Muchas empresas en España se están dando cuenta de la necesidad de contar con un Data Analyst en su equipo y éstas no son solo tecnológicas. Organizaciones dedicadas a aeronáutica, audiovisual, seguros, banca o a la venta de alimentos, como Netflix o PepsiCo, son algunas de las empresas que demandan este perfil.
En la mayoría de ocasiones, estos negocios deciden externalizar el servicio acudiendo a empresas especializadas en Data Science para contratar sus servicios. No obstante, otras deciden formar a sus propios empleados para tener profesionales competentes en la materia o contratar a un especialista para que forme parte de su plantilla. Una decisión muy inteligente ya que incorpora un factor diferenciador en sus propios proyectos.
Si aún no sabes qué es un Data Analyst, ni conoces su importancia dentro de una organización, a continuación, te contamos por qué este perfil es un must have en tu empresa.
¿Qué es un Data Analyst?
Un Data Analyst es un profesional que se encarga de analizar los datos de una compañía para extraer conclusiones de diferentes fuentes de información. De este modo, ayuda a la toma de decisiones en una empresa de la cual es experto.
Estos profesionales utilizan herramientas informáticas, como un dashboard, para monitorizar grandes cantidades de datos en una sola pantalla que luego transformarán en informes.
Por lo tanto, traducen de una forma empírica, a través de la observación de datos, la información en bruto a resultados que favorecen la toma de decisiones estratégicas de la compañía.
La importancia del Data Analyst
En la actualidad, vivimos en un mundo donde cada vez se recopilan más datos de manera informática, por dispositivos conectados a internet o, incluso, redes sociales.
De este modo, los Data Analyst ayudan a las empresas a ser más eficientes en sus procesos y a la toma de decisiones. También pueden desarrollar, mediante la Inteligencia Artificial y la programación, programas para automatizar tareas y predecir acciones futuras.
Una vez llegados a este punto, es importante conocer cuáles son los factores diferenciales de tener un Data Analyst en la plantilla.
- Tomar ventaja respecto a la competencia: El análisis de datos está siendo cada vez más demandado por las empresas de todo el mundo. Asimismo, contar con un profesional del Data, puede atraer nuevos clientes y oportunidades de negocio.
- Personalizar productos y servicios: Un Data Analyst puede personalizar los servicios de la compañía para hacerlos más atractivos y dotarlos de un carácter diferenciador.
- Mejorar la eficiencia operativa: Con profesionales especializados en Data Analytics en tu empresa puedes mejorar la eficiencia operativa identificando vulnerabilidades y cuellos de botella. Además, ayudan a analizar otras áreas problemáticas para darles una solución rápida.
- Adelantar acciones: Estos profesionales pueden monitorizar patrones a través de sus habilidades técnicas en el análisis de datos, como R o Python, y ayudar a la compañía para prever acciones negativas o fomentar la toma de decisiones de las positivas. Esto puede minimizar riesgos y reportar beneficios.
¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analitycs?
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 está integrado dentro del Data Science, pero es una especialidad mucho más precisa. Si bien el Data Scientist se encarga del tratamiento, transformación y limpieza de los datos, el Data Analyst se encarga de analizarlos y mapearlos para ayudar a los directivos de una organización a tomar decisión en función de la información extraída de los mismos.
Metafóricamente hablando, un Data Scientist es el que extrae la arcilla de las rocas mientras que un Data Analyst es el que moldea esa arcilla para obtener una forma atractiva para el consumidor final.
En este sentido, el Data Scientist abarca todo aquello que tenga que ver con los datos desde un enfoque global y el Data Analyst se encarga de la búsqueda de insights para dar con la solución de los problemas de una compañía.
Data Science y deporte
Si te has quedado con ganas de saber más sobre la ciencia de los datos en casos prácticos, te recomendamos que eches un vistazo a la masterclass ‘Cómo el Data Science está cambiando el mundo del deporte’ del profesor de MIOTI, Carlos Picazo. En ella, explica cómo se aplica el Data Science para la prevención de lesiones; cuáles son los mejores jugadores para mi equipo en función de sus características o cómo se trasladan las probabilidades en los resultados a las apuestas deportivas.
Mioti Tech and Business School abordamos en profundidad el estudio y análisis de datos en los master de Data Science & Analytics y Data Sciense y Big Data. En ellos, proporcionamos a los alumnos, a través de casos reales con una metodología teórico-práctica, cómo recopilar información e implementar soluciones de análisis de datos en las compañías del futuro.
