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¿Qué hace un analista de datos?

Presentación de datos Fifa

Las responsabilidades de un analista de datos varían drásticamente de un negocio a otro. A diferencia de carreras como medicina o contabilidad, no hay licencias estatales o nacionales que un analista de datos pueda obtener para probar sus competencias.

Puede ser muy difícil entender bien qué es lo que hace un analista de datos en su día a día. Te ayudaremos a comprender el tipo de preguntas que responde un analista de datos, las herramientas que utiliza y te mostraremos cómo puedes entrar en una emocionante carrera como es la del analista de datos.

La demanda de analistas de datos está creciendo rápidamente ya que las empresas buscan aprovechar la gran cantidad de datos de sus negocios para obtener una ventaja competitiva. 

Responsabilidades frecuentes

En esencia, los analistas de datos convierten datos desordenados en información procesable para una empresa u organización. Le corresponde al analista de datos tomar los datos sin procesar y convertirlos en información relevantes para los líderes de las compañías.

Si bien las tareas de un analista de datos cambian de empresa a empresa, existen responsabilidades comunes a la mayoría de los analistas de datos. Si le interesan los detalles de los proyectos típicos de un analista de datos, puedes buscar ejemplos de currículum de los profesionales de datos.

- Recuperación y limpieza de datos

Recuperando, limpiando y preparando datos; estas son las tareas en las que un analista de datos pasa el 80% de su día. Las empresas recopilan todo tipo de datos sobre sus acciones de marketing, sus clientes, su producto y todo lo demás. Estos datos se almacenan normalmente en una base de datos. Piensa en una base de datos como una hoja de cálculo enorme con millones y millones de filas.

Para acceder a los datos de una base de datos, debes utilizar un lenguaje de programación denominado SQL. Cuando vas a pescar, necesitas un barco. Piensa en SQL como el barco que necesitas para acceder a los datos desde una base de datos.

Incluso las pequeñas empresas tienen bases de datos de millones de filas. Es tarea del analista de datos averiguar exactamente qué datos necesitan para responder a la pregunta en la que están trabajando. Luego necesitan escribir el código SQL para obtener esos datos y transformarlos en una estructura que pueda responder a su pregunta.

- Creación y automatización de informes

La generación de informes es una de las funciones principales y más importantes de un analista de datos. Los analistas de datos trabajan en estrecha colaboración con otros departamentos, como son los de producto y marketing, para comprender sus necesidades de información.

Para crear un informe que muestre si está funcionando una nueva campaña de marketing, por ejemplo, un analista de datos necesita saber qué métricas indican si la iniciativa está «funcionando», cómo calcular esas métricas, dónde se almacenan los datos para realizar esos cálculos y, por último, cómo mostrar los datos para que sean útiles y procesables para el equipo de marketing.

Después de crear un informe en una herramienta de inteligencia empresarial como Tableau, el analista de datos se encarga de mantener y actualizar el informe según sea necesario. Si algo saben los analistas de datos es que los informes se ven desfasados debido a los cambios en los datos utilizados para generar el informe. Como analista de datos, tendrás que encontrar y solucionar esos problemas para asegurarte de que el informe muestre resultados precisos.

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- Responder a incógnitas relevantes del negocio

Al igual que los informes, responder a incógnitas relevantes del negocio con datos requiere de la colaboración con otros departamentos. Los analistas de datos nunca trabajan de forma aislada. Tienen que comprender profundamente los problemas del negocio que están tratando de resolver y eso se logra hablando con los compañeros. Los datos aislados son inútiles. El analista de datos debe contar una historia con esos datos.

«Cuando contratamos analistas de datos, tratamos de entender si se sentirán cómodos tomando decisiones donde haya ambigüedades. Queremos analistas que puedan coger los datos, recomendar acciones y, al mismo tiempo, preveer los riesgos asociados a sus recomendaciones», afirma Neal Taparia, CEO de Soliatired

Supongamos que una empresa lanzó una nueva función de producto hace un mes. Ahora tu jefe quiere saber si el lanzamiento del producto ha tenido un impacto positivo en el negocio. Aquí es donde la creatividad es un activo inestimable para un analista de datos. Tienes que elaborar una lista de posibles factores que pueden influir en si el lanzamiento fue un éxito, luego cuantificar esos factores y obtener una respuesta convincente.

