El Data Strategist es un profesional responsable de desarrollar una estrategia basada en datos dentro de una empresa. Descubre todo lo que necesitas saber sobre esta profesión en auge.
Hasta hace unos años, las empresas consideraban los datos como un mero activo. Los beneficios del análisis se consideraban útiles, pero no esenciales. Con el tiempo, sin embargo, los datos han adquirