¿Qué es un Data Analyst o Analista de Datos?


Data Analyst, traducido literalmente, analista de datos es una profesión cuya demanda viene en alza de un tiempo hasta ahora. ¡Quédate en este artículo porque querrás saber el por qué!


Cada acción realizada en el mundo online deja una huella digital conformada por datos, los cuales ordenados, contextualizados y analizados tienen un poder inimaginable y pueden ser utilizados para mejorar las operaciones y márgenes de las corporaciones que decidan sacarle provecho a las migajas de información valiosa que las personas dejan a disposición al navegar por el ciberespacio.





Antes de profundizar en qué es el análisis de datos o enumerar las tareas que hace un data analyst, introduciremos algunos conceptos fundamentales como, por ejemplo, la diferencia entre datos, información, conocimiento y también entre data analytics y data science.

Según los datos, si estás aquí, es porque quieres aprender más sobre esta fascinante disciplina, así que comencemos de inmediato. 

¿Qué son los datos?

Un dato es un hecho o evento que se ha registrado y, por sí solo, no posee significación alguna, sino que debe ser interpretado dentro de un contexto. En otras palabras, los datos son un fragmento de la realidad que deben ser puestos en relación con otros, siguiendo un orden lógico para poder establecer conclusiones o generar información.


Estos datos son producidos todo el tiempo, más aún en un contexto en el que existen más de 3.000 millones de usuarios de smartphones y está interpelado por el IOT o Internet de las Cosas.

Para el año 2023 se estima que la cantidad de datos generados digitalmente sea de 2.142 zettabytes cuando en 2018 esta cifra fue de tan solo 33 zettabytes. Tal crecimiento exponencial hace que la depuración, organización y contextualización de los mismos cobre aún mayor relevancia, prefiriendo siempre la calidad antes que la cantidad para, por ejemplo, decidir qué interfaz de usuario es mejor para determinada aplicación, determinar qué producto tendrá mayor aceptación en un target determinado o incluso conocer las preferencias en la modalidad de envío de los compradores. 


El proceso de toma de decisiones basadas en datos o Data Driven Decision Making (DDDM) evita que los responsables de hacerlo se guíen meramente por su intuición y visión subjetiva -lo cual puede tener severos impactos en los resultados- brindando la posibilidad de establecer parámetros objetivos, medibles y contrastables para elegir una opción con certeza de que será -estadísticamente- lo mejor para la organización. 

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¿Cuál es la diferencia entre datos, información y conocimiento? 

Muchas veces, en el día a día, solemos intercambiar términos que a simple vista parecen significar lo mismo, pero cuando indagamos un poco más, aunque sutiles, existen diferencias entre los mismos. Si aún consideras que es posible sustituir la palabra "dato" por "información" indistintamente, estamos a punto de cambiar eso.

Como hemos comentado más arriba, los datos son como las piezas de un rompecabezas desparramadas por el espacio, no hay un orden, no están completos y tampoco sabemos si contamos con la totalidad de los mismos a la hora de sacar conclusiones

A diferencia de estos, la información es un conjunto de datos. Posee utilidad social, tiene la capacidad de comunicar un mensaje y contribuir a la toma de decisiones estratégicas. En otras palabras, es orientativa para la acción, posee relevancia y propósito.

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El conocimiento, siguiendo con las metáforas, podría imaginarse como el peldaño previo a  la cúspide de una pirámide -en cuya base se encuentran los datos- ya que es el resultado de combinar experiencias, información y savoir-faire.


Al conocimiento existente, siempre puede incorporarse nuevo, como si fuera  una especie de tesis-antítesis, deconstruyendo aquel que ya existía para reemplazarlo o añadir más conocimiento. 

Por último, en la punta de la pirámide del conocimiento se halla la sabiduría, la cual se obtiene cuando el conocimiento puede ser puesto en práctica, cuando la información puede ser asimilada y utilizada para la resolución de problemas. Es la integración de las categorías presentadas anteriormente. 