Por ejemplo, ¿influyó positivamente esta nueva función de producto en la tasa de conversión de los clientes? ¿Mejoró la retención de clientes? ¿Ha tenido un impacto en el volumen de solicitudes de atención al cliente? Como analista de datos, tendrás que formular estas preguntas y luego combinar las respuestas a estas diversas preguntas para decidir si la función del producto ha ayudado o perjudicado al negocio. Al final del día, los analistas de datos deben hacer recomendaciones concretas respaldadas por su intuición y los datos.

A diferencia de un científico de datos, los analistas de datos no suelen crear modelos predictivos para ser utilizados en tiempo real en un producto o sitio web. Por ejemplo, los analistas de datos no crearán las funcionalidades de los «elementos recomendados» en un sitio web de comercio electrónico, mientras que un científico de datos sí podría hacerlo.

- Recopilación de nuevos datos

Después de haber trabajado con sus compañeros para comprender sus necesidades de información o las incógnitas de negocio que les gustaría responder, su enfoque como analista de datos se centra en recopilar los datos necesarios para resolver el problema.

¿Qué pasa si los datos que necesitas para responder a una pregunta no están disponibles en ese momento? 

Por ejemplo, ¿qué pasa si necesitas saber cuánto tiempo un usuario permanece activo su cuenta, pero como empresa no estás siguiendo cuando alguien cierra sesión de su cuenta? Si solo sabes cuándo inicia sesión un usuario, pero no sabes cuándo cierra la sesión, ¡no podrás saber cuánto permanece activo!

Comprender y comunicar las brechas en la recopilación de datos real de una unidad de negocio es otra responsabilidad importante del analista de datos. Una vez identificada una brecha, el analista de datos trabajará en estrecha colaboración con el equipo de desarrolladores para implementar una solución que permita cerrar ese vacío.

Habilidades de analista de datos

Para recopilar datos, analizar esos datos y presentar los hallazgos, los analistas de datos necesitan contar con algunas habilidades. Estas son las principales habilidades que las empresas buscan en los potenciales analistas de datos:

Een tabel die de tools voor data analisten laat zien

Como hemos hablado antes, SQL es el lenguaje de programación que se utiliza para sacar datos de las bases de datos. Dado que casi todas las empresas almacenan sus datos en bases de datos, tiene sentido que el 90% de las ofertas de empleo de analistas de datos requieran habilidades SQL.

A continuación, necesitas una herramienta para analizar los datos una vez recuperados de la base de datos en SQL. Aquí es donde entran en acción Excel, Python, R y SAS. Todas estas son herramientas (Python, R y SAS son lenguajes de programación) que se pueden utilizar para analizar datos. Con estas herramientas puede evaluar tendencias, realizar pruebas estadísticas y visualizar los resultados de los análisis.

Una vez recopilados y analizados los datos, es posible que desees mostrar los resultados en un informe que se actualiza automáticamente y a los que pueden acceder las partes interesadas de la empresa. Para crear informes de fácil acceso, debes utilizar una herramienta de inteligencia empresarial (BI) como Tableau o Looker. Estas herramientas facilitan la creación de un informe visual de datos que se actualiza automática y regularmente.

Ejemplo de un proyecto de un analista de datos

Ahora que tienes una buena idea de las responsabilidades cotidianas de un analista de datos y conoce las herramientas de las que se sirve, vamos a juntarlo todo y analizar los pasos de un proyecto modelo en el que podrías trabajar como analista de datos.

Pregunta de negocio: ¿Funcionan los anuncios de TikTok?

El equipo de marketing de tu empresa de suscripción mensual de chocolate acaba de empezar a experimentar con anuncios de TikTok de pago y quiere entender cómo están funcionando esos anuncios hasta el momento.

Paso 1: ¿Qué métricas importan?

Cuando un usuario ve un anuncio de tu producto, sigue unos cuantos pasos antes de convertirse en un cliente. Es probable que quieras crear métricas en cada paso de este proceso.

