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Analista de datos frente a analista de negocio: ¿Cuáles son las diferencias?

¿Cuáles son las principales diferencias entre un analista de datos y un analista de negocio? Lee todo sobre ellos en esta guía completa.
Actualizado 16 ene 2025  · 8 min de lectura

Así que sientes curiosidad por las distintas carreras relacionadas con los datos y te has topado con algunos títulos diferentes, como analistas de datos y analistas empresariales.

Quizá te preguntes: "¿Cuál es la diferencia entre estas funciones?".

Bueno, sus diferencias son bastante claras, pero también tienen algunas similitudes. En esta entrada del blog, cubriremos sus diferencias, una visión general de ambos papeles y las habilidades necesarias para cada papel.

Empecemos por la principal diferencia.

Analista de datos frente a analista de negocio: Diferencias clave

La principal diferencia entre un analista de datos y un analista de negocio radica en su enfoque principal. Los analistas de datos se encargan de analizar conjuntos de datos complejos para identificar pautas y tendencias, mientras que los analistas empresariales se centran en comprender las necesidades empresariales y ofrecer recomendaciones estratégicas utilizando los datos.

Analista de negocio frente a analista de datos: Funciones y responsabilidades

Para ayudarte a hacerte una mejor idea de lo que implica cada puesto, echemos un vistazo a sus funciones y responsabilidades:

Función de analista de datos

Los analistas de datos son conocidos por trabajar con grandes conjuntos de datos para identificar pautas y tendencias, que pueden utilizarse para fundamentar las decisiones empresariales. Utilizan herramientas estadísticas, técnicas y lenguajes de programación como SQL y Python para recopilar, limpiar, transformar y analizar datos.

Algunas responsabilidades comunes de un analista de datos incluyen:

  • Recoger datos de diversas fuentes
  • Limpieza y organización de grandes conjuntos de datos
  • Manipulación de datos para el Análisis Exploratorio de Datos
  • Realización de análisis estadísticos y minería de datos
  • Crear visualizaciones e informes para presentar los resultados
  • Identificar patrones y tendencias en los conjuntos de datos

Con nuestro itinerario profesional de Analista de Datos con Python, puedes aprender más sobre estas funciones y responsabilidades e iniciar tu camino hacia el acceso a la profesión.

Función de analista empresarial

Los analistas empresariales se centran en comprender los objetivos empresariales, recopilar requisitos y proporcionar recomendaciones estratégicas para mejorar los procesos, productos o servicios. Utilizan habilidades analíticas para interpretar los datos y aportar ideas que informen la toma de decisiones.

Algunas responsabilidades comunes de un analista de negocio incluyen:

  • Identificar y definir las necesidades empresariales
  • Recopilación, análisis e interpretación de datos
  • Evaluar los procesos actuales e identificar áreas de mejora
  • Desarrollar soluciones a problemas empresariales
  • Creación de informes y visualizaciones para comunicar información

¿Quieres explorar una carrera como analista empresarial? Nuestro seminario web sobre Cómo convertirse en analista de negocio ofrece una buena visión general de la función. También puedes explorar nuestra guía completa sobre qué es realmente la analítica empresarial.

Similitudes entre los analistas de datos y los analistas de negocio

Aunque su enfoque principal puede ser diferente, hay un solapamiento en algunas de las habilidades que ambas funciones requieren.

Tanto los analistas de datos como los de negocio deben tener una gran capacidad analítica, dominar SQL y otros lenguajes de programación, y ser capaces de interpretar los datos y aportar ideas.

Además, ambas funciones requieren también excelentes dotes de comunicación, ya que tienen que comunicar sus conclusiones a partes interesadas que pueden no tener experiencia en el análisis de datos. También deben ser capaces de trabajar con equipos interfuncionales y colaborar eficazmente

He aquí algunos ejemplos de tareas o proyectos en los que pueden colaborar los analistas de datos y los analistas de negocio:

  1. Análisis de segmentación de clientes:
    • Un analista de datos puede trabajar segmentando los datos de los clientes en función de patrones de compra, detalles demográficos o métricas de compromiso, utilizando herramientas estadísticas y de aprendizaje automático.
    • A continuación, un analista empresarial interpretaría los datos segmentados para desarrollar estrategias de campañas de marketing personalizadas o para identificar grupos de clientes de alto valor.
  2. Previsión de ventas:
    • Un analista de datos utiliza datos históricos de ventas para construir modelos predictivos, analizando las tendencias estacionales y la dinámica del mercado.
    • Un analista de negocio colabora evaluando cómo se alinean estas previsiones con los objetivos de la organización, recomendando ajustes en las estrategias de ventas o en la gestión del inventario.
  3. Optimización del proceso:
    • Un analista de datos recopila y analiza métricas operativas para detectar ineficiencias, como retrasos en los flujos de trabajo de producción o sistemas de bajo rendimiento.
    • Un analista empresarial utiliza estos datos para proponer soluciones procesables, como implantar nuevas herramientas o revisar los procedimientos operativos estándar.

