¿Qué hace un analista de datos?

La rápida digitalización de nuestra sociedad y la adopción creciente de todo tipo de dispositivos electrónicos han provocado un crecimiento exponencial de los datos. Esta tendencia no muestra señales de frenarse en el futuro. Más bien al contrario: con el despliegue del Internet de las Cosas y la infraestructura 5G, la generación de datos probablemente aumentará aún más. 

En este contexto, las empresas necesitan con urgencia profesionales capaces de construir infraestructuras de datos sólidas y fiables, y de analizar grandes volúmenes de datos para apoyar la toma de decisiones del negocio. 

Entre los diferentes perfiles de datos, el de analista de datos es especialmente popular y está bien remunerado. Según Forbes, el mercado laboral para analistas de datos está en auge, y el horizonte es prometedor para estos profesionales tan demandados. 

Entonces, ¿qué hace un analista de datos? Aquí exploramos el rol y analizamos por qué se está convirtiendo tan rápido en imprescindible en cualquier departamento de datos. En artículos aparte, hemos explicado cómo convertirse en analista de datos y cómo prepararte para entrevistas para analista de datos.  

¿Qué es un analista de datos?

En términos generales, un analista de datos se encarga de recopilar, preparar y analizar datos para extraer insights relevantes. 

El día a día de un analista de datos abarca un amplio abanico de tareas: desde diseñar sistemas de recogida de datos y usar lenguajes de programación para limpiar y analizar la información, hasta crear informes y comunicar conclusiones a las partes interesadas.  

Dada su naturaleza versátil, es habitual encontrar otros títulos para referirse a un analista de datos, como:

• Analista de negocio
• Analista de business intelligence
• Consultor de inteligencia de mercado
• Analista de investigación operativa 
• Analista de inteligencia competitiva
• Estratega de datos

Sea cual sea el título exacto, prácticamente todos los sectores pueden beneficiarse del trabajo de los analistas de datos, desde la salud y el marketing hasta la logística y la biología. Esta es una de las principales razones del aumento de la demanda.

Analistas de datos vs. científicos de datos

Una confusión habitual entre quienes se inician en datos es la diferencia entre analistas de datos y científicos de datos. Aunque no existe una línea totalmente nítida entre ambos roles —según la empresa, analistas y científicos pueden abordar tareas similares— también hay diferencias importantes en la naturaleza del trabajo y en el nivel de especialización en el uso de datos. 

En cuanto a la naturaleza del trabajo, el perfil del analista de datos es más exploratorio y descriptivo, en contraste con el carácter más experimental del científico de datos. 

El enfoque del analista de datos se centra en encontrar patrones en grandes columnas de datos (estructurados), crear visualizaciones e informes y comunicar insights. 

Por su parte, los científicos de datos suelen enfrentarse a lo inesperado mediante técnicas de analítica predictiva. Esto implica desarrollar modelos de datos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones.

Respecto al nivel de especialización, a veces se considera que el científico de datos es una versión más técnica del analista. En general, los científicos de datos dominan herramientas de programación y computación avanzadas. Además, al ser responsables de crear modelos y algoritmos de machine learning, necesitan una base sólida en matemáticas y estadística. 

En la siguiente tabla encontrarás las principales diferencias entre analistas y científicos de datos: 

¿Qué hace un analista de datos? 

Aunque existen muchos títulos profesionales, las principales responsabilidades de un analista de datos suelen organizarse en tareas ligadas a las distintas fases del siguiente ciclo de vida de proyecto:

Fuente: DataCamp

 A continuación detallamos qué hace un analista de datos en cada etapa:

Extracción de datos

Los analistas de datos suelen participar en tareas de recopilación de datos. Sin embargo, mientras que los científicos de datos trabajan con datos estructurados y no estructurados —lo que aumenta el número y la complejidad de las técnicas de recogida—, los analistas trabajan principalmente con datos estructurados, normalmente almacenados en bases de datos relacionales de la propia empresa.

