5 habilidades que debes considerar en un Data Analyst

Ricardo Galicia
Tabla de Contenidos

Introducción

De acuerdo con una recopilación de datos realizada por Finances Online, el 59% de los gerentes de finanzas y contabilidad mencionaron que las habilidades relacionadas con análisis de datos son requeridas actualmente en las empresas. Lo cual, habla del incremento de la demanda de talento con este perfil, 

Sabemos que en un futuro tendrás que contratar esta vacante. Por lo tanto, hemos desarrollado un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la segunda publicación de la serie.

Aquí los post relacionados con el tema de Data Analyst:

  1. ¿Qué es un Data Analyst? 
  2. Las 5 habilidades que debe tener un Data Analyst (Este post).  
  3. Las 5 herramientas que debes considerar en un Data Analyst. 
  4. Los 4 KPI que debes considerar en un Data Analyst. 
  5. Las 6 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Analyst. 


En este post  te compartimos cuáles son las 5 habilidades que debes de considerar en la hoja de vida de un Data Analyst. 



1. Conocimientos en probabilidad y estadística para el análisis de datos

La probabilidad y estadística son ciencias que se encargan del estudio del azar desde el punto de vista de las matemáticas. En conjunto permiten predecir y comprender el comportamiento de los datos dentro de un periodo determinado. Lo cual, posibilita obtener información que brindará certidumbre a ciertas cuestiones. 


En las empresas se utilizan estas ciencias para recopilar, analizar e interpretar datos útiles que faciliten la toma de decisiones. Mediante esto se identifican patrones, tendencias y sesgos en el mercado. Lo que permite, a la organización optimizar sus procesos, estrategias y productos.


Un Data Analyst ocupa conocimientos de probabilidad y estadística para tener una visión amplia de lo que realiza la empresa. Su aplicación permite analizar el desempeño de la organización, modelar el comportamiento del mercado, fijar precios e identificar estrategias. De modo que, ayuda a la empresa a definir las acciones que garanticen su crecimiento.


2. Programación estadística para la construcción de modelos de análisis

La programación es dar un conjunto de instrucciones a una computadora para que las ejecute. Estas deben de ser escritas con extremo detalle y lógica porque se crean para ser ejecutados sin intervención humana.


La programación estadística permite crear sistemas que ayudan a hacer eficiente el proceso de análisis de datos. Se crean a través de lenguajes de programación como Python, R, SQL, entre otros. Con lo cual, se puede recopilar, analizar y reportar información de grandes bases de datos de forma rápida.


Un Data Analyst ocupa la programación estadística para crear sistemas de información. Esto le permite limpiar, analizar y visualizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente. Por lo tanto, esto garantiza que pueda contar con información útil para la toma de decisiones en la empresa. 


3. Capacidad para identificar estrategias rentables a través de los datos 

Una estrategia es una acción que se toma para alcanzar uno o más objetivos organizacionales. Suele utilizarse para determinar la dirección y el alcance de la empresa a largo plazo. Por lo que, se deben de definir los recursos y habilidades necesarias para aprovechar las áreas de oportunidad que se le presentan a la compañía. 

Las estrategias ayudan a las empresas a analizar riesgos y oportunidades futuras. Así, se identifica el posicionamiento de la compañía frente a sus competidores. Con lo cual, se busca tomar decisiones que posibiliten a la empresa crecer y obtener los mejores resultados posibles, 


Un Data Analyst debe tener la capacidad para identificar estrategias rentables para la empresa a través de los datos. Debe considerar cualquier factor que pueda afectar el rendimiento de la empresa tanto a corto como largo plazo. Por lo que, tiene que ser apto de reconocer tácticas que ayuden a la empresa a obtener mejores resultados. 

4. Pensamiento crítico para examinar la información a profundidad

El pensamiento crítico es la capacidad de concebir clara, racional y objetivamente la conexión que hay entre diversas ideas. Requiere de reflexionar sobre todos los elementos que puedan influir en el entendimiento de un concepto. Por lo que, esto conlleva a cuestionar rigurosamente ideas y suposiciones en lugar de simplemente aceptarlas. 


Tener pensamiento crítico permite identificar y analizar problemas de manera sistémica. Esto permite abordar situaciones de forma coherente para llegar a la mejor solución dependiendo de las circunstancias. Con ello, se evaluan los beneficios y/o inconvenientes que conlleva realizar una acción determinada. 


Un analista de datos ocupa el pensamiento crítico para encontrar conexiones existentes entre los datos. Es decir, busca dar una interpretación sobre lo que significan los datos para la empresa. Por lo tanto, debe de construir argumentos que le ayuden a elaborar reportes de datos que ayuden a la empresa a tomar las mejores decisiones. 


5. Comprensión del modelo de negocios de la empresa

Un modelo de negocios es la estrategia central de una empresa para hacer negocios de forma rentable. Incluyen información acerca de los productos que la compañía planea vender, mercados objetivo y gastos presupuestados. Por lo que, funge como la guía mediante la cual se pueda asegurar el éxito de la empresa.


El modelo de negocios brinda la capacidad de comprender los desafíos que enfrenta una empresa. Permite identificar ventajas, desventajas, oportunidades y amenazas que han de presentarse en un momento determinado. Por lo tanto, es necesario contar con una imagen clara de los aspectos implicados en el buen funcionamiento de la organización. 


Un Data Analyst debe comprender el modelo de negocios para identificar cualquier aspecto que pueda ayudar a la empresa a crecer. Así, se conoce lo que está haciendo la competencia y lo que desean los clientes. Lo cual, es clave para proponer estrategias basadas en datos que ayuden a posicionar mejor a la empresa en el mercado. 


Conclusiones

Ahora cuentas con información general sobre el Data Analyst. Toma en cuenta lo anterior en tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del cual estás interesado. 

Te recomendamos que continúes leyendo sobre el tema de Data Analyst. Aquí los demás post relacionados:

  1. ¿Qué es un Data Analyst? 
  2. Las 5 habilidades que debe tener un Data Analyst (Este post).  
  3. Las 5 herramientas que debes considerar en un Data Analyst. 
  4. Los 4 KPI que debes considerar en un Data Analyst. 
  5. Las 6 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Analyst. 


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