Esta sinergia pone de relieve el carácter complementario de estas funciones. Mientras que los analistas de datos proporcionan el "cómo" a través de perspectivas cuantitativas, los analistas empresariales ofrecen el "por qué" y el "qué sigue" conectando estas perspectivas con las necesidades empresariales estratégicas.

Nuestro curso sobre Conceptos de Comunicación de Datos cubre las habilidades interpersonales necesarias para ambas funciones, al igual que nuestro curso sobre Fundamentos de SQL .

Habilidades clave para analistas de datos y analistas empresariales

Ahora que hemos cubierto las funciones y responsabilidades, echemos un vistazo a algunas habilidades clave necesarias tanto para los analistas de datos como para los analistas empresariales, incluidos algunos recursos para ayudarte a empezar:

Competencias clave para los analistas de datos

Como los analistas de datos tienden a ser más técnicos, algunas de sus habilidades clave estarán más en las herramientas de análisis de datos o el software de visualización.

Habilidades clave para los analistas de negocio

  • Sólidas habilidades de comunicación - Curso de Conceptos de Comunicación de Datos
  • Consulta SQL de las bases de datos de la empresa - Conocimientos básicos de SQL
  • Capacidad para interpretar datos y aportar ideas
  • Pensamiento crítico y capacidad para resolver problemas
  • Capacidad de mejora de procesos y gestión de proyectos
  • Perspicacia empresarial y comprensión de las tendencias del sector

Comparación salarial: Analistas de datos vs Analistas de negocio

A continuación, echemos un vistazo a una pregunta frecuente: ¿cuánto gana un analista de datos o un analista de negocio? Tenemos guías completas sobre los salarios de los analistas de datos y de los analistas de negocio, pero puedes encontrar la información básica a continuación:

Según Glassdoor, el salario medio de un analista de datos en EE.UU. es de unos 82.000 $ al año, mientras que el salario medio de un analista de negocio es de unos 93.043 $ al año.

salarios analista de datos vs analista de negocio

Sin embargo, estas cifras pueden variar en función del nivel de experiencia, el sector y la ubicación. Los analistas de datos y los analistas empresariales con más experiencia y conocimientos especializados pueden ganar salarios más altos.

Los analistas de datos principiantes ganan un salario medio de unos 57.880 $ al año, mientras que los analistas empresariales principiantes ganan unos 74.000 $ al año.

Ten en cuenta que es menos probable que cambie la nomenclatura del puesto para un analista de negocio que para un analista de datos.

Por ejemplo, los analistas de datos suelen tener un sistema basado en niveles (Analista de Datos I, Analista de Datos II, etc.) o un sistema Junior/Senior. Los analistas de negocio tienden a mantener su puesto de trabajo sin cambios.

Progresión profesional para analistas de datos y analistas empresariales

Tanto los analistas de datos como los de negocio tienen mucho espacio para crecer en sus carreras, con oportunidades para especializarse o pasar a desempeñar funciones de liderazgo. He aquí un vistazo a cómo se desarrollan normalmente estas trayectorias profesionales:

Trayectoria profesional como analista de datos

A continuación tienes un ejemplo de cómo podrías progresar en tu carrera como analista de datos:

Cómo empezar

Como Analista de Datos Junior, te centrarás en lo básico: limpiar datos, crear informes y aprender herramientas como SQL, Python o Tableau. Aquí es donde construirás tu base técnica. Después de cierta experiencia, ascenderás a un puesto de Analista de Datos, manejando conjuntos de datos más grandes y profundizando en patrones y tendencias que puedan ayudar a orientar las decisiones empresariales.

Funciones de nivel medio

Una vez que hayas perfeccionado tus habilidades, podrías convertirte en Analista de Datos Senior, dirigiendo proyectos, tutelando a analistas junior y sumergiéndote en tareas más complejas como el modelado predictivo o las visualizaciones avanzadas. Si te interesa un nicho, podrías especializarte en áreas como el aprendizaje automático, la analítica geoespacial o la ingeniería de datos.

Asumir el liderazgo

¿Listo para las grandes ligas? Podrías pasar a desempeñar funciones como la de Director de Análisis, donde guiarás a un equipo de analistas, darás prioridad a los proyectos y alinearás los análisis con los objetivos de la empresa. O, si prefieres una vía técnica, podrías aspirar a Científico de Datos o incluso trabajar como Consultor de Datos, resolviendo problemas difíciles para múltiples organizaciones.

