¿Qué es un Data Analyst?

Ricardo Galicia

Un Data Analyst compila, analiza e interpreta datos con los que define las estrategias de crecimiento para la empresa. 

Actualmente, el 96% de las empresas en el mundo están planeando contratar colaboradores con habilidades relacionadas con análisis de datos.

Introducción

De acuerdo con Finances Online, cerca del 80% de as empresas en el mundo están invirtiendo en su equipo de análisis de datos. La idea es que puedan sustentar sus decisiones y estrategias a largo plazo con información sólida. 


Sabemos que en un futuro tendrás que contratar talento para este cargo. Por lo tanto, hemos desarrollado un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la primera publicación de la serie.

Aquí los post relacionados con el tema de Data Analyst:

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


En este post  te compartimos qué es un Data Analyst, sus responsabilidades, salario promedio en el mercado laboral y las certificaciones con las que debe de contar.


¿Qué es un Data Analyst?

Un Data Analyst procesa los datos con los que cuenta la empresa. Utiliza técnicas de programación informática, matemáticas, estadística, entre otras, para predecir y mejorar el rendimiento empresarial. De esta manera, ayuda a la empresa a comprender cómo los clientes usan su producto. 

Gráficos y datos


Los Data Analyst tiene un papel fundamental en cuanto al rumbo que toma la empresa. Su misión es dar sentido a los datos y transformarlos en información útil para la toma de decisiones de la empresa. Gracias a ello, define las estrategias enfocadas en impulsar el crecimiento de la empresa o el producto.


No contar con un Data Analyst calificado trae consecuencias para una empresa. Los datos compilados y analizados no serían útiles para que la empresa tome decisiones. En consecuencia, esto impediría que la toma decisiones efectivas, la obtención de ventajas competitivas o el hallazgo de nuevas comerciales.


¿Cómo se realiza el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de:

  • Recopilación: obtención de información de fuentes como bases de datos, encuestas, estudios o informes.  
  • Limpieza: eliminación de errores o incongruencias en los datos. 
  • Interpretación: descubrimiento del sentido y significado de los valores. 
  • Transformación: conversión de los datos en información sustentada con una base teórica. 
  • Modelado: estructuración de los datos para su comprensión.


Gracias a ello, las empresas obtienen la información con la que elaboran sus informes y toman decisiones relacionadas con el aprovechamiento de oportunidades comerciales, optimización de procesos y mejora de sus productos o servicios.


¿Cuál es la diferencia entre un Data Analyst y un Data Scientist?

Los dos cargos suelen confundirse en el ámbito laboral. Por esta razón, te mostramos una tabla comparativa de ambos cargos:


Diferencia entre Data Scientist y Analyst

¿Cuáles son las responsabilidades de un Data Analyst?


El profesional tiene las siguientes responsabilidades:

  1. Recopilación de datos.
  2. Detección de patrones y tendencias.
  3. Elaboración de reportes comerciales.
  4. Limpieza de datos recopilados.
  5. Gestión y consulta de bases de datos.

A continuación definiremos cada una de ellas y te explicaremos cómo las realiza el analista.


1. Recopilación de datos 

La recopilación de datos es el proceso de obtención y ordenamiento de la información. Mediante ello se clasifican y tabulan datos en varias categorías o grupos. Lo cual, conlleva a ala generación de estadísticas sobre un área de interés. 

Programación y datos


La recopilación de datos consiste en capturar información que propicia la generación de conocimiento y estrategias útiles. Esto, brinda un panorama completo de la situación de la empresa. Lo cual, posibilita la respuesta a preguntas, evaluación de resultados y la anticipación a imprevistos.


Para un Data Analyst, la recopilación de datos es el aspecto técnico más importante de su trabajo. Utiliza diferentes métodos o herramientas con los que captura la información que necesita. Así, obtiene datos sobre clientes, competidores y la industria en la que la empresa compite. 


Algunos métodos que los analistas utilizan para recopilar datos son: 

  • Encuestas en líneas.
  • Focus Groups.
  • Entrevistas con clientes. 
  • Revisión de documentos de la empresa. 
  • Extracción de datos desde Bases de Datos.

2. Detección de patrones y tendencias

Un patrón es cualquier hecho que sucede recurrentemente. Es decir, se repiten con previsibilidad. Lo cual, conlleva a que funcionen como un modelo para reproducir un resultado tantas veces como sea necesario. 

Patrones en gráficos de datos


La detección de patrones muestra tendencias que ayudan a resolver el problema que vive una organización. Esto implica que la información actual coincide con el comportamiento que presentan los resultados obtenidos. Es por ello, que las experiencias previas ayudan a las empresas a tomar medidas cuando ocurren imprevistos.


Un Data Analyst encuentra patrones en los datos que analiza. El profesional encuentra tendencias que ayudan a la empresa a detectar áreas de oportunidad. Lo cual, facilita el desarrollo de mejores productos y el conocimiento de las necesidades de los clientes. 


3. Elaboración de reportes comerciales

Un reporte es un documento informativo que respalda una hipótesis con hechos y datos. Sirven como evidencia para identificar situaciones, problemas, eventos o hallazgos. Por tanto, su objetivo es analizar diferentes aspectos de un tema en específico. 

Reportes


Los reportes muestran datos que cualquier persona en la organización es capaz de entender. Su finalidad es aportar información útil para la toma de decisiones. Por eso, el documento brinda las respuestas suficientes para definir las acciones que tomará la empresa a corto plazo. 


