LinkedIn, Glassdoor, la Oficina de Trabajo de EE.UU. y Robert Half, entre otros.

Herramientas que utilizan los analistas de datos

Los analistas de datos utilizan una serie de herramientas diferentes para recopilar y analizar los datos, y luego para visualizar y presentar las ideas para que los no profesionales de los datos las entiendan.

Excel es la herramienta de análisis más utilizada, aunque eso está cambiando. El 63% de los profesionales consideran Excel como su herramienta más utilizada en 2020, frente al 81% de 2019. Hay varias razones posibles para la reducción del número de usuarios de Excel, como la posibilidad de pérdida accidental de datos en las hojas de cálculo, así como la incapacidad de compartir datos e información en tiempo real.

En segundo lugar en cuanto a uso por parte de los analistas de datos está SQL, el lenguaje de consulta estándar del sector utilizado en la gestión de bases de datos, que es utilizado habitualmente por el 48% de los encuestados.

Python, la herramienta de procesamiento de grandes datos, es la más utilizada para la programación estadística, con un 45% de los encuestados que la utilizan regularmente (le sigue, con un 15%, R, otra herramienta importante en esta categoría).

También hemos llegado a un punto en el que hay más profesionales de los datos que trabajan en la nube que los que no lo hacen. Sólo el 36% de los encuestados dijo que trabaja sin una plataforma de computación en la nube. Amazon Web Services es la plataforma en la nube más popular, utilizada por el 43% de los encuestados, seguida por Google Cloud con un 24%.

Spark es el marco de procesamiento dominante -utilizado para escribir aplicaciones a través de una gama de operadores para el procesamiento de datos a gran escala- con un 43 por ciento de profesionales que lo nombran su marco de elección; Hadoop, en segundo lugar, reclama otro 24 por ciento.

Tableau es, con diferencia, la herramienta de visualización más utilizada, ya que el 60 por ciento de los analistas de datos la utilizan. Otras herramientas de visualización populares son Matplotlib y ggplot2, los respectivos paquetes de visualización de Python y R.

Resumen de las herramientas más populares para los Analistas de Datos:

Excel
Según la Encuesta de Habilidades Digitales de BrainStation, el 66% de los profesionales de los datos la citaron como su herramienta más utilizada.

SQL
El lenguaje de consulta estándar del sector utilizado en la gestión de bases de datos, que utilizan habitualmente el 48 por ciento de los encuestados.

Python
La herramienta más utilizada para la programación estadística.

Spark
El marco de procesamiento más dominante, utilizado para escribir aplicaciones a través de una gama de operadores para el procesamiento de datos a gran escala.

Tableau
La herramienta de visualización de datos más utilizada.

Trayectoria profesional de analista de datos

El Analista de Datos es un excelente punto de entrada en el mundo de la Ciencia de los Datos; puede ser un puesto de entrada, dependiendo del nivel de experiencia requerido. Los nuevos analistas de datos suelen entrar en este campo nada más salir de la escuela -con una licenciatura en estadística, matemáticas, informática o algo similar- o hacen la transición al análisis de datos desde un campo relacionado, como los negocios, la economía o incluso las ciencias sociales, normalmente actualizando sus conocimientos a mitad de carrera mediante un curso de análisis de datos.

Puestos de trabajo habituales en el ámbito del análisis de datos

• Analista de datos
• Analista de negocios
• Analista de sistemas
• Analista de investigación
• Analista de operaciones
• Analista de marketing
• Investigador
• Estadístico

¿Qué habilidades necesitas para ser analista de datos?

Hay una serie de habilidades que todos los aspirantes a Analistas de Datos deben desarrollar, entre ellas

SQL
El lenguaje de consulta estándar de la industria utilizado en la gestión de bases de datos, que es utilizado habitualmente por el 48% de los encuestados.

Excel
El 66 por ciento de los profesionales de los datos citaron Excel como su herramienta más utilizada.

Programación estadística
R o Python se utilizan para ejecutar funciones estadísticas, como el análisis de regresión, el modelado lineal y no lineal, las pruebas estadísticas, etc.

Visualización de datos
Los analistas de datos utilizan programas como Tableau, PowerBI, Bokeh, etc., para elaborar diagramas de cuerda fáciles de leer, mapas de calor, gráficos de dispersión, etc.

Averigua más sobre las habilidades que necesitas para convertirte en un Analista de Datos.