Preparación de datos 

Los datos recopilados a menudo incluyen duplicados, errores, valores extremos y otras anomalías. Para convertir datos en bruto en datos listos para el análisis, deben pasar por un proceso de limpieza. Los analistas dedican una parte considerable del tiempo a preprocesar y resumir datos para detectar y corregir errores. Puedes saber más sobre el proceso de preparación de datos con nuestro curso online. 

Exploración de datos

Una vez limpios, llega el momento de explorar. En esta fase, los analistas investigan tendencias y patrones que les ayuden a responder a preguntas concretas del negocio. Puedes usar todo tipo de herramientas para este proceso, como mostramos en el curso Exploratory Data Analysis in SQL. 

Visualización e informes

Comunicar los resultados del análisis es una parte clave del trabajo. Esto se hace creando visualizaciones que se integran en paneles e informes de gestión, junto con comentarios para los equipos implicados. Las herramientas de business intelligence de autoservicio, como Tableau y Power BI, son muy habituales para este fin. 

¿Qué habilidades necesita un analista de datos?

Los analistas de datos son profesionales polivalentes y versátiles. Por la naturaleza de sus responsabilidades, requieren un equilibrio entre competencias técnicas y de liderazgo. Puedes leer más sobre cómo convertirte en analista de datos en nuestro artículo, pero a continuación resumimos algunos conocimientos clave.

Empezando por las habilidades técnicas, destacan:

Programación

Los analistas utilizan lenguajes de programación en casi todas las etapas del ciclo de vida del proyecto. Los dos lenguajes más comunes en ciencia de datos son Python y R. 

Estos lenguajes, muy populares, permiten manejar grandes conjuntos de datos y aplicar todo tipo de técnicas para detectar patrones y tendencias. 

Si quieres empezar con alguno, echa un vistazo a los cursos de Python y R.

Gestión de bases de datos

La mayoría de los conjuntos de datos con los que trabajan los analistas están en bases de datos relacionales. SQL (Structured Query Language) es el lenguaje estándar del sector para comunicarse con ellas y manipularlas. Cualquier aspirante a analista debería dominar SQL. 

Visualización de datos

Presentar resultados de forma clara y persuasiva es clave para convertir los datos en decisiones accionables. La visualización de datos consiste en plasmar la información en representaciones visuales como gráficos y diagramas. 

Hay muchas herramientas para crear visualizaciones eficaces, incluidas librerías de Python como matplotlib, librerías de R como ggplot2 y software de business intelligence como Tableau y Power BI.

Estadística y matemáticas

Aunque los analistas de datos no suelen trabajar con algoritmos complejos de machine learning, sí necesitan una base sólida en estadística y matemáticas. Este conocimiento es crucial para comprender las distintas técnicas disponibles y elegir las más adecuadas para cada problema. También resulta esencial al presentar resultados a audiencias técnicas.

En cuanto a las habilidades de liderazgo, son esenciales:

Visión de negocio

Tu trabajo tendrá menos impacto si no comprendes los datos con los que trabajas. Además de la parte técnica, los analistas deberían contar con cierto grado de conocimiento del dominio de negocio para entender qué están haciendo y por qué.

Desarrollar visión de negocio en tu sector —finanzas, salud, marketing u otro— te ayudará a dar sentido a los datos y a realizar mejores análisis. Esta es también una de las razones por las que cualquier persona, sea cual sea su formación, es bienvenida en ciencia de datos.

Comunicación

Ya hemos mencionado que comunicar y presentar insights es una parte importante del trabajo. 

Para tener más impacto, tus conclusiones deben entenderse bien en los distintos departamentos y por todas las partes interesadas. Por eso, escribir y hablar con claridad es un gran activo. Esto incluye aprender enfoques y marcos innovadores de comunicación, como el data storytelling.

Resolución de problemas

Toda análisis de datos parte de una pregunta. Los analistas deben ser curiosos e inquisitivos. Una vez planteadas las preguntas del negocio, han de ser ingeniosos para encontrar las técnicas más adecuadas para responderlas. Esto hace del análisis de datos una tarea exigente pero también muy gratificante. 