Llegar a la cima

En los niveles más altos, podrías convertirte en Director de Análisis de Datos, supervisando toda la función analítica, o incluso en Director de Datos (CDO), dando forma al modo en que tu empresa utiliza los datos para tomar decisiones.

Trayectoria profesional como analista de negocio

He aquí una comparación de cómo podría configurarse la carrera de un analista de negocio:

Empezar

Como Analista de Negocio Junior, te centrarás en proyectos más pequeños, como recopilar requisitos o elaborar informes básicos. Se trata de aprender cómo funcionan las empresas y cómo comunicarse con los distintos equipos. Ascender a un puesto de Analista de Negocio significa más responsabilidad: trabajar estrechamente con las partes interesadas, comprender sus necesidades y recomendar soluciones que tengan un impacto real.

Aumenta tu experiencia

Con experiencia, podrías convertirte en Analista de Negocio Senior, gestionando proyectos complejos y ofreciendo asesoramiento sobre decisiones de gran calado. También podrías optar por especializarte en un campo como el análisis de sistemas o la mejora de procesos.

Dirigir equipos

Si el liderazgo te entusiasma, podrías pasar a un puesto de Director de Análisis Empresarial, en el que dirigirás un equipo, establecerás prioridades y te asegurarás de que todo esté alineado con la estrategia de la empresa. O, si te encanta trabajar en el panorama general, la transición a Director de Producto o Consultor Estratégico podría ser una gran opción.

Configurar la estrategia

En lo más alto de la escala, puestos como el de Director de Análisis Empresarial o incluso el de Director de Operaciones (COO) te permiten guiar el negocio a un nivel estratégico, aprovechando toda tu experiencia en análisis y toma de decisiones.

Visión general de la analítica de datos frente a la analítica empresarial

Dado que ambas funciones se sitúan en dos campos paralelos diferentes dentro de los datos, también compartiremos contigo algunas diferencias entre estas dos categorías: la analítica de datos y la analítica empresarial.

Análisis de datos

La analítica de datos se centra exclusivamente en el análisis de datos para identificar patrones y tendencias, utilizando herramientas y técnicas como el análisis estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático. El objetivo es obtener información de los datos que pueda servir de base para la toma de decisiones.

Análisis empresarial

La analítica empresarial se centra más en utilizar el análisis de datos para impulsar decisiones empresariales y mejorar procesos o productos. Implica recopilar y analizar datos para identificar oportunidades de crecimiento empresarial, reducción de costes u optimización de procesos

Nuestro curso sobre Análisis de Procesos Empresariales en R es un buen punto de partida.

Comparación de funciones y responsabilidades

A continuación, hemos comparado las dos funciones en una tabla para facilitar la consulta: 

Papel Analista de datos Analista empresarial
Enfoque principal Analizar conjuntos de datos complejos para identificar pautas y tendencias Comprender las necesidades empresariales y ofrecer recomendaciones estratégicas
Recogida de datos Recoger datos de diversas fuentes Recopilación y análisis de datos empresariales
Limpieza de datos Limpiar y organizar grandes conjuntos de datos Evaluar los procesos actuales para introducir mejoras basadas en datos
Métodos de análisis Realización de análisis estadísticos y minería de datos Interpretar los datos para fundamentar las decisiones empresariales
Informar Crear visualizaciones e informes para presentar los resultados Crear informes y visualizaciones para comunicar ideas
Desarrollo de soluciones Identificar patrones y tendencias en los conjuntos de datos Desarrollar soluciones a problemas empresariales
Herramientas utilizadas Herramientas estadísticas, SQL, Python, herramientas BI SQL, herramientas de mejora de procesos, herramientas de gestión de proyectos

¿Qué trayectoria profesional es la tuya?

Antes de decidir qué trayectoria profesional seguir, deberías intentar averiguar tus puntos fuertes para ver cuál encaja mejor contigo.

Si te gusta trabajar con grandes conjuntos de datos, tienes una fuerte mentalidad analítica y te interesa identificar pautas y tendencias, convertirte en analista de datos puede ser lo que necesitas.

Por otra parte, si te inclinas más por comprender las necesidades empresariales a través de la gestión de las partes interesadas y la formulación de recomendaciones estratégicas, entonces la carrera de analista empresarial puede ser la más adecuada.

Cómo iniciar una carrera en ambas funciones

Probablemente ahora te estés preguntando: ¿cómo puedo empezar?

Aquí tienes algunos pasos que puedes dar para iniciar una carrera en estos dos campos:

1. Desarrolla tus habilidades de limpieza de datos

Para ambas funciones, es esencial tener una base sólida en habilidades técnicas de análisis de datos como:

  • SQL
  • Excel
  • Análisis estadístico

Para empezar, puedes considerar nuestras Pistas de Habilidades como Fundamentos de SQL, Fundamentos de Excel y Fundamentos de Estadística con R.

