Cómo redactar una descripción de puesto para analista de datos

Los distintos tipos de analistas

Un analista de datos desempeña un papel clave en cualquier organización: recopila, organiza y analiza grandes volúmenes de datos para orientar decisiones estratégicas del negocio. Sin embargo, el campo del análisis se ha vuelto cada vez más especializado y, según el tipo de trabajo para el que necesites ayuda, te convendrá pensar en qué perfil de analista contratar.

• Data analyst. Un analista de datos tradicional elabora informes y realiza análisis para informar decisiones estratégicas. En este rol es fundamental tener una base sólida de estadística, SQL y conceptos de visualización.
• Business analyst. Un analista de negocio aprovecha las herramientas de datos para mejorar procesos internos. Aquí es importante un buen dominio de SQL y de herramientas de gestión de proyectos.
• Business intelligence analyst. Un analista de inteligencia de negocio también se centra en la salud del negocio y comparte muchas funciones con un analista de datos. De nuevo, se requiere conocimiento detallado de SQL, gestión de proyectos y herramientas de visualización.
• Data engineer. Los data engineers se centran en construir la infraestructura de datos para recopilar, almacenar y transformar datos y dejarlos listos para su análisis. Son útiles el conocimiento de orquestación de datos (como Airflow) y sólidas habilidades de programación.
• Analytics engineer. El rol de analytics engineer es un híbrido entre data engineer y analista de datos. Se encarga de crear canalizaciones de datos y realizar análisis que impulsen decisiones informadas. Con herramientas como dbt, el modelado de datos es más accesible que nunca. Dominar una herramienta de orquestación de datos y tener un sólido conocimiento de SQL es fundamental.
• Data scientist. Un data scientist comparte funciones con un analista de datos: prepara análisis que hacen avanzar el negocio. Sin embargo, gran parte de su trabajo se basa en analítica predictiva y métodos de previsión. Para tener éxito se necesita un profundo conocimiento de estadística inferencial, machine learning y programación.

Más allá del tipo de analista, también deberías pensar en tu modelo de negocio antes de redactar la descripción. Aunque muchas habilidades de analista de datos son transferibles y las responsabilidades suelen repetirse de un empleo a otro, puede haber diferencias según el sector en el que operes (sanidad, administración pública, fintech, etc.).

Responsabilidades de un analista de datos

A continuación destacamos algunas de las responsabilidades clave de un analista de datos típico. De nuevo, variarán según tu negocio, sector y estructura del equipo.

Responsabilidades principales

En esencia, las responsabilidades de un analista de datos se apoyan en tres pilares: automatización, reporting y gobierno del dato. Veámoslos con más detalle.

• Automatización. Un analista de datos debe trabajar a menudo en automatizar tareas repetitivas. El tiempo que se ahorra a nivel individual se puede dedicar a otros proyectos. A nivel empresa, esto implica menos derroche y la posibilidad de abrir nuevas vías de ingresos.
• Reporting. Este es el núcleo del trabajo del analista: análisis y visualización. El reporting abarca desde informar sobre los KPI de la empresa hasta visualizar los insights y comunicarlos a la audiencia adecuada.
• Gobierno del dato. Como se suele decir, «si entra basura, sale basura». Con datos de mala calidad, un analista solo puede llegar hasta cierto punto antes de que los informes fallen y los insights se distorsionen, llevando a malas decisiones. Una función esencial es detectar y corregir problemas de calidad de datos. Otros aspectos del gobierno del dato incluyen mejorar la documentación, etiquetar y clasificar activos de datos y desarrollar buenas prácticas de gestión de metadatos.

Otras responsabilidades

Otras tareas que puede asumir un analista de datos incluyen:

• Responder preguntas ad hoc sobre datos;
• Impartir sesiones de habilitación para personas usuarias de datos; y
• Eliminar deuda técnica (es decir, lo que no aporta valor y solo enturbia el entorno analítico)

Diferencias entre sectores

Además de las responsabilidades principales, los analistas de datos pueden especializarse según el sector en el que han trabajado o trabajan. Desarrollar contexto de negocio tiene muchas ventajas, como reducir el tiempo de adaptación y profundizar en temas relevantes del sector. No obstante, los requisitos intrínsecos del puesto no varían de forma drástica entre sectores.

En algunos sectores, como finanzas o sanidad, un analista de datos puede centrarse en tipos de datos específicos, como registros financieros o de pacientes. En marketing o e-commerce, puede encargarse de analizar el comportamiento y las tendencias de clientes. En ventas, puede interesarle más la conversión entre etapas del embudo comercial.

Cualificaciones de un analista de datos

Un analista de datos necesita una combinación de habilidades, conocimientos y formación. Puedes descubrir cómo convertirte en analista de datos en un artículo aparte. Aunque la experiencia también es clave para encontrar a la persona adecuada, muchos puestos requieren alguna combinación de lo siguiente:

Formación

Como requisito típico se pide un Grado en un campo cuantitativo (informática, matemáticas o economía). Sin embargo, formarse por cuenta propia con recursos online nunca ha sido tan fácil. Por ejemplo, DataCamp ofrece online la Data Analyst Certification completamente integrada. Permite a cualquiera que quiera dar el salto al análisis de datos aprender habilidades esenciales desde casa. Para candidatos con trayectorias no tradicionales, la experiencia, los proyectos, los portfolios y las certificaciones online son excelentes formas de evaluar su nivel en el campo.