Un Data Analyst realiza reportes a partir de los datos que recopiló previamente. En ellos presenta información sobre nuevas tendencias, áreas de mejora y resultados obtenidos por la empresa en un cierto plazo. Dicha información ayuda a los responsables de área a sustentar sus decisiones.


4. Limpieza de datos recopilados

La limpieza de datos es el proceso de preparación de los datos para su análisis. Esto se realiza mediante la eliminación o modificación de información que se considera como no necesaria. Así, se evita la inclusión de datos incorrectos, incompletos, irrelevantes, o duplicados. 

Trabajo en computadorai


La limpieza de datos permite que las empresas tengan información de calidad para la toma de decisiones. Para ello, es necesaria la optimización de información duplicada o con errores, estandarizando los datos considerados como útiles para el análisis. 


Un Data Analyst realiza la limpieza de datos para garantizar respuestas precisas a las interrogantes de la empresa. El profesional elimina datos innecesarios y corrige aquellos que son de utilidad para contar con información confiable para realizar reportes.


5. Gestión y consulta de bases de datos

Una base de datos es una recopilación sistemática de información. Está diseñada para la búsqueda y recuperación de datos en una computadora. Por tanto, están estructuradas para facilitar la consulta, modificación, eliminación y procesamiento de información. 

Programación de bases de datos


Las bases de datos posibilitan el acceso rápido y cómodo a la información de la empresa. Tienen la capacidad de guardar y organizar datos sobre las principales actividades que realiza. De esta manera, los responsables de área obtiene información sobre el crecimiento de la organización en un periodo determinado.


Un Data Analyst gestiona las bases de datos de la compañía. Cuenta con la facultad para consultar información sobre transacciones, colaboradores, productos y clientes actuales. Así, reconoce patrones e identifica datos útiles para la elaboración de reportes.


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¿Cuál es el sueldo promedio de un Data Analyst?

Glassdoor indica que el salario promedio en Latinoamérica ronda los USD 2.075 mensuales, siendo Chile el país con el sueldo mensual más alto (USD 2.855). A continuación mostramos una tabla comparativa de los diferentes países de la región:

Sueldos LATAM: Data Analyst


¿Cuál es la capacitación recomendada para analistas de datos? 

Un Data Analyst cuenta con estudios universitarios en algunas de las siguientes áreas:

  • Ciencias de la Computación. 
  • Informática. 
  • Matemáticas. 
  • Estadística.
  • Ingeniería. 


Este tipo de carreras universitarias servirán como base para que la persona se especialice en el área. Asimismo, es necesario que reciba capacitación por medio de bootcamps o certificaciones para completar su formación.


Thinkful

Este bootcamp ofrece capacitación a las personas para formarse en la carrera de Data Analyst. Está totalmente centrada en capacitar talento capaz de identificar y desarrollar soluciones a partir de los datos. Para ello, brinda desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas de análisis.


Puntos importantes de este bootcamp

  • Modo de estudio: en línea.
  • Dirigido a: principiantes en el área de análisis de datos.
  • Duración aproximada: 26 semanas. 
  • Precio: USD 6.500.


Springboard

Springboard forma estudiantes con capacidades de análisis, solución de problemas y pensamiento estratégico. Brinda un plan de estudios enfocado en el desarrollo de proyectos, logrando que los alumnos enlacen la teoría con la práctica.


Puntos importantes del bootcamp: 

  • Modo de estudio: en línea.
  • Dirigido a: principiantes en el área de análisis de datos.
  • Duración aproximada: 6 meses. 
  • Precio: USD 8.400 (ofrece diferentes planes de pago). 

Datacamp

La plataforma ofrece una serie de cursos sobre análisis, manipulación, limpieza y visualización de datos. Además, cuenta con programas especializados en programación, ingeniería, machine learning, probabilidad y estadística con los que busca que los estudiantes obtengan los conocimientos necesarios para desarrollar una carrera en el área.

Puntos importantes del bootcamp: 

  • Modo de estudio: en línea. 
  • Ideal para: principiantes en análisis de datos. 
  • Duración aproximada: 60 horas. 
  • Precio: gratis o USD 250 suscripción anual prémium.


Curso en Data Analytics impartido en freeCodeCamp

freeCodeCamp ayuda a que los profesionales perfeccionen sus conocimientos y habilidades en el área. La plataforma ofrece cursos en manipulación y visualización de datos a través de Python. Además, las personas de mayor experiencia tienen la oportunidad de mejorar sus capacidades en construcción de modelos de análisis y predicción.


Puntos importantes del bootcamp

  • Modo de estudio: en línea. 
  • Ideal para: personas sin experiencia en análisis de datos. 
  • Duración aproximada: 28 lecciones de aproximadamente 11 minutos cada una. 
  • Precio: gratis.

Conclusiones

Ahora conoces que hace un Data Analyst, su sueldo promedio y capacitación recomendada. Toma esto en cuenta cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es que conozcas las principales características del cargo que estás buscando.

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

  1. ¿Qué es un Data Analyst? (Este post)
  2. Las 5 habilidades que debe tener un Data Analyst.  
  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. 


Si estás buscando que el reclutamiento de tu próximo Data Analyst sea 100% online, quizá es el mejor momento para iniciar gratuitamente un piloto con Aira y renovar tus herramientas de reclutamiento. ¡Agenda una llamada con nosotros! 


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