Son una forma estupenda de empezar sin preocuparte de ninguna configuración técnica, ya que todos los entornos de codificación se han configurado para ti en el entorno de aprendizaje de DataCamp en tu navegador.

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2. Aprender lenguajes de programación

A continuación, puedes pasar a aprender un lenguaje de programación para tener más flexibilidad en tu trabajo de análisis de datos. Algunas opciones populares son:

  • Python
  • R

Python es uno de los lenguajes más populares utilizados en el análisis de datos. Aprenderlo te dará ventaja en el mercado laboral.

Nuestra hoja de trucos sobre el uso de Python para la Ciencia de Datos con Pandas

¿Buscas un lugar donde empezar a aprender Python? Nuestro curso Introducción a Python es un buen punto de partida.

El lenguaje de programación R es popular entre las comunidades de investigación científica y de análisis de datos sanitarios, y es muy adecuado para el análisis estadístico.

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3. Adquirir experiencia con la visualización de datos

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Familiarízate con herramientas populares como

  • Tableau
  • Power BI
  • QuickSight de Amazon
  • Google Looker Studio

Aprender estas herramientas te ayudará a analizar y visualizar los datos. DataCamp también ofrece cursos interactivos de Fundamentos de Tableau y Fundamentos de Power BI para que puedas empezar sin tener que descargarte ninguna de sus aplicaciones de escritorio.

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4. Desarrolla tus habilidades de comunicación y presentación

Como ya se ha dicho, ambas funciones requieren una comunicación eficaz para presentar las conclusiones y colaborar con las partes interesadas. Tendrás que dominar cómo hacer una buena presentación utilizando una serie de herramientas diferentes y ante diversos profesionales de toda una organización.

Para aprender a hacerlo bien, prueba a practicar una presentación sobre los datos de un proyecto de datos que hayas realizado y compártela con alguien que pueda darte su opinión.

5. Obtén una certificación

Aunque no siempre es necesario, obtener certificaciones puede ayudarte con un enfoque estructurado.

Aprender sin orientación ni dirección puede ser abrumador, por lo que siempre es una buena idea empezar con los recursos que han creado los expertos.

Nuestra Certificación Profesional de Analista de Datos

Algunas de las certificaciones más comunes en análisis de datos y análisis empresarial son:

  • Certificación de Analista de Datos DataCamp (Asociado/Profesional)
  • Profesional Certificado en Análisis Empresarial (CBAP)
  • Microsoft Certified: Analista de Datos Asociado de Power BI
  • Certificado Profesional de Google Data Analytics

También puedes explorar nuestra guía separada sobre certificaciones de analista de negocio para encontrar una cualificación relevante.

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6. Crea redes y gana experiencia

Para destacar realmente en el mercado laboral, es esencial adquirir experiencia práctica mediante prácticas o trabajo a tiempo parcial. También deberías trabajar en proyectos de análisis de datos para empezar a crear una cartera de trabajos que puedas mostrar a posibles empleadores.

También puedes trabajar en red y asistir a conferencias o eventos sobre análisis de datos (incluidos los virtuales) para aprender de los expertos del sector y hacer valiosas conexiones.

También puedes consultar las preguntas habituales en las entrevistas a los analistas de negocio para asegurarte de que dominas todos los aspectos básicos.

Reflexiones finales

Las dos funciones de analista de datos y analista empresarial están estrechamente relacionadas, pero tienen claras diferencias en sus enfoques.

He aquí un resumen de lo que cubrimos:

  • Los analistas de datos utilizan habilidades técnicas para analizar datos y extraer ideas
  • Los analistas empresariales se centran en comprender las necesidades empresariales y proporcionar recomendaciones estratégicas
  • Para iniciar una carrera en cualquiera de los dos puestos, tendrás que desarrollar habilidades tanto técnicas como interpersonales, adquirir experiencia práctica y obtener certificaciones.

Para iniciarse en cualquiera de estos campos, es importante contar con la orientación y los recursos adecuados. Si te interesa una carrera como analista de datos, DataCamp ofrece una Certificación de Analista de Datos Asociado que cubre todas las herramientas y habilidades básicas utilizadas en el trabajo.

Para una carrera como analista empresarial, consulta nuestro itinerario profesional SQL para analistas empresariales, así como nuestro curso Análisis de datos en Excel.


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Austin Chia
LinkedIn

Soy Austin, bloguero y escritor técnico con años de experiencia como científico de datos y analista de datos en el sector sanitario. Empecé mi andadura tecnológica con una formación en biología, y ahora ayudo a otros a hacer la misma transición a través de mi blog tecnológico. Mi pasión por la tecnología me ha llevado a escribir para decenas de empresas de SaaS, inspirando a otros y compartiendo mis experiencias.

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