Pocos recursos tienen tanto valor en el mundo empresarial actual como los datos. Estos pueden proceder de cualquier parte: cada clic, cada compra, cada interacción. Por ese motivo, son cada vez más las empresas que buscan incorporar a su plantilla la figura del Data Analyst. Pero, ¿qué hace un Data Analyst? Este rol se dedica a recopilar y analizar grandes cantidades de datos con el objetivo de ayudar a la empresa a tomar decisiones estratégicas.
Comprender qué hace un Data Analyst es esencial para ver cómo las compañías de hoy optimizan sus procesos e identifican nuevas oportunidades, mejorando por el camino la experiencia de los clientes. Al contrario de lo que mucha gente piensa, las funciones de este perfil van mucho más allá de desarrollar hojas del cálculo, incluyendo el uso de lenguajes de programación y herramientas estadísticas y de visualización avanzadas. En este artículo del blog de Euncet Business School, exploraremos en qué consisten las tareas de este profesional y cómo pueden beneficiar a la actividad de la empresa.
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El Data Analyst: recopilación y procesamiento de datos
La recopilación de datos es el primer paso en el trabajo de un Data Analyst, implicando desde la extracción de información en bases de datos de la empresa hasta la conexión de APIs (application programming interface) externas. También se contempla la estructuración de datos desordenados provenientes de las redes sociales o los formularios. Para trabajar con unos datos, el Data Analyst debe estar seguro de que estos son relevantes, actuales y fiables.
Tras la recopilación viene el procesamiento. En esta fase del proceso, el Data Analyst se encarga de limpiar los datos, eliminando duplicados, corrigiendo errores y normalizando formatos. Se trata de una parte fundamental del procedimiento, pues unos datos “sucios” puede llevar a extraer conclusiones erróneas.
Análisis e interpretación de los datos
Después de limpiar los datos, un buen Data Analyst se dedica a identificar patrones, tendencias y correlaciones. Para ello, hace uso de técnicas estadísticas y la minería de datos, descubriendo insights que de otra forma permanecerían ocultos. De esta manera puede, por ejemplo, identificar qué productos se venden más en determinados periodos o qué tipo de usuario cuenta con una mayor tasa de conversión.
Tras esta identificación, comienza la interpretación de los datos para llegar a conclusiones. El analista de datos debe saber traducir estos descubrimientos en un lenguaje accesible para los responsables de la marca. Por ese motivo, se habla de la posición del Data Analyst como un puente entre el ámbito técnico que suponen los datos y la toma de decisiones empresariales en el día a día, tomadas en base a la información de dashboards e informes.
Comunicación de los resultados
No obstante, el papel del Data Analyst no sirve de mucho si este no es capaz de comunicar sus conclusiones de manera clara al resto de áreas de la empresa. Eso no quiere decir compartir números con el resto de la empresa, sino presentar una historia fundamentada en los datos. Es aquí donde entran en juego las herramientas de visualización, que muestran estas cifras de manera intuitiva e interesante.
Esta historia o mensaje también se debe adaptar dependiendo del público: no es lo mismo presentarla a un equipo técnico que al equipo directivo de la compañía. En ese sentido, las habilidades comunicativas de esta tipología de analista son esenciales en su trabajo.
Historia de la figura del Data Analyst
El rol del analista de datos empezó a ser relevante en las empresas a finales del siglo XX, cuando la digitalización de procesos hizo posible la recopilación de grandes volúmenes de datos. En un principio, los Data Analysts estaban considerados perfiles técnicos que buscaban generar reportes y gestionar bases de datos. Se trataba de una posición común en sectores como el de la banca, las telecomunicaciones o el comercio minorista.
En aquel momento, el rol era reactivo y no tenía una participación activa en la estrategia empresarial. Ahora, con la llegada de tecnologías como el machine learning y la inteligencia artificial, lo que hace un Data Analyst ha pasado a tener un papel fundamental en la toma de decisiones de la compañía, estando integrados en equipos multidisciplinares.
Un rol en constante evolución
No obstante, debemos entender que el perfil del analista de datos sigue en plena evolución. Dedicarse al análisis de datos hoy en día implica tener amplios conocimientos en inteligencia artificial, automatización de procesos, ciencia de datos y machine learning. Estas habilidades les permiten predecir comportamientos futuros y no solamente analizar los datos existentes actualmente.
De la misma forma, las herramientas que emplean también se encuentran en actualización constante. Por ese motivo, entender qué hace un Data Analyst también es comprender que se trata de un perfil dinámico que nunca deja de aprender, adaptándose a las últimas tecnologías y retos que presenta el escenario digital. La capacidad de adaptación debe ser una de sus mayores fortalezas.
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