5 herramientas clave que un Data Analyst debe conocer

Ricardo Galicia

Las 5 herramientas que un Data Analyst debe conocer son: 

El 65% de las empresas en el mundo incrementaron su gasto en la adquisición de software para análisis de datos.


Tabla de Contenidos

Introducción

De acuerdo con Finances Online, el 47% de las plataformas de análisis de datos que utilizan las empresas actualmente están basadas en la nube. Con ello, se busca que las herramientas de análisis necesarias puedan ser accesibles mediante la web. 

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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 tercera 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 
  3. Las 5 herramientas que debes considerar en un Data Analyst (Este post). 
  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 herramientas que debes de considerar en la hoja de vida de un Data Analyst. 


1. Microsoft Power BI (Software de Business Intelligence)

Los Business Intelligence Software son sistemas que tienen la capacidad de analizar grandes cantidades de registros de información. Su utilidad está en preparar, modelar y transformar datos que ayudan a comprender el desempeño diario de la organización. Con ello, se puede contribuir a que la empresa pueda tomar mejores decisiones. 


Microsoft Power BI es una herramienta de análisis que  permite combinar, modelar y visualizar datos. Tiene la capacidad de integrarse a hojas de cálculo (Excel) o grandes bases de datos para extraer los registros necesarios. Por lo tanto, su finalidad es poder ayudar a la empresa a contar con información útil para sus operaciones diarias.  


Un Data Analyst utiliza este software para monitorear el rendimiento de la empresa. Le permite enlazarse a bases de datos para extraer y visualizar información sobre las principales actividades comerciales. Con ello, puede generar reportes que pueden ayudar a la compañía a implementar estrategias de cara al futuro. 


Ventajas de utilizar Power BI son: 

  • Cuenta con una interfaz intuitiva y fácil de comprender para nuevos usuarios. 
  • Es una plataforma gratuita. Lo que la hace una opción asequible para pequeñas empresas. 
  • Permite dar seguimiento en tiempo real a datos relacionados con actividades principales de la compañía.
  • Genera informes interactivos en cuestión de horas o días, dependiendo del volumen de información. 


Contras de esta plataforma son: 

  • A pesar de su interfaz intuitiva es una herramienta que lleva tiempo dominar. 
  • Es un software que requiere de acciones manuales. Carece de funciones de automatización. 
  • Cuenta con su propio lenguaje. Lo cual hace que pueda ser complicado adaptarse en un inicio. 

2. Python (Lenguaje de programación - Análisis de datos) 

Python es un lenguaje de programación interpretado que fue creado para ser entendido por cualquier persona con conocimientos básicos de programación. Trabaja en conjunto con una interfaces como Pycharm, que tienen la capacidad de interpretar y ejecutar las líneas de código de lenguaje. 


Este lenguaje de programación es utilizado por las empresas para desarrollar diversas aplicaciones. Suele emplearse para desarrollar sitios web, automatización de tareas y/o de análisis de datos. Por lo que, puede ser implementado para crear sistemas que hagan desde la tarea más sencilla hasta la más compleja.  


Un Data Analyst utiliza Python para desarrollar modelos de análisis de datos. El lenguaje le brinda la capacidad de crear sistemas que puedan procesar información de manera efectiva, rentable y funcional. Lo cual, ayuda a incrementar la productividad de la empresa en el menor tiempo posible. 


Algunos de los beneficios que tiene Python son: 

  • Es muy fácil aprender a desarrollar aplicaciones o sistemas con este lenguaje. 
  • Resulta ser eficiente para realizar cualquier tarea relacionada con datos. 
  • Ayuda a mejorar la productividad de los desarrolladores. Escriben menos código, pero crean más funcionalidades. 


Desventajas que presenta Python son: 

  • El lenguaje de programación utiliza una gran cantidad de memoria al crear aplicaciones. 
  • Python es un poco lento y puede resultar difícil de manejar para aplicaciones grandes y complejas.
  • No es recomendado para desarrollar aplicaciones móviles. Puede dejar vulnerable al usuario ante cualquier ataque. 

3. R (Lenguaje de programación - Análisis estadístico)  

R es un lenguaje y un entorno para computación que proporciona una amplia variedad de métodos estadísticos. Incluye algoritmos de machine learning, regresión lineal, series de tiempo, entre otros. Por lo que, se utiliza para programar, transformar, modelar y visualizar datos a través de la interfaz de R Studio


El lenguaje de programación está diseñado para dar soluciones a las empresas a través de los datos. Actualmente, las compañías lo utilizan para obtener información que les pueda ayudar a tomar buenas decisiones. El objetivo es que dichas decisiones estén sustentadas a partir del análisis estadístico. 


