6 preguntas que debes hacer en tu entrevista con un Data Analyst

En este post te compartimos las 6 preguntas que debes hacer a un Data Analyst durante una entrevista.
Ricardo Galicia

6 preguntas que debes hacer en tu entrevista con un Data Analyst

En este post te compartimos las 6 preguntas que debes hacer a un Data Analyst durante una entrevista.
Por:
Ricardo Galicia
July 1, 2021
Tabla de Contenidos


Introducción

Según la recopilación de datos realizada por Finances Online, para 2026 se habrán publicado alrededor de 11.5 millones de nuevas vacantes relacionadas con análisis de datos. Con ello, podemos confirmar que las empresas están apostando por talento que les ayude a tomar decisiones a partir de la información. 


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 última 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. 
  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 (Este post). 


En este post  te compartimos las 7 preguntas que debes hacer a un Data Analyst durante una entrevista. 

1. ¿Cuál es el proceso que sigues para analizar datos? 

Comenzar con esta pregunta te ayudará a comprender como realiza su trabajo el candidato. A partir de ello, tendrás la certeza de saber cuáles son las actividades que realiza para entregar información de valor a la empresa. 

Paneles de datos y gráficos


Respuesta esperada

El análisis de datos es el proceso de:

  • Recopilar: obtener la información de diferentes fuentes (bases de datos, encuestas, estudios, informes pasados)  
  • Limpiar: eliminar cualquier error o incongruencia que tengan los datos. 
  • Interpretar: hallar el sentido y significado que puedan tener los datos. 
  • Transformar: convertirlos en información que está sustentada con una base teórica. 
  • Modelar: dar una estructura a los datos para que puedan ser comprendidos. 


Con ello, se construye la información necesaria para la empresa y se generan informes que pueden ayudar a tomar decisiones, oportunidades comerciales o identificar áreas de oportunidad. 


Una respuesta incorrecta pasaría por alto mencionar que el análisis de datos es un proceso. El candidato, posiblemente omitiría partes fundamentales de este. Lo que, daría a entender que su trabajo no estaría bien realizado si queda para la vacante. 


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2. ¿Cuál es la diferencia entre minería y análisis de datos?

Esta pregunta está pensada en que el candidato pueda describir parte de las funciones del cargo. Cabe destacar que, actualmente muchos analistas realizan tareas de minería aunque inicialmente no sean responsabilidades del cargo. Lo cual, te podría dar también una idea de las capacidades del candidato. 


Respuesta esperada

Comparación entre procesamiento y análisis de datos



Una respuesta incorrecta sería que el candidato mencionara que ambos procesos son lo mismo. Mezclaría sin fundamentos tareas y responsabilidades de ambos. Con lo cual, podrías darte cuenta de que posiblemente no cuenta con la experiencia y/o conocimientos necesarios para el puesto. 

  

3. ¿Cuáles son las pasos importantes en el proceso de validación de datos? 

Con esta pregunta podrás conocer si el candidato tiene la capacidad para reconocer datos que pueden ser útiles para la empresa. Con lo cual, evitaría que los informes entregados a gerencia tengan información sesgada o errónea. 

Lentes enfrente de computadora


Respuesta esperada

La validación es el proceso en el que sea asegura la entrega de datos limpios y claros a los programas, aplicaciones y/o  servicios que se utilizan. Esto involucra dos etapas que son esenciales para contar con información útil. Estos son el análisis de datos y la verificación de datos.


  • Análisis de datos: en esta etapa se utilizan diferentes tipos de algoritmos para analizar todos los datos y encontrar valores inexactos.
  • Verificación de datos: todos y cada uno de los valores sospechosos se evalúan en varios casos de uso, y luego se toma una decisión final sobre si el valor debe incluirse en los datos o no.


Contarás con una respuesta incorrecta si habla de que la validación no es necesaria. El candidato se centraría en mencionar que debe confiar en los datos que ingresan las personas o identifican los sistemas de información. Con lo cual, podrás saber que realmente no hace bien su trabajo. 


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4. ¿Cuáles cree que son los criterios para decir si una estructura de datos es buena o no? 

La pregunta te ayudará a saber si el candidato cuenta con los conocimientos y capacidades para construir una estructura de datos. Lo cual, te permitirá saber si conoce como organizar la información en un sistema. 

