La implementación y madurez del Big Data trajo consigo nuevos perfiles profesionales, que pese a su novedad son profesionales que tienen alta demanda, aunque aún resulta complejo entender a detalle estos perfiles.
Una de las posiciones más populares es el del Data Analyst, el cual hemos visto en diversas ocasiones, así que es momento de profundizar en esta posición.
Los Data Analyst tienen alta demanda. IBM estima que habrá más de 2.7 millones de ofertas de trabajo para profesionales con habilidades de datos para 2020, con casi el 40% de los trabajos en análisis de datos avanzados que requieren un título de maestría o superior.
Los Data Analyst (o Analista de Datos, en español) es un profesional que recopila, analiza y almacena datos y los utiliza para ayudar a los clientes o empresas a tomar mejores decisiones.
Este tipo de profesionales brindan valor a las empresas al tomar información sobre temas específicos y luego interpretarlo, analizarlo y presentar los hallazgos en informes completos. Como expertos, a menudo son llamados a usar sus habilidades y herramientas para proporcionar análisis competitivos e identificar tendencias dentro de las industrias.
Para entender el perfil es necesario entender los tipos de análisis de datos que se realizan en las organizaciones, ya que es su principal manera de trabajar y de aportar valor a las empresas:
- El análisis descriptivo examina lo que sucedió en el pasado: ingresos mensuales, ventas trimestrales, tráfico anual del sitio web, etc. Estos tipos de hallazgos permiten a una organización detectar tendencias.
- La analítica de diagnóstico considera por qué sucedió algo al comparar conjuntos de datos descriptivos para identificar dependencias y patrones. Esto ayuda a una organización a determinar la causa de un resultado positivo o negativo.
- El análisis predictivo busca determinar los resultados probables mediante la detección de tendencias en análisis descriptivos y diagnósticos. Esto permite que una organización tome medidas proactivas, como llegar a un cliente que es poco probable que renueve un contrato, por ejemplo.
- El análisis prescriptivo intenta identificar qué acción comercial tomar. Si bien este tipo de análisis aporta un valor significativo en la capacidad de abordar problemas potenciales o adelantarse a las tendencias de la industria, a menudo requiere el uso de algoritmos complejos y tecnología avanzada como el aprendizaje automático.
En una encuesta realizada en 2016 a más de 2,000 ejecutivos de negocios, la consultora PwC descubrió que las organizaciones consideran que los análisis descriptivos son insuficientes para la toma de decisiones informada y basada en datos. Como tal, el análisis diagnóstico y predictivo son cada vez más importantes para las organizaciones.
- Responsabilidades clave de un analista de datos
La respuesta a la pregunta «¿Qué hace un analista de datos?» Variará según el tipo de organización y el tipo de análisis que se utilice. Sin embargo, en términos generales, las responsabilidades de un analista de datos generalmente incluyen lo siguiente:
- Diseño y mantenimiento de sistemas de datos y bases de datos; incluye corregir errores de codificación y otros problemas relacionados con los datos.
- Extraer datos de fuentes primarias y secundarias, luego reorganizar dichos datos en un formato que pueda ser leído fácilmente por humanos o máquinas.
- Usar herramientas estadísticas para interpretar conjuntos de datos, prestando especial atención a las tendencias y patrones que podrían ser valiosos para los esfuerzos de diagnóstico y análisis predictivo.
- Demostrar la importancia de su trabajo en el contexto de las tendencias locales, nacionales y globales que afectan tanto a su organización como a su industria.
- Preparar informes para el liderazgo ejecutivo que comuniquen efectivamente tendencias, patrones y predicciones utilizando datos relevantes.
- Colaborar con programadores, ingenieros y líderes organizacionales para identificar oportunidades para mejoras de procesos, recomendar modificaciones del sistema y desarrollar políticas para el gobierno de datos.
- Crear la documentación adecuada que permita a las partes interesadas comprender los pasos del proceso de análisis de datos y duplicar o replicar el análisis si es necesario.
Los profesionales que deseen aventurarse como Data Analyst deberán invertir su tiempo para aprender el uso de tecnologías como R, SAS, Tableau, Python, Qlikview, Advanced Excel, Machine learning, etc.
Imagen: Markus Spiske