  • Un usuario ve un anuncio en TikTok. ¿Hacen clic en él?
    Métrica: Porcentaje de clics en el anuncio (¿qué porcentaje de personas que ven el anuncio hacen clic en él?)
  • Una vez que hacen clic en el anuncio y van a tu sitio web, ¿qué hacen en el sitio web? ¿Se van inmediatamente? ¿Exploran distintas páginas? ¿Se convierten en clientes y completan una compra?
    Métricas: Porcentaje de rebote, páginas por sesión, tasa de conversión
  • Si se convierten en clientes y compran, ¿cuánto gastan? ¿Cuánto tiempo permanecen como suscriptores?
    Métricas: Ingresos medios por cliente, tasa de pérdida de clientes
  • En general, ¿la campaña publicitaria genera más ingresos de lo que cuesta? ¿Cuánto más?
    Métricas: Retorno de la inversión publicitaria

Antes de comenzar a recopilar datos, debes comprender qué métricas necesitas calcular para responder a la pregunta empresarial que tenemos entre manos. Ahora que sabemos qué preguntas debemos responder, hemos creado una lista de métricas que queremos calcular.

Paso 2: Recopilar los datos

Ahora tenemos una lista concreta de métricas que queremos calcular a lo largo del tiempo para ver si esta campaña publicitaria de TikTok está funcionando bien, para ello necesitamos recopilar los datos para calcular esas métricas.

Te da cuenta rápidamente de que los datos para recopilar estas métricas provienen principalmente de tres fuentes de datos:

  • TikTok
    Tipo de datos: Dinero gastado en anuncios, tasa de clics en los anuncios
  • Google Analytics
    Tipo de datos: Google Analytics captura datos sobre cómo interactúan las personas en tu sitio web. Esto nos proporcionará datos sobre la tasa de rebote y las páginas por sesión de las personas que hacen clic en los anuncios.
  • Base de datos
    Tipo de datos: Para recopilar métricas sobre si los clientes compran, cuánto se gastan y cuánto tiempo siguen siendo clientes, necesitaremos obtener datos de la base de datos mediante SQL.

Una vez que sepas de dónde obtendrás los datos, ¡es hora de obtenerlos de verdad! Exportaremos datos de TikTok y Google Analytics a Excel para calcular esas métricas. Para obtener datos de la base de datos, escribe las consultas SQL necesarias y luego vuelcas esos datos en Excel.

Paso 3: Comparte tus hallazgos

En este último pago ya tienes todos los datos que necesitas para evaluar el rendimiento de los anuncios de TikTok. Calcula todas las métricas de interés y analiza los resultados para hacer una recomendación. Si bien la tasa de clics de los anuncios es baja, aquellas personas que hacen clic en los anuncios se convierten en mayor medida en clientes que compran y que gastan más, en comparación con otras personas que visitan el sitio web.

Aunque en este momento el retorno de la inversión (ROI) del dinero gastado en los anuncios es muy bajo, recomiendas que esto podría mejorar drásticamente probando más anuncios que mejoren la tasa de clics. En general, crees que la publicidad de TikTok es prometedora y vale la pena continuar probándola. Envía tu análisis y recomendación en forma de correo electrónico al responsable de marketing.

Cómo conseguir un trabajo como analista de datos

El análisis de datos es una carrera desafiante y gratificante que se paga bien y tiene grandes perspectivas profesionales. Para entrar en este sector, necesitarás contar con una base sólida en estadísticas, negocios y software específico. Un bootcamp de análisis de datos es una excelente manera de recopilar estas habilidades necesarias.

Cuando estés listo para solicitar un puesto de trabajo, necesitarás un currículum como analista de datos profesional. He aquí un ejemplo para empezar:

Data Analyst CV

Estas son las formas más rápidas de hacer que tu currículum destaque y aumentes tus posibilidades de obtener una entrevista:

  1. Cuantifica tu impacto. En lugar de decir: «Analizamos datos e hicimos recomendaciones efectivas», puede decir «recomendaciones respaldadas por datos que aumentaron la tasa de conversión de los clientes en un 14%». ¡Los números hablan más que las palabras!
  2. Como analista de datos de nivel básico, convierte los proyectos en el centro de su currículum. Expón las preguntas que has respondido, los datos y las herramientas que has utilizado y el resultado del análisis de esos proyectos.
  3. Incluye una sección de habilidades especializada. Las empresas buscan determinar rápidamente si tienes las habilidades técnicas que buscan. Esto toma mayor relevancia en los puestos Junior.

¿Te interesan los datos y aprender sobre ellos puede ayudarte a cambiar de carrera o a mejorar tu puesto actual? Consulta nuestro Bootcamp de análisis de datos que te ayudará a convertirte en un verdadero experto en datos.

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