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

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.

• Dominio de SQL para consultar bases de datos - Carrera de Analista de Datos en SQL
• Python u otros lenguajes de programación para la limpieza de datos - Conocimientos básicos de Python
• Minería de datos y análisis estadístico - Curso de Fundamentos de Estadística con Python
• Visualización de datos e informes mediante herramientas de inteligencia empresarial (BI)
• Capacidad para resolver problemas

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.

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: 

¿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.