¿Qué hace un data analyst y qué estudios necesita?

Un data analyst es un profesional especializado en analizar e interpretar grandes cantidades de datos para extraer información relevante y tomar decisiones fundamentadas. El analista de datos recopila datos de diversas fuentes, limpiarlos y organizarlos de manera estructurada para su análisis. Una vez que los datos están preparados, utiliza técnicas estadísticas y herramientas de análisis para identificar tendencias, patrones y relaciones significativas que puedan proporcionar insights valiosos para la empresa.

La importancia del puesto de analista en una empresa radica en el contexto actual, en el que las empresas están inundadas de datos generados por fuentes muy diversas como redes sociales, transacciones en línea, sensores, entre otros. Estos datos contienen una gran cantidad de información que puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, mejorar sus operaciones, optimizar sus estrategias de marketing y tomar decisiones más informadas y estratégicas.

El data analyst juega un papel crucial en este proceso al transformar datos en información útil y comprensible para la toma de decisiones empresariales. Su capacidad para analizar datos de manera eficiente y extraer conclusiones (también llamadas insights) ayuda a las empresas a identificar oportunidades de crecimiento, mitigar riesgos de inversión y optimizar sus procesos internos de trabajo.

Funciones de un data analyst

Un analista de datos cumple con las siguientes funciones en una empresa:

• Recopila datos: El data analyst es responsable de recopilar datos relevantes de diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV, API, registros de servidores, entre otros.
• Limpia los datos recopilados: Antes de analizar los datos, el data analyst debe limpiarlos para eliminar errores, valores atípicos y datos duplicados que puedan distorsionar los resultados del análisis.
• Organiza y clasifica los datos: Una vez limpios, los datos deben organizarse de manera estructurada para facilitar su análisis. Esto puede implicar la creación de bases de datos o la utilización de herramientas de almacenamiento de datos.
• Analiza la información: El data analyst realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar tendencias, patrones y relaciones significativas que puedan proporcionar insights valiosos para la empresa.
• Modela los datos: A partir de técnicas estadísticas y herramientas de análisis de datos, el data analyst desarrolla modelos predictivos o descriptivos para entender mejor el comportamiento de los datos y predecir futuros resultados.
• Genera informes para otros directivos: Una vez completado el análisis, el data analyst genera informes detallados que resumen los hallazgos y proporcionan recomendaciones basadas en los insights obtenidos del análisis de datos.
• Visualización de datos: El data analyst utiliza herramientas de visualización de datos, como gráficos, tablas y dashboards interactivos, para presentar los resultados de manera clara y comprensible para otros miembros del equipo o stakeholders.
• Colaboración interdepartamental: Trabaja estrechamente con otros equipos dentro de la empresa, como marketing, ventas, finanzas y operaciones, para entender sus necesidades de análisis de datos y poder realizar análisis rigurosos y útiles.
• Optimización de procesos: A través del análisis de datos, el data analyst identifica áreas de mejora en los procesos empresariales y sugiere acciones correctivas para aumentar la eficiencia y la productividad.

Perfil profesional: ¿qué estudios tiene un data analyst?

El perfil profesional de un data analyst es bastante transversal y diverso en términos de formación académica. Si bien no existe una única ruta educativa para convertirse en data analyst, hay una variedad de campos de estudio que pueden proporcionar las habilidades necesarias para desempeñar este rol con éxito.

Algunas áreas de estudio comunes que pueden conducir a una carrera como data analyst incluyen:

• Estadística: Los estudios en estadística proporcionan una base sólida en métodos de análisis de datos, probabilidad y técnicas de muestreo, que son fundamentales para el trabajo de un data analyst.

• Informática o ciencias de la computación: Los conocimientos en programación y manejo de bases de datos son esenciales para trabajar con grandes conjuntos de datos. Los cursos en programación, bases de datos, y análisis de algoritmos son especialmente útiles en este sentido.

• Matemáticas: Una formación en matemáticas proporciona una comprensión profunda de conceptos como álgebra lineal, cálculo y teoría de números, que son útiles para realizar análisis estadísticos complejos y modelado de datos.

• Economía: Los estudios en economía pueden ser beneficiosos para comprender los principios económicos que subyacen a muchos análisis de datos, especialmente en áreas como análisis financiero o predicción económica.