¿Qué hace específicamente un Data Analyst? 

Habiendo establecido la importancia de los datos y las diferencias entre datos, información, conocimiento y sabiduría, podemos ahora compartir cuáles son las funciones de un data analyst o analista de datos. 

El data analyst es el encargado de extraer, agrupar, ordenar y clasificar esos datos que se han podido recopilar, a partir de estructuras o un sistema predeterminado para, una vez gestionados, elaborar informes de utilidad estratégica que puedan ayudar o fundamentar la toma de decisiones. 

¿Suena como algo que te interesaría hacer? Si estas funciones, sumadas al gran aporte y valor que aportan los analistas de datos a una organización, despiertan tu interés, de seguro estarás pensando qué requisitos debes cumplir para desempeñarte como tal. A continuación te compartimos las principales características de un buen data analyst. 

¿Qué necesito saber para ser un buen Data Analyst?

Un buen data analyst debe poseer una capacidad analitica, habilidades relacionadas al razonamiento lógico, atención al detalle y entendimiento del modelo de negocio en el que esté gestionando el análisis de datos. 

Para este puesto se destaca el uso de la estadística para analizar de forma descriptiva, como también del diagnóstico para analizar la información. Adicionalmente, es importante tener buenas bases en herramientas tecnológicas que permitan gestionar los datos, tales como SQL y herramientas de visualización.

Además de las características mencionadas, considerando que, por lo general, los analistas de datos trabajan para empresas, es claro que deben contar con la capacidad de comunicarse, interactuar y trabajar en equipo.

El trabajo en conjunto con otras áreas y la correcta articulación para que la información obtenida a partir de los datos esté disponible en todos los niveles y, efectivamente, cumpla su propósito es fundamental.

Por otra parte, el poder de síntesis y la capacidad de comunicar de forma sencilla y comprensible información compleja, seguramente, será un don muy apreciado por los reclutadores y equipo de trabajo. 

Otro ítem importante a la hora de decidir si quieres apostar al análisis de datos como tu próxima parada profesional es la curiosidad. Si eres una persona que intenta constantemente ir más allá de lo aparente, buscar soluciones a problemas que no son evidentes y no tienes miedo a los cambios, definitivamente es un rol en el cual te sentirás muy a gusto.

¿Qué es la Ciencia de Datos - Cuál es la diferencia con el Análisis de Datos?

En la era del big data, donde los datos se producen constantemente a una velocidad sorprendente, en un volumen inconmensurable y algunas herramientas tradicionales terminan quedando obsoletas frente a tal situación, las empresas interesadas en optimizar sus procesos, reducir costos y tomar decisiones eficientemente acuden a la Ciencia de Datos.





Data Science o ciencia de datos es una disciplina independiente, relativamente novedosa y en auge pero, a la vez, presente desde la década de los setenta aproximadamente. 

A través de la misma, es posible generar información y llegar a conclusiones más acertadas, en menor tiempo y con menos margen de error.  Utilizando tecnología como el machine learning, el aprendizaje automático, deep learning e inteligencia artificial, los esfuerzos aparejan mejores resultados. 

Un ejemplo de las posibilidades que brinda la utilización de estas tecnologías es la recomendación automática basada en datos y la predicción de acciones a tomar sobre determinados comportamientos del negocio. 

Cuando escuchamos una canción muchas veces en repetición o le damos “me gusta”, de forma instantánea, el sistema es capaz de detectar un patrón de comportamiento y generar información útil a partir de los datos recopilados para sugerir otras canciones con características similares que pueden llegar a gustarnos. Esto, además de ser un gran avance en cuanto a la experiencia de usuario, ya que se facilita el traspaso de una canción a otra sin tener que buscarla y determinar si, efectivamente, es de nuestro agrado, favoreciendo la permanencia en la plataforma, es un arma de doble filo ya que limita la posibilidad de acceder a nuevos y persos contenidos, en el caso del ejemplo planteado.