Conocimientos y herramientas

Certificarse es un gran primer paso, pero no acaba ahí. Un analista de datos también debe demostrar que puede desempeñar las responsabilidades del puesto. ¿Cómo aplicas el formato condicional en una hoja de cálculo? ¿Cuál es la diferencia entre un LEFT JOIN y un RIGHT JOIN en SQL? ¿Cómo se determina la recta de mejor ajuste en una regresión lineal? Estas son preguntas de entrevista para analista de datos que debes dominar. En esta sección, vemos qué incluye el conjunto de herramientas de un analista.

Estadística y probabilidad

Para trabajar en un rol analítico es imprescindible una base sólida de estadística y probabilidad, en particular medidas de centralización y dispersión, regresión lineal y no lineal, distribuciones muestrales, contrastes de hipótesis, etc.

Hojas de cálculo (Excel/Google Sheets)

Aunque algún día chatGPT conquiste el mundo, todavía se hace mucho trabajo en hojas de cálculo. Como herramienta omnipresente en los negocios, desarrollar un buen dominio de Excel o Google Sheets es muy útil. Échale un vistazo a nuestro itinerario de habilidades Spreadsheet Fundamentals para convertirte en un experto en hojas de cálculo.

SQL

SQL es el pan de cada día del análisis. Es el lenguaje para comunicarse con una base de datos, recuperar datos y analizarlos. Las entrevistas técnicas suelen incluir una o varias preguntas de SQL. Si buscas una introducción o un repaso, mira nuestro curso Introduction to SQL.

Programación

Para análisis más avanzados, un lenguaje de scripting puede complementar otras herramientas. Python y R son habituales entre analistas para realizar análisis estadístico a escala. Para Python, consulta el itinerario de carrera Data Analyst with Python en DataCamp. Para R, echa un vistazo al itinerario Data Analyst with R.

Herramientas de visualización

Analizar los datos es importante, pero comunicar los insights es esencial. Un analista de datos aprovecha herramientas de visualización del mercado como Microsoft Power BI, Tableau, Looker, etc., aunque su dominio de cada una puede variar.

Herramientas de ingeniería

dbt (data build tool) – aunque analytics engineering es un concepto relativamente nuevo, dbt ha revolucionado el mundo del análisis. dbt se basa en el enfoque ELT (Extract-Load-Transform), frente a ETL (Extract-Transform-Load), y facilita la transformación sobre datos ya cargados en un data warehouse.

Git/GitHub – herramienta de control de versiones para registrar cambios en scripts SQL, modelos de datos, libros de trabajo, etc. Toda la información se centraliza en repositorios en GitHub, la plataforma que soporta Git y facilita la colaboración dentro de un equipo de analítica.

Habilidades blandas

Construir una base cuantitativa sólida es importante, pero se completa desarrollando las siguientes habilidades, esenciales en un analista de datos:

• Colaboración transversal
• Gestión de proyectos
• Capacidad para abordar problemas ambiguos o complejos
• Atención al detalle

Plantilla de descripción de puesto para analista de datos

A continuación tienes una plantilla de descripción de puesto para un rol de analista de datos. Puedes usar este texto como punto de partida, pero personalízalo al máximo según las necesidades de tu empresa, el sector, los proyectos específicos, etc. La personalización es clave para atraer candidatos mejor informados y con mejor encaje.

Puesto: Data Analyst

Ubicación: [Ciudad, Provincia] / [100% remoto] / [Híbrido]

Descripción del puesto:

Buscamos un Data Analyst con gran atención al detalle para unirse a nuestro equipo. Serás responsable de recopilar, organizar y analizar grandes conjuntos de datos para generar insights y apoyar la toma de decisiones en la organización. También crearás informes y visualizaciones para comunicar tus hallazgos a diferentes públicos internos.

Responsabilidades:

• Recopilar, depurar y organizar datos de distintas fuentes
• Realizar análisis estadístico y elaborar informes y visualizaciones para comunicar los hallazgos
• Colaborar con equipos transversales para identificar tendencias y patrones en los datos
• Crear paneles y reportes automatizados para monitorizar indicadores clave de rendimiento
• Mejorar continuamente los procesos y sistemas de recopilación, análisis y reporting de datos

Cualificaciones:

• [opcional] Grado en un campo relacionado (p. ej., informática, matemáticas, estadística)
• Más de 2 años de experiencia como analista de datos o en un rol relacionado. Si no tienes 2+ años de experiencia, compártenos proyectos relevantes en los que hayas trabajado.
• Sólidos conocimientos de SQL
• Experiencia con herramientas de visualización de datos (p. ej., Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Experiencia con software de análisis estadístico (p. ej., R, Python) es un plus
• Excelentes habilidades de resolución de problemas y comunicación
• Capacidad para trabajar de forma autónoma y gestionar varios proyectos a la vez

Conclusión

Guardar, clic y publicar. Enhorabuena, ya tienes una descripción de puesto bien afinada. Ahora empieza la parte difícil: entrevistar a los candidatos adecuados para encontrar la mejor combinación para la vacante. No olvides visitar la plataforma Recruit de DataCamp para conectar con talento de primer nivel. Si buscas empleo, puedes encontrar vacantes en la plataforma Data Jobs de DataCamp.

¿Quieres entender mejor en qué consiste el análisis de datos? Consulta nuestra guía «qué es el análisis de datos».