Qué hace un analista de datos: conoce su día a día

Contratar a una persona experta en análisis de datos puede impulsar los resultados de una empresa. No lo decimos solo nosotras, lo dice el aumento de la demanda de especialistas en Data Analytics en negocios tan variados como la banca, las telecomunicaciones e, incluso, el retail. Y es que cada segundo hay tantos nuevos datos que se generan que es obligatorio plantearnos: “¿qué hay que hacer con todo eso?”. Para responder a esta gran pregunta te tenemos que contar qué hace un analista de datos en un día de trabajo y por qué se vuelve cada vez más imprescindible. 

¿Quién es la persona encargada de analizar datos?

La profesión de data analyst o analista de datos es aquella que recopila, filtra, interpreta y traduce los datos transformando la información en conocimiento. De esta forma, puede ayudar a establecer la estrategia más adecuada para alcanzar los objetivos propuestos. Imagínate lo necesario que es esto en cualquier sector, desde el tecnológico hasta, por ejemplo, gastronómico, financiero o de salud. 

Todas las empresas recaban cantidades ingentes de datos, pero estos ni hablan, ni se ordenan, ni proponen. Por ello, se necesita un perfil que “juegue” con esta información, para encontrar patrones y llegar a conclusiones que ayuden al crecimiento de la empresa. 

Por eso, esta figura es ya imprescindible para el diseño de la estrategia de cualquier organización. Con esto claro, podemos ir al grano. ¿Qué hace un analista de datos exactamente? ¿Cuáles son sus responsabilidades? 

Qué hace un analista de datos en su día a día

Si existe un contexto adecuado para hablar de que “la información es poder”, es este. Por esta razón, la posición que ocupa este perfil es estratégica para la empresa. Veamos desde dentro las diferentes tareas qué hace un analista de datos y por qué esta profesión puede definir tu futuro laboral. 

Extracción de información de bases de datos de tipo SQL 

Es inevitable. Cada día las empresas recopilan información sobre sus acciones de marketing, las decisiones de sus clientes o el estado de su producto. Para poder sacarle partido, esta se almacena en una base de datos a la que, la persona encargada accede para recuperar, limpiar y preparar toda esa información. Para ello se utiliza SQL, de las siglas en inglés Structured Query Language, un lenguaje de programación estándar para todas ellas.

Las empresas tienen bases de datos con millones de filas de información y el código SQL ayuda a transformarlas y traducirlas para responder a las preguntas que se plantean desde dentro.

Transformación y limpieza de datos 

Cuando una empresa cuenta con varias fuentes de datos, existe el riesgo de que se dupliquen o se etiqueten de manera incorrecta. Si en este punto no entra en juego un buen conocimiento de análisis de datos, la información dejará de tener valor y se convertirá en una fuente poco fiable. Por ello, la Limpieza de Datos –Data Cleaning– es tan relevante en el proceso.

Realización de gráficas 

No solo hablamos de que hay una gran cantidad de datos para analizar, sino que esta información es de lo más heterogénea. Por esta razón, apoyarse en la visualización con gráficas es una herramienta fundamental tanto durante las primeras etapas del análisis como en la presentación final. No solo como manera de sintetizar y de presentar los resultados –que también–, sino para descartar datos poco representativos, identificar variables que contienen información redundante, observarla desde distintas perspectivas y comprobar que las predicciones devuelven el resultado esperado.

Para que este proceso sea más sencillo, se suele utilizar un framework de análisis concreto que incluye un motor visual. Los entornos más populares hasta el momento son R y Python. 

Y como en cualquier ámbito, siempre hay un toque personal: en el momento de representar visualmente los datos hay todo tipo de opciones. Las más comunes son los gráficos de barras y de dispersión, los diagramas de sectores y de frecuencias, así como los pictogramas. Pero como te decimos, el límite de las opciones está donde tú quieras ponerlo –y en lo útil que sea, por supuesto–.

Investigar cómo convertir los datos en crudo en información relevante 

Otra de las funciones que hace un analista es explorar nuevas formas de transformar los datos en información comprensible para el resto del equipo. Esta puede clasificarse según:

• La calidad: la confianza que aportan a la toma de decisiones
• La oportunidad: el momento en que se presenta
• La cantidad: tanto el exceso como la falta de información es poco recomendable
• La relevancia: debe ser significativa para la toma de decisiones.

Creación de cuadros de mando 

Conocer qué sucede en tiempo real es un aspecto clave para cualquier empresa. Para ello, este perfil especializado en Data Analitycs cuenta con dashboards o cuadros de mando, una herramienta que permite monitorizar todos los parámetros del negocio. Y no solo eso, este método también ofrece una imagen de la salud de la empresa, mejora la comunicación interna, facilita la valoración de las estrategias y reduce posibles riesgos. 

Generar y presentar informes 

La persona responsable del análisis de datos trabaja mano a mano con otros departamentos con el fin de entender la información, como cuáles son las métricas que indican que la estrategia está funcionando. Por ello, una de las acciones que lleva a cabo es generar informes con los aspectos más relevantes del proceso y mantenerlos actualizados.

Crear pipelines de ETL para automatización de la extracción, transformación y carga de datos

Entendemos por pipeline de datos una construcción lógica que representa el proceso de análisis dividido en pasos o fases. Crear los pasos a los que estarán expuestos los datos de forma automática es otra de las tareas que hace un data analyst.

Realizar modelos de Machine Learning sencillos para automatizar predicciones

En el análisis de datos, como no podía ser de otra manera, la Inteligencia Artificial tiene un papel cada vez más relevante. El Aprendizaje Automático o Machine Learning ofrece la posibilidad de que una máquina realice predicciones precisas sobre nuevas situaciones. Para ello, estos ordenadores se sirven de modelos estadísticos, que utilizan como base para la creación de estas predicciones, basándose en los datos recopilados previamente, para poder realizar previsiones certeras. 

Las tecnologías de la Información continúan expandiéndose a multitud de esferas de nuestro día a día gracias a la llegada de la Industria 4.0 y a la digitalización en la que están inmersas la mayoría de las empresas referentes a nivel mundial. Para cubrir las necesidades derivadas de este cambio que llega a todos los sectores, nacen cada día nuevas profesiones e infinidad de ofertas de trabajo, entre ellas la alta demanda de profesionales de Data Analytics. El futuro parece de lo más prometedor. ¡Esperamos verte en él! Y ahora que ya sabes qué hace un analista de datos, ¿te animas a entrar en este apasionante mundo?