Por otra parte, para las organizaciones que sepan implementar correctamente estas tecnologías todo serán beneficios.


En el checkout de una tienda online, tener acceso a los datos del visitante y transformarlos en información en menos de una milésima de segundo, permite incrementar el valor del ticket promedio al aplicar técnicas de cross selling, por ejemplo.

Este proceso es tan eficaz que el comprador ni siquiera notará que hay un análisis tan intrincado detrás, sintiéndose hasta sorprendido por la precisión de las recomendaciones. 

El análisis de datos es tan sólo una de las aristas comprendidas dentro de la ciencia de datos. Esta última abarca la recopilación de enormes volúmenes de datos o big data, filtrado, estructuración, clasificación y detección de patrones sustentados en evidencia que sirvan para la toma de decisiones estratégicas. 

La ciencia de datos se relaciona más con la predicción de comportamientos basada en hechos anteriores, es decir que está orientada al futuro, mientras que el análisis de datos se enfoca en el presente, brindar soluciones a problemas o incógnitas actuales.

A su vez, los analistas de datos suelen partir de una hipótesis y se basan en la información creada para comprobar o rechazar la misma. La ciencia de datos crea nuevas preguntas. 

¿Cuáles son los lenguajes de programación más utilizados en el análisis de datos y ciencia de datos?

Existen una serie de técnicas y herramientas específicas para analizar datos o big data con precisión y eficiencia, si bien hay análisis que pueden ser realizados en planillas de excel, cuando el volumen de datos por depurar o clasificar es tal, la complejidad se incrementa y debemos acudir a la tecnología. 

Lenguajes de programación tales como Python, R o Julia, son indispensables para conseguir dar forma a los datos, y se complementan con lenguajes de consultas de bases de datos como SQL. Esta unión permite que nos quedemos solo con los datos necesarios, estructurarlos y convertirlos en insights útiles. 

Python es un lenguaje de programación de código abierto. 

¿Por qué Python?

Posee una gran aceptación debido a que es de los lenguajes más sencillos de leer y aprender, por la simpleza que su sintaxis única ofrece. 

Es por dicha sencillez que se vuelve el lenguaje ideal para trabajar con Big Data, no sólo es fácil de interpretar sino que también soporta complejas operaciones. 

Como último punto, por su popularidad, existen muchísimas personas y comunidades disponibles para ayudar a quienes recién comienzan su camino en Python, lo cual siempre es bueno a la hora de despejar dudas. 

Con respecto a SQL o Structured Query Language, es un lenguaje muy práctico cuando se trabaja con bases de datos, sirve para modificar, ordenar y descargar los datos allí presentes. Básicamente sirve para trabajar con diferentes conjuntos de datos y analizar las relaciones entre ellos, por eso también se lo llama un lenguaje relacional. 

La capacidad de realizar cálculos avanzados y complejos vuelve este lenguaje la opción ideal para trabajar con Big Data e implementar Machine Learning, por mencionar un ejemplo. 

Haciendo un repaso por lo visto hasta el momento, el análisis de datos o data analytics está estrechamente ligado a la inteligencia del negocio o BI. El profesional que ocupe el rol debe ser capaz de procesar grandes volúmenes de datos y convertirlos o sintetizarlos en información de relevancia para la empresa, que sea valiosa pero comprensible y accionable. 

Conclusión

Dentro de la ciencia de datos, existen múltiples roles, como Data Scientist y Data Analyst. Si bien no son lo mismo, ambos requieren atención al detalle, pensamiento lógico y una mentalidad innovadora. 

Pero no sólo se deben considerar las características personales, sino que las habilidades técnicas también son esenciales si deseas perseguir una carrera en Data Analytics. Por eso, manejar los lenguajes de programación mencionados, entre otros, y estar dispuesto a aprender constantemente -ya que la evolución es permanente y el entorno cambiante- cuestionar todo y confiar más en los datos que en tu propio juicio, Coder House es el lugar para aprender todo sobre esta fascinante y demandada profesión. 

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