{"id":35732,"date":"2023-01-19T10:53:24","date_gmt":"2023-01-19T10:53:24","guid":{"rendered":"https:\/\/mioti.es\/data-analyst-un-must-have-en-tu-empresa\/"},"modified":"2024-02-19T15:38:30","modified_gmt":"2024-02-19T15:38:30","slug":"data-analyst-un-must-have-en-tu-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/cl\/data-analyst-un-must-have-en-tu-empresa\/","title":{"rendered":"Data Analyst: un must have en tu empresa"},"content":{"rendered":"

Muchas empresas en Espa\u00f1a se est\u00e1n dando cuenta de la necesidad de contar con un Data Analyst<\/strong> en su equipo y \u00e9stas no son solo tecnol\u00f3gicas. Organizaciones dedicadas a aeron\u00e1utica, audiovisual, seguros, banca o a la venta de alimentos, como <\/span>Netflix<\/span><\/a> o <\/span>PepsiCo<\/span><\/a>, son algunas de las empresas que demandan este perfil.\u00a0<\/span><\/p>\n

En la mayor\u00eda de ocasiones, estos negocios deciden externalizar el servicio acudiendo a empresas especializadas en Data Science<\/em><\/strong> para contratar sus servicios. No obstante, otras deciden formar a sus propios empleados<\/strong> para tener profesionales competentes en la materia o contratar a un especialista para que forme parte de su plantilla. Una decisi\u00f3n muy inteligente<\/strong> ya que incorpora un factor diferenciador en sus propios proyectos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Si a\u00fan no sabes qu\u00e9 es un Data Analyst<\/strong>, ni conoces su importancia dentro de una organizaci\u00f3n, a continuaci\u00f3n, te contamos por qu\u00e9 este perfil es un must have<\/em> en tu empresa.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un Data Analyst?<\/h2>\n

Un Data Analyst<\/strong> es un profesional que se encarga de <\/span>analizar los datos de una compa\u00f1\u00eda<\/b> para extraer conclusiones de diferentes fuentes de informaci\u00f3n. De este modo, ayuda a la toma de decisiones en una empresa de la cual es experto.<\/span><\/p>\n

Estos profesionales utilizan herramientas inform\u00e1ticas, como un <\/span>dashboard<\/span><\/i><\/a>, para <\/span>monitorizar<\/b> grandes cantidades de datos en una sola pantalla que luego transformar\u00e1n en informes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por lo tanto, traducen de una forma emp\u00edrica, a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n de datos, la informaci\u00f3n en bruto a resultados que favorecen la toma de decisiones estrat\u00e9gicas de la compa\u00f1\u00eda<\/strong>.<\/span><\/p>\n

La importancia del Data Analyst<\/h2>\n

En la actualidad, vivimos en un mundo donde cada vez se <\/span>recopilan m\u00e1s datos de manera inform\u00e1tica<\/b>, por dispositivos conectados a internet o, incluso, redes sociales.<\/span><\/p>\n

De este modo, los Data Analyst<\/strong> ayudan a las empresas a ser m\u00e1s eficientes en sus procesos y a la toma de decisiones. Tambi\u00e9n pueden desarrollar, mediante la Inteligencia Artificial y la programaci\u00f3n, programas para automatizar tareas y predecir acciones futuras.<\/span><\/p>\n

Una vez llegados a este punto, es importante conocer cu\u00e1les son los factores diferenciales<\/strong> de tener un Data Analyst en la plantilla.<\/span><\/p>\n

    \n
  • Tomar ventaja respecto a la competencia<\/b>: El an\u00e1lisis de datos est\u00e1 siendo cada vez m\u00e1s demandado por las empresas de todo el mundo. Asimismo, contar con un profesional del Data, puede atraer nuevos clientes y oportunidades de negocio.<\/span><\/li>\n
  • Personalizar productos y servicios:<\/b> Un Data Analyst puede personalizar los servicios de la compa\u00f1\u00eda para hacerlos m\u00e1s atractivos y dotarlos de un car\u00e1cter diferenciador.<\/span><\/li>\n
  • Mejorar la eficiencia operativa:<\/b> Con profesionales especializados en Data Analytics en tu empresa puedes mejorar la eficiencia operativa identificando vulnerabilidades y cuellos de botella. Adem\u00e1s, ayudan a analizar otras \u00e1reas problem\u00e1ticas para darles una soluci\u00f3n r\u00e1pida.<\/span><\/li>\n
  • Adelantar acciones<\/b>: Estos profesionales pueden monitorizar patrones a trav\u00e9s de sus habilidades t\u00e9cnicas en el an\u00e1lisis de datos, como R o Python, y ayudar a la compa\u00f1\u00eda para prever acciones negativas o fomentar la toma de decisiones de las positivas. Esto puede minimizar riesgos y reportar beneficios.<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre Data Science y Data Analitycs?<\/h2>\n

    Las personas poco duchas en la disciplina de los datos alguna vez se han hecho esta pregunta. Pues bien, se puede decir que el Data Analitycs est\u00e1 integrado dentro del Data Science, pero es una especialidad mucho m\u00e1s precisa. Si bien el Data Scientist<\/em>\u00a0se encarga del tratamiento, transformaci\u00f3n y limpieza de los datos, el Data Analyst<\/em><\/strong> se encarga de analizarlos y mapearlos para ayudar a los directivos de una organizaci\u00f3n a tomar decisi\u00f3n<\/strong> en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n extra\u00edda de los mismos.<\/p>\n

    Metaf\u00f3ricamente hablando, un Data Scientist<\/em>\u00a0es el que extrae la arcilla de las rocas mientras que un Data Analyst<\/em> es el que moldea esa arcilla para obtener una forma atractiva para el consumidor final.<\/p>\n

    En este sentido, el Data Scientist<\/em>\u00a0abarca todo aquello que tenga que ver con los datos desde un enfoque global y el Data Analyst<\/em> se encarga de la b\u00fasqueda de insights<\/em> para dar con la soluci\u00f3n<\/strong> de los problemas de una compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

    Data Science y deporte<\/h2>\n

    Si te has quedado con ganas de saber m\u00e1s sobre la ciencia de los datos en casos pr\u00e1cticos, te recomendamos que eches un vistazo a la masterclass<\/span> \u2018C\u00f3mo el Data Science est\u00e1 cambiando el mundo del deporte<\/b>\u2019 del profesor de <\/span>MIOTI<\/span><\/a>, Carlos Picazo. En ella, explica c\u00f3mo se aplica el Data Science para la prevenci\u00f3n de lesiones; cu\u00e1les son los mejores jugadores para mi equipo en funci\u00f3n de sus caracter\u00edsticas o c\u00f3mo se trasladan las probabilidades en los resultados a las apuestas deportivas.<\/span><\/p>\n