Analista de datos: qué es y cuáles son sus principales tareas
Cada acción que realizamos en el mundo online deja una huella digital conformada por datos, que ordenados, contextualizados y analizados ayudan a obtener información valiosa sobre el comportamiento de las personas en el ciberespacio. Esto resulta de gran utilidad, en mayor medida, para las empresas, debido a que a través de ellos pueden establecer estrategias para mejorar las operaciones.
Cualquier empresa, grupo u organización con presencia digital interesado en llevar a cabo determinadas acciones de acuerdo con las necesidades de sus clientes debe contar con un analista que se encargue de recopilar e interpretar los datos de forma estadística, para establecer patrones en el comportamiento del cliente.
«Porque los datos por sí solos no nos dicen mucho.»
Para poder realizar un análisis completo de los datos extraídos y generar conclusiones, el analista debe apoyarse de competencias matemáticas y estadísticas, a la par que de herramientas tecnológicas que permitan gestionar los datos.
Además, un analista de datos es una figura cuyo trabajo suele tener un impacto en cualquier sector o departamento. De hecho, parte de su trabajo es que todos los trabajadores de la empresa comprendan los datos con los que trabajan, para que de ese modo sean capaces de colaborar en la toma de decisiones.
Pero, antes de profundizar en el oficio del analista de datos, creemos importante repasar algunos conceptos clave como a qué nos referimos con “datos” o cuál es la principal diferencia entre datos e información. Vamos allá.
Primero, ¿qué son los datos?
Llamamos ‘dato’ a aquello que se ha registrado, hecho o evento, y que no posee significación hasta que es interpretado dentro de un contexto por un especialista. Los datos representan un fragmento de la realidad que debe ser puesto en relación con otros, siguiendo un orden lógico, para entonces establecer conclusiones o generar información.
Estos datos se producen todo el tiempo, sobre todo en un contexto en el que existen más de 3.000 millones de usuarios con smartphones, y que son interpelados de manera constante por el IoT o ‘Internet de la cosas’. De hecho, se estima que para el 2025 la cantidad de datos generados digitalmente será de 175 zettabytes, cuando en 2019 esta cifra fue de tan sólo 4,4 ZB.
(Para dar una mejor perspectiva sobre lo que representan estas cifras, un zettabyte corresponde a 1 000 000 000 000 000 000 000 o bien mil trillones de bytes, lo que puesto en contexto ofrece espacio suficiente para 12,288 millones de videos en 4K.)
El proceso de toma de decisiones basadas en datos (Data Driven Decision Making en inglés), evita que los encargados de tomar estas decisiones se basen en una visión subjetiva —ya que eso podría tener un impacto negativo en los resultados— y lo hagan a través de parámetros objetivos, medibles y contrastables que les permita elegir la opción que estadísticamente beneficiará a la organización.
Entonces, ¿en qué se diferencian los datos de la información?
Como mencionamos antes, los datos siempre se presentan desordenados, incompletos y bajo la premisa de que no podremos saber con certeza si contamos con la totalidad de ellos al momento de sacar conclusiones. Son como las piezas de un rompecabezas esparcidas por el espacio.
La información, por otro lado, es un conjunto de datos que posee una utilidad social; tiene la capacidad de comunicar un mensaje y contribuir a la toma de decisiones estratégicas por sí sola. Es decir, la información casi siempre está orientada a la acción, y posee relevancia y propósito.
Ahora, ¿qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos, o Data Science, permite generar información y llegar a conclusiones más acertadas en menor tiempo y con menos margen de error.
Esta disciplina es lo que facilita obtener una recomendación automática basada en datos, a la par que la predicción de las posibles acciones de los usuarios dentro de las plataformas, ofreciendo de esta forma una de las mayores ventajas a las empresas y al desarrollo tecnológico.
(Un ejemplo de esto es cuando escuchamos una canción muchas veces en repetición o le damos “me gusta”. Automáticamente el sistema detecta un patrón de comportamiento y genera información útil a partir de los datos recopilados para sugerirnos canciones con características similares que puedan llegar a gustarnos. Esto llega a ser de gran utilidad para la experiencia del usuario, ya que le facilita el traspaso de una canción a otra sin tener que buscarla, agregarla o conocerla siquiera, y favorece su permanencia en la plataforma.)
La ciencia de datos ofrece herramientas que son sumamente útiles e implican un beneficio para las empresas siempre y cuando sepan implementarlas correctamente, a través de acciones como el cross-selling u otras técnicas de ventas.
De modo que la ciencia de datos no sólo se trata de obtener información, sino de recopilarla, filtrarla, estructurarla, clasificarla y, al mismo tiempo, detectar patrones en enormes volúmenes de datos.
¿Y cómo entra el trabajo del Data Analyst en todo esto?
El analista de datos se encarga de:
- Extraer, procesar y agrupar datos
- Analizar esas agrupaciones de datos
- Finalmente, generar informes con base en su análisis
Por ende, un Data Analyst tiene la responsabilidad de descubrir qué hay detrás de toda la información que genera una organización.
Como parte de una empresa, un profesional con este puesto se encarga de aprovechar los datos, a través de una variedad de fuentes internas y externas, para evaluar el rendimiento de la empresa, y elaborar información útil y/o sugerencias de mejora. El analista de datos también suele asistir en solicitudes de marketing, como comprender el comportamiento de los visitantes del sitio, identificar los puntos de dolor y medir el impacto de las decisiones de comercialización.
¿Qué competencias o habilidades debe tener un analista de datos?
Al analista de datos le motiva descubrir qué hay detrás de toda la información que genera una empresa. De modo que para ser un buen Data Analyst, la persona debe poseer una gran capacidad analítica, así como habilidades de razonamiento lógico, atención al detalle y, en especial, un correcto entendimiento del negocio para el que está gestionando el análisis.
Como un plus, es importante que la persona tenga buenas bases en herramientas tecnológicas que permitan gestionar los datos, tales como SQL y otras herramientas de visualización.
¿Qué debo estudiar para convertirme en un Data Analyst?
El analista de datos debe manejar con destreza lenguajes de programación muy específicos, tales como Python, R o Julia, y que se complementan con lenguajes de consulta de bases de datos como el antes mencionado SQL. Adicionalmente, la persona que desee dedicarse al análisis de datos debe estar dispuesta a aprender de forma constante, tener la capacidad de cuestionarse todo y la sencillez para confiar en los datos.
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