• Administración de empresas: La formación en administración de empresas proporciona una comprensión global del funcionamiento de las organizaciones, lo cual es útil para contextualizar el análisis de datos dentro del entorno empresarial y entender las implicaciones de los insights obtenidos.

• Ciencias sociales: Los estudios en ciencias sociales, como psicología, sociología o geografía, pueden proporcionar habilidades adicionales en el análisis de datos cualitativos y en la comprensión del comportamiento humano, que son relevantes en áreas como investigación de mercado o análisis de usuarios.

Debido a su transversalidad, cada vez más profesionales optan por cursar una formación especializada en data analyst que aúne todos los conocimientos necesarios de esta multiplicidad de campos de estudio en un solo compendio formativo práctico y aplicado. ¡Es el caso de nuestro Máster de Big Data Analytics!

MASTER BIG DATA ANALYTICS: Master en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

Online

1500h

5 ECTS

575 alumnos

1.695 €

Programa PDF Ver más

Competencias

Independientemente de su trasfondo académico, un data analyst ideal debe reunir las siguientes competencias técnicas e interpersonales:

Hard skills

• Dominio de herramientas de análisis de datos como Excel, SQL, Python, R, Tableau, Power BI, etc.
• Conocimientos sólidos en estadística y probabilidad.
• Habilidad para manipular y procesar grandes conjuntos de datos.
• Experiencia en modelado de datos y análisis predictivo.
• Capacidad para realizar análisis exploratorio de datos.
• Conocimientos en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.
• Familiaridad con bases de datos relacionales y no relacionales.
• Competencia en la visualización de datos y creación de dashboards interactivos.
• Experiencia en la limpieza y preparación de datos para su análisis.
• Conocimientos en programación y manejo de lenguajes como Python, R, SQL, entre otros.

Soft skills

• Habilidades analíticas para interpretar datos y extraer insights significativos.
• Capacidad para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis de datos.
• Pensamiento crítico y resolución de problemas.
• Curiosidad y disposición para aprender nuevas técnicas y herramientas.
• Orientación al detalle para garantizar la precisión y calidad del análisis.
• Habilidad para trabajar en equipo y colaborar con otros departamentos.
• Adaptabilidad y flexibilidad para enfrentar nuevos desafíos y cambios en el entorno laboral.
• Ética profesional y respeto por la privacidad y seguridad de los datos.
• Capacidad para trabajar bajo presión y cumplir con plazos ajustados.
• Empatía y habilidades interpersonales para interactuar con stakeholders y comprender sus necesidades.

¿Dónde puede trabajar un data analyst?

Los data analysts tienen un campo laboral amplio y diverso, ya que prácticamente todas las empresas, independientemente de su tamaño o sector, recopilan datos relacionados con su actividad. Están muy demandados en muchos sectores por su perfil multidisciplinar y su capacidad para analizar y extraer información útil de grandes conjuntos de datos.

En el sector tecnológico, las empresas de software, redes sociales, comercio electrónico y tecnología financiera suelen contratar data analysts para analizar datos de usuarios, comportamiento en línea, transacciones financieras y otros aspectos relevantes para mejorar la experiencia del usuario y optimizar sus productos y servicios.

En el sector financiero, bancos, compañías de seguros, fondos de inversión y otras instituciones financieras contratan a data analysts para realizar análisis de riesgo, detección de fraudes, predicción de tendencias del mercado y optimización de carteras de inversión, entre otras tareas.

En el ámbito de la salud, hospitales, compañías farmacéuticas, empresas de biotecnología y organizaciones de investigación médica utilizan data analysts para analizar datos clínicos, estudios epidemiológicos, resultados de ensayos clínicos y otros datos relacionados con la salud para mejorar la atención al paciente, desarrollar nuevos tratamientos y contribuir a la investigación médica.

Estos no son más que un par de ejemplos de sectores en los que puede desempeñarse un data analyst, pero ni mucho menos se limita solo a estos campos.

Diferencia entre data analyst y data scientist

La diferencia principal entre un data analyst y un data scientist radica en el enfoque y la profundidad de su análisis de datos. Mientras que un data analyst se centra en analizar datos existentes para extraer insights destinados a arrojar luz a la hora de tomar decisiones empresariales, un data scientist realiza un análisis más avanzado y predictivo utilizando técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico para resolver problemas complejos y hacer predicciones futuras.

Puede que te interese leer sobre

• Carrera de analista de datos
• Diferencias entre análisis de datos y ciencia de datos