Pocs recursos tenen tant valor en el món empresarial actual com les dades. Aquestes poden procedir de qualsevol part: cada clic, cada compra, cada interacció. Per aquest motiu, són cada vegada més les empreses que busquen incorporar a la seva plantilla la figura del Data Analyst. Però, què fa un Data Analyst? Aquest rol es dedica a recopilar i analitzar grans quantitats de dades amb l’ objectiu d’ ajudar l’ empresa a prendre decisions estratègiques.
Comprendre què fa un Data Analyst és essencial per veure com les companyies d’avui optimitzen els seus processos i identifiquen noves oportunitats, millorant pel camí l’experiència dels clients. Al contrari del que molta gent pensa, les funcions d’aquest perfil van molt més enllà de desenvolupar fulls del càlcul, incloent-hi l’ús de llenguatges de programació i eines estadístiques i de visualització avançades. En aquest article del blog de l’Euncet Business School, explorarem en què consisteixen les tasques d’aquest professional i com poden beneficiar l’activitat de l’empresa.
ÍNDEX DE CONTINGUTS
El Data Analyst: recopilació i processament de dades
La recopilació de dades és el primer pas en el treball d’un Data Analyst, implicant des de l‘extracció d’informació en bases de dades de l’empresa fins a la connexió d’APIs (application programming interface) externes. També es contempla l’estructuració de dades desordenades provinents de les xarxes socials o els formularis. Per treballar amb unes dades, el Data Analyst ha d’estar segur que aquestes són rellevants, actuals i fiables.
Després del recull ve el processament. En aquesta fase del procés, el Data Analyst s’encarrega de netejar les dades, eliminant duplicats, corregint errors i normalitzant formats. Es tracta d’una part fonamental del procediment, ja que unes dades “brutes” poden portar a extreure conclusions errònies.
Anàlisi i interpretació de les dades
Després de netejar les dades, un bon Data Analyst es dedica a identificar patrons, tendències i correlacions. Per a això, fa ús de tècniques estadístiques i la mineria de dades, descobrint insights que d’una altra manera romandrien ocults. D’aquesta manera pot, per exemple, identificar quins productes es venen més en determinats períodes o quin tipus d’usuari compta amb una major taxa de conversió.
Després d’aquesta identificació, comença la interpretació de les dades per arribar a conclusions. L’analista de dades ha de saber traduir aquests descobriments en un llenguatge accessible per als responsables de la marca. Per aquest motiu, es parla de la posició del Data Analyst com un pont entre l’àmbit tècnic que suposen les dades i la presa de decisions empresarials en el dia a dia, preses en base a la informació de dashboards i informes.
Comunicació dels resultats
No obstant això, el paper del Data Analyst no serveix de gaire si aquest no és capaç de comunicar les seves conclusions de manera clara a la resta d’àrees de l’empresa. Això no vol dir compartir números amb la resta de l’empresa, sinó presentar una història fonamentada en les dades. És aquí on entren en joc les eines de visualització, que mostren aquestes xifres de manera intuïtiva i interessant.
Aquesta història o missatge també s’ha d’adaptar depenent del públic: no és el mateix presentar-la a un equip tècnic que a l’equip directiu de la companyia. En aquest sentit, les habilitats comunicatives d’aquesta tipologia d’analista són essencials en el seu treball.
Història de la figura del Data Analyst
El rol de l’analista de dades va començar a ser rellevant en les empreses a finals del segle XX, quan la digitalització de processos va fer possible la recopilació de grans volums de dades. En un principi, els Data Analysts estaven considerats perfils tècnics que buscaven generar reports i gestionar bases de dades. Es tractava d’una posició comuna en sectors com el de la banca, les telecomunicacions o el comerç minorista.
En aquell moment, el rol era reactiu i no tenia una participació activa en l’estratègia empresarial. Ara, amb l’arribada de tecnologies com el machine learning i la intel·ligència artificial, el que fa un Data Analyst ha passat a tenir un paper fonamental en la presa de decisions de la companyia, estant integrats en equips multidisciplinaris.
Un rol en constant evolució
No obstant això, hem d’entendre que el perfil de l’analista de dades segueix en plena evolució. Dedicar-se a l’anàlisi de dades avui dia implica tenir amplis coneixements en intel·ligència artificial, automatització de processos, ciència de dades i machine learning. Aquestes habilitats els permeten predir comportaments futurs i no només analitzar les dades existents actualment.
De la mateixa manera, les eines que empren també es troben en actualització constant. Per aquest motiu, entendre què fa un Data Analyst també és comprendre que es tracta d’un perfil dinàmic que mai deixa d’aprendre, adaptant-se a les últimes tecnologies i reptes que presenta l’escenari digital. La capacitat d’adaptació ha de ser una de les seves majors fortaleses.
Forma’t en anàlisi de dades
Si t’interessa formar-te en anàlisi de dades enfocant-te en el món de l’empresa, et convidem a descobrir els programes educatius de l’escola de negocis Euncet Business School. Entre aquests es troben el Grau Universitari en Empresa, Innovació i Tecnologia i el Grau Universitari en Màrqueting, Innovació i Tecnologia.
A més, si estàs interessat en l’esport, el Grau en Gestió i Digitalització en l’Esport t’aportarà tots els coneixements necessaris per a analitzar dades en aquesta indústria emergent.