Un Data Analyst utiliza R para realizar análisis de estadístico y desarrollar visualizaciones de datos. Esto, posibilita identificar patrones y tendencias que tienen los usuarios cuando utilizan el producto. De esta manera, se cuenta con la información necesaria para optimizar la plataforma que se ofrece en el mercado. 


Algunos de los beneficios que tiene R son: 

  • Es un lenguaje de programación de código abierto. Por lo tanto está disponible para todos sin necesidad de una licencia.
  • R proporciona soporte para la manipulación de datos. Cuenta con paquetes capaces de transformar datos desordenados en una forma estructurada.
  • R facilita el trazado y la representación gráfica de calidad. Con lo cual los reportes estadísticos se vuelven fáciles de entender.  


Desventajas que presenta R son: 

  • R no es un idioma fácil de aprender. Tiene una curva de aprendizaje pronunciada.
  • El lenguaje de programación R son mucho más lentos que otros lenguajes como MATLAB y Python.
  • R carece de medidas de seguridad básicas. Por lo tanto, crear aplicaciones web con él no es seguro.

4. Skyvia (Herramienta de ETL)

Una herramienta ETL es utilizada para extraer, transformar y cargar datos entre sistemas de información. También llevan a cabo procesos de homogeneización de datos. Lo cual, permite implementar técnicas de analítica y gestión de bases de datos de la empresa.


Skyvia es una plataforma de gestión, copia de seguridad e integración de datos basada en la nube. Realiza importación, exportación, replica y sincronización de información sin necesidad de codificación. Lo cual, permite administrar fácilmente las diferentes bases de datos con las que cuenta la organización.  


Un Data Analyst ocupa este tipo de software para gestionar y almacenar datos en la nube. Lo utiliza para procesar e integrar grandes volúmenes de información proveniente de otros sistemas. Por lo tanto, le es útil para respaldar y consulta datos de diferentes fuentes internas. 


Algunos de los beneficios que tiene Skyvia son: 

  • Es accesible para todo tipo de empresas. Cuenta con un plan de suscripción gratuita. 
  • Es una herramienta flexible. Ya que cuenta con diferentes formas de  integración y consulta de datos.
  • A pesar de no ser necesario, cuenta con opciones de programación que ayudan a configurar el funcionamiento de la plataforma.

Desventajas que presenta Skyvia son: 

  • El proceso de sincronización con las bases de datos es lento. Requiere de tiempo para cargar. 
  • La plataforma no cuenta con un servicio de soporte al cliente eficiente. Se obtiene una respuesta 24 horas después. 
  • No cuenta con un sistema de notificaciones que indique si algo no está funcionando correctamente. 

5. Tableau (Software de visualización de datos)

Un Data Visualization Software proporciona la conversión de datos en gráficos, figuras y tablas. Se utiliza como un medio pare crear cuadros de mando operativos o de rendimiento. Con lo que, se puede contar con información importante en una interfaz centralizada. 


Tableau es un software especializado en transformar datos tabulados en gráficas atractivas. Tiene la capacidad de analizar datos en tiempo real debido a que se conecta directamente a las bases de datos de la empresa. Con ello se pueden crear paneles interactivos donde se puede visualizar las principales métricas de la empresa. 


Un Data Analyst utiliza este tipo de plataformas para presentar informes sobre el rendimiento de la compañía. Los cuales son estructurados con datos que permitan a la organización tomar decisiones de manera eficiente. De esta manera, se busca comprender e identificar áreas de oportunidad en el corto plazo. 


Algunos de los beneficios que tiene Tableau son: 

  • Capacidad para crear cuadros de mando interactivos y funcionales. 
  • Interfaz intuitiva que facilita el uso de la plataforma. 
  • Es un software robusto y confiable. Su rendimiento no reduce aún con tareas complejas.



Desventajas que presenta Tableau son: 

  • Es una herramienta costosa. No es recomendable que la adquieran startups. 
  • El servicio de soporte al cliente es deplorable. El personal solo ofrece más funcionalidades que puedes adquirir para resolver tu problema. 
  • La funcionalidad de control de versiones de la plataforma es deficiente. 

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 herramientas que debe conocer la persona en el cargo. 

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 
  3. Las 5 herramientas que debes considerar en un Data Analyst (Este post). 
  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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