Proceso de estructuración de datos


Respuesta esperada

Las estructuras son formas de organizar los datos en un sistema. Sirven para organizar y manipular datos de manera fácil y eficiente. Con ello, se entiende la relación existente entre ellos y las operaciones que son posibles realizar con cada conjunto. 


Algunos criterios que deben tenerse en cuenta para decidir si una estructura de datos es buena o no son:

  • Una buena estructura de datos se adapta fácilmente a los cambios de acuerdo con los requisitos comerciales.
  • Si los datos se modifican, el estructura debería poder escalar de acuerdo con los datos.
  • La estructura de datos debe proporcionar un procesamiento eficaz y eficiente de grandes volúmenes de información. 
  • La manipulación de una gran cantidad de datos se puede realizar fácilmente con el uso de un buen enfoque de estructura de datos.
  • Una estructura construida correctamente puede ser reutilizada para futuros proyectos. 


Una respuesta será incorrecta si menciona que los sistemas no requieren una estructura. El candidato hablará de que las plataformas solo necesitan ser alimentadas de datos sin organización alguna. Lo cual, no es viable cuando se realizan consultas o procesos de análisis. 


5. ¿Cuáles han sido tus principales retos analizando datos? 

Esta pregunta te ayudará a conocer los retos a los que se enfrenta una persona en el cargo. Lo cual, te ayudará a conocer cómo el candidato ha respondido ante tales situaciones. 

Mujer entre datos


Respuesta esperada

Algunos retos que suelen surgir al realizar análisis de datos son: 

  • La presencia de entradas duplicadas y errores ortográficos reduce la calidad de los datos.
  • Si extrae datos de una fuente deficiente, esto podría ser un problema, ya que tendría que dedicar mucho tiempo a limpiar los datos.
  • Cuando extrae datos de fuentes, la representación de los datos puede variar. Ahora bien, cuando combina datos de estas fuentes, puede suceder que la variación en la representación provoque un retraso.
  • Por último, si hay datos incompletos, entonces podría ser un problema realizar el análisis de datos.


Una mala respuesta sería que el candidato hablara de que nunca ha enfrentado problemas en el análisis. Mencionaría que es fácil trabajar con datos. Lo que, indicaría que realmente no cuenta con experiencia en el puesto. 


6. ¿Qué es la propiedad ACID en bases de datos SQL?

La pregunta te permitirá conocer si el candidato conoce como mantener un sistema de información o base de datos funcional. Además, te ayudará a saber si conoce las premisas para contar con datos útiles para la empresa. 


Respuesta esperada

La propiedad ACID se ocupa para garantizar la precisión, coherencia e integridad de los datos. El acrónimo significa lo siguiente:


  • Atomicity (Atomicidad): establece que una acción debe tratarse como una unidad atómica. Es decir, se ejecutan todas sus operaciones o ninguna. No debe existir una transacción parcialmente completada. 
  • Consistency (Coherencia): la base de datos debe permanecer en un estado coherente después de cualquier operación. Debe mantenerse en un estado consistente antes de la ejecución de la acción. Por lo que debe permanecer en dicho estado después de cada operación.
  • Isolation (Aislamiento): el aislamiento establece que todas las transacciones se deben realizar y ejecutar como un todo. Ninguna operación afectará la existencia de cualquier otra. Todas deben de ser independientes. 
  • Durability (Durabilidad): garantiza que la base de datos realizará un seguimiento de los cambios pendientes. La base de datos debe tener la capacidad para actualizarse incluso si el sistema falla o se reinicia. 


Una respuesta incorrecta sería que el candidato no se preocupara por mantener la integridad de la base de datos. Esto hablaría de que no le interesa contar con información confiable para la empresa. Con lo cual, tendrías la seguridad de que no cuenta con las capacidades para el cargo. 


Conclusiones

Estas son las preguntas que debes realizar a candidatos a este cargo. Cuentas con la las información necesaria para realizar tu entrevista con un Data Analyst. Recuerda siempre elegir al talento que pueda proporcionar los datos necesarios para posicionar mejor a la empresa en el mercado. 

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. 
  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 (Este post). 


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