Consulta nuestra guía sobre habilidades clave de analista de datos para profundizar.

¿Qué herramientas usan los analistas de datos?

Los analistas se apoyan en diversas herramientas que hacen su trabajo más preciso y eficiente. El panorama de herramientas de datos y machine learning evoluciona muy rápido, con nuevas opciones que aparecen a diario para tareas específicas. 

Es imposible conocerlas todas, pero conviene mantener la mente abierta para aprender lo necesario según el puesto.

Aun así, hay herramientas que casi todos los analistas utilizan. Aprenderlas es un gran punto de partida si te planteas comenzar tu carrera como analista.

• Python o R. Los lenguajes de referencia en ciencia de datos.
• Jupyter Notebook. Un entorno de desarrollo integrado muy popular para cuadernos de código en varios lenguajes, incluido Python y R.
• SQL. El lenguaje estándar para comunicarse con bases de datos relacionales.
• Microsoft Excel. La hoja de cálculo más utilizada y extendida en todos los departamentos. 
• Tableau y Power BI. Las dos herramientas líderes de business intelligence. Permiten crear paneles e informes interactivos listos para usar. 

Salario de un analista de datos

Los analistas de datos son profesionales muy demandados. La competencia entre empresas por atraer talento se traduce en mejores salarios. 

Como explicamos en nuestro artículo sobre salarios en ciencia de datos, el salario medio en EE. UU. es de 70.000 $, con un rango entre 46.000 $ y 106.000 $, según varios factores como la experiencia y la ubicación.

Cursos online para analistas de datos

Ahora que ya sabes qué hace un analista de datos, hay varias formas de iniciar tu carrera en el sector. No existe una única ruta „mejor“ en términos absolutos: depende de tus circunstancias. Pregúntate cuánto tiempo y dinero quieres invertir y qué tipo de formación encaja mejor con tu estilo de vida. 

Entre las distintas vías para convertirte en analista, los cursos online son una opción flexible y asequible para empezar. DataCamp cuenta con numerosos cursos de análisis de datos, desde nivel inicial hasta avanzado, que te ayudan a aprender los fundamentos de forma accesible. A continuación te presentamos tres itinerarios de aprendizaje para convertirte en analista de datos:

Data Analyst with Python (Contenido: 62 horas)

Este itinerario comienza con los conceptos básicos de Python aplicados al análisis de datos. Tras cubrir lo fundamental, profundizarás en técnicas de preparación y visualización de datos. 

También aprenderás a obtener datos de diferentes fuentes como la web, bases de datos y archivos JSON. Por último, ofrece una introducción al análisis exploratorio y refuerza conceptos de bases de datos relacionales y SQL.

Data Analyst with R (Contenido: 77 horas)

Este itinerario se centra en las habilidades principales que necesita un analista que trabaja con R. Cubre en profundidad los paquetes más usados, como tidyverse, ggplot y dplyr. 

Al igual que el itinerario de Python, te ayuda a alcanzar un nivel intermedio en habilidades como obtención, manipulación y visualización de datos. 

Data Analyst with SQL (Contenido: 41 horas)

Este itinerario te permite desarrollar un conocimiento sólido de SQL Server, los conceptos de bases de datos relacionales, su diseño y la optimización del rendimiento.

Conclusión

Entonces, ¿qué hace un analista de datos? Como hemos visto, se encarga de extraer, preparar, explorar y visualizar datos. Para ello necesita múltiples habilidades, y empresas de prácticamente todos los sectores buscan profesionales capaces de aprovechar sus datos para tomar mejores decisiones. 

Si estás pensando en adentrarte en la ciencia de datos, el rol de analista suele ser el más accesible, ya que no exige una base tan fuerte en matemáticas ni en computación avanzada como el de científico de datos. ¿Suena bien, verdad?

Ahora es tu turno: empieza tu ruta de aprendizaje. Cuando estés listo, demuestra tu experiencia con nuestra Data Analyst Certification para destacar ante los reclutadores.