Analista de negocios vs. Científico de datos
Aunque es posible que no hayas comparado necesariamente la Ciencia de los Datos con la Analítica Empresarial tanto como con la Ingeniería de Datos o el Machine Learning, sigue existiendo una cantidad sorprendentemente significativa de solapamiento entre estas dos funciones.
Muchos de los objetivos compartidos son también los mismos. El cómo, sin embargo, es lo que los diferencia. Ambas funciones comparten, además, cierta ambigüedad, lo que da lugar a un solapamiento aún mayor en términos de habilidades, conceptos y objetivos.
Diferencias y similitudes entre un analista de empresas y un científico de datos
Para entender la respuesta a esta pregunta, empecemos por ver lo que tienen en común. Un Científico de Datos y un Analista de Negocio se basan en gran medida en los datos para realizar su investigación, analizándolos en busca de patrones significativos, a menudo con la intención de aplicar sus conocimientos a algún problema. Pero cada uno de ellos se acerca a ese objetivo de forma diferente, o con un alcance o nivel de experiencia distintos.
¿Qué es un científico de datos?
Un Científico de Datos se centra singularmente en los datos y en lo que éstos pueden decirnos. Sin embargo, la ciencia de los datos tiene un alcance y una ambición aún mayores que el análisis de los datos, ya que no sólo se fija en lo que dicen los datos, sino también en lo que implican. Es decir, los científicos de datos utilizan técnicas estadísticas avanzadas para comprender la causalidad, e incluso hacer recomendaciones sobre acciones futuras.
La ciencia de los datos tampoco se limita sólo a los negocios; se aplica en una amplia gama de campos, y no trata necesariamente de informar sobre decisiones específicas; por ejemplo, al modelar la propagación de una enfermedad contagiosa, un Científico de Datos podría ayudar a los epidemiólogos a predecir su crecimiento futuro, sin hacer necesariamente ninguna recomendación sobre qué hacer al respecto.
Pero en casi todos los casos, la ciencia de los datos consiste en indagar en grandes conjuntos de datos. De este modo, la ciencia de los datos es, en cierto sentido, más general que el análisis empresarial -porque se aplica a muchos otros campos de investigación además del empresarial-, pero en otro sentido, la ciencia de los datos es más especializada, ya que se centra más directamente en lo que puede producir la minería de datos, y menos en los tipos de conocimientos empresariales que pueden derivarse de otros métodos, o en lo que significan los conocimientos basados en los datos cuando se aplican al contexto de diferentes modelos conceptuales.
¿Qué es un analista de negocio?
Quizá la mayor similitud entre el analista de negocios y el científico de datos sea la propia palabra para describir el papel. Se espera que un Científico de Datos realice análisis de negocio en su función, ya que es esencialmente lo que dicta sus objetivos de Ciencia de Datos. Un Analista de Negocio puede esperar centrarse no en algoritmos de Aprendizaje Automático para resolver problemas de negocio, sino en sacar a la luz anomalías, cambios y tendencias, y puntos clave de interés para un negocio.
Algunas de las habilidades clave de un Analista de Negocio son
- Excel
- SQL(a veces)
- MS Office (también)
- Familiaridad con las herramientas de visualización(Tableau, Looker, Google Data Studio, etc.)
- Garantía de calidad
- Resolución de problemas
- Pensamiento analítico
- Tecnología de la información
- Previsión
- Reunión con las partes interesadas
- Reunión con científicos de datos y gestores de productos
Las habilidades aquí abarcan las herramientas que se utilizan para responder a los problemas de forma analítica. También es importante en este papel la capacidad de resolver problemas y destacar áreas clave de mejora para el negocio.
Reflexiones finales
Aunque el análisis empresarial incluye una gran cantidad de análisis de datos -y de hecho puede decirse que se basa en el análisis de datos-, tiene en cuenta un contexto más amplio para esos datos: un Analista de Datos está muy especializado en su capacidad para manipular datos, lo que sin duda es una habilidad crucial para un Analista Empresarial, pero un Analista Empresarial también examina la forma en que los datos encajan en las operaciones más amplias de una organización -incluyendo aspectos que no son necesariamente captados por grandes conjuntos de datos, como la estructura organizativa o los protocolos de flujo de trabajo.
En efecto, un analista de datos es un profesional de la conversión de datos en conocimientos significativos, mientras que el analista de negocio ve cómo esos conocimientos pueden aplicarse eficazmente en el mundo real.
¿Quién gana más, los científicos de datos o los analistas empresariales?
Los científicos de datos tienen más formación y un mayor grado de especialización, por lo que cobran un salario más alto. Sin embargo, como en la mayoría de los campos, los salarios varían bastante, dependiendo de tu nivel de experiencia y de la ciudad, la empresa y el sector en el que trabajes.
En un muestreo de tres sitios de información salarial (Glassdoor, Indeed y Neuvoo), encontramos que los Analistas de Negocio que trabajan en grandes áreas urbanas como Los Ángeles, Nueva York o Toronto pueden esperar un salario medio de aproximadamente 86.000, 87.000 y 71.000 dólares respectivamente, mientras que un Científico de Datos que trabaja en las mismas tres ubicaciones puede esperar un salario medio de unos 132.000, 137.000 y 101.000 dólares respectivamente.
En otras palabras, al hablar de los dos campos en su conjunto, la ciencia de los datos tiene una prima salarial de aproximadamente el 50%. Pero es importante tener en cuenta que, incluso dentro de cada una de estas denominaciones y áreas geográficas, los salarios se distribuyen a lo largo de una amplia curva de campana que puede abarcar decenas de miles de dólares, por lo que un analista de negocio más experimentado podría esperar ganar más que un científico de datos junior.
