🎙️ Episodio 103. ¿Qué hace un analista de datos?

En este episodio del podcast te cuento todo sobre una figura clave en cualquier equipo de datos: el Analista de Datos.

Descubre qué hace en su día a día, qué habilidades necesitas para convertirte en uno y por qué es una de las profesiones más demandadas.

¿Qué es un Analista de Datos?

Un analista de datos es, en esencia, el detective del negocio.

Su misión principal es coger todos los datos que genera una empresa (ventas, clics en la web, interacciones en redes sociales) y transformarlos en información clara y útil.

No se trata de mirar números sin más. Se trata de dar respuesta a las grandes preguntas del negocio.

La realidad es que los datos por sí solos no resuelven nada.

Es el analista quien les da sentido, encuentra patrones y cuenta la historia que esconden para que los directivos puedan tomar mejores decisiones.

El Día a Día de un Analista de Datos

El trabajo de un analista no es sentarse delante de una hoja de cálculo sin más. Es un proceso estructurado que se centra en resolver problemas reales.

1. Entender la pregunta de negocio: Todo empieza con una necesidad. Por ejemplo: "¿Por qué han bajado las ventas de la campaña de verano?". El primer paso, y el más importante, es hacer preguntas para entender el contexto y saber qué buscar.
2. Extracción y limpieza de datos: Los datos rara vez vienen limpios y ordenados. Una gran parte del trabajo consiste en:
   • conectar diferentes fuentes (bases de datos, Google Analytics, Excels),
   • limpiar errores,
   • eliminar duplicados y
   • asegurarse de que la información es fiable.
3. Análisis y búsqueda de patrones: Con los datos limpios, empieza la investigación. Aquí es donde el analista utiliza la estadística descriptiva y los análisis descriptivos (de los que te hablé en el Episodio 6) para encontrar tendencias, correlaciones y anomalías. ¿Qué producto es el más vendido? ¿Qué canal de marketing trae a los clientes más rentables?
4. Creación de dashboards y reportes: De nada sirve encontrar oro si no puedes mostrarlo. El analista crea visualizaciones y dashboards interactivos (con herramientas como Power BI, Tableau o Looker Studio) que permiten a cualquier persona de la empresa entender de un vistazo qué está pasando.
5. Comunicación de resultados: Quizás la habilidad más importante. Un analista debe ser capaz de contar una historia con los datos, explicar sus hallazgos de forma clara a una audiencia no técnica y responder a la pregunta del millón: "¿Y esto qué significa para el negocio?".

Las Habilidades que Necesitas para Triunfar como Analista

Para ser un buen analista de datos, necesitas una combinación de habilidades técnicas (hard skills) y habilidades blandas (soft skills).

Habilidades técnicas (Hard Skills):

• Hojas de cálculo (Excel / Google Sheets): Sigue siendo el rey para análisis rápidos y comunicación con otros equipos. Dominar tablas dinámicas es casi obligatorio.
• SQL: El lenguaje para hablar con las bases de datos. Esencial para extraer y filtrar la información que necesitas.
• Herramientas de visualización (BI): Power BI, Tableau o Looker Studio son el estándar del mercado para crear dashboards dinámicos.
• Estadística y matemáticas: No necesitas un doctorado, pero sí una base sólida en conceptos como media, mediana, desviación estándar o tests A/B.
• Python o R (El siguiente nivel 🚀): Útil para análisis más complejos que Excel no puede manejar, usando librerías como Pandas, Matplotlib o Seaborn.

Habilidades Blandas (Soft Skills):

• Pensamiento crítico: No te creas el primer resultado. Cuestiona los datos, busca validación y piensa en explicaciones alternativas.
• Curiosidad: Los mejores analistas son cotillas por naturaleza. Quieren saber el porqué detrás de cada número.
• Comunicación: La capacidad de traducir análisis complejos en historias sencillas y accionables.
• Conocimiento del negocio: Entender cómo funciona la empresa, quiénes son los clientes y cuál es el modelo de negocio es tan importante como dominar SQL.

Analista de Datos vs. Científico de Datos vs. Analista de Negocio

Es fácil confundir estos roles pero aunque las fronteras entre unos y otros pueden ser difusas (especialmente en empresas pequeñas) estas serían las principales diferencias:

• Analista de datos:
  • Mira al pasado y al presente.
  • Responde a la pregunta: "¿Qué ha pasado y por qué?".
  • Su foco es el análisis descriptivo.
• Científico de datos:
  • Mira hacia el futuro.
  • Responde a: "¿Qué pasará y qué podemos hacer?".
  • Construye modelos de Machine Learning para hacer predicciones.
• Analista de Negocio:
  • Se centra en los procesos y problemas del negocio.
  • Es quien define la pregunta o la necesidad que el analista de datos deberá responder.

Como te digo, en la práctica, especialmente en empresas pequeñas, es habitual que una misma persona desempeñe varias de estas funciones.

Y además, como te contaba en el episodio 39, todos somos un poco analistas de datos 😉

Si crees que tienes madera de analista haz el test y descubre qué rol de datos encaja con tu personalidad.

Espero que te guste el episodio.

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Y si quieres aprender SQL, Python, Power BI y todas las habilidades para convertirte en un profesional de los datos, te espero en la comunidad.

➡️ datos.ninja/comunidad

Muchas gracias por estar al otro lado y ¡nos escuchamos en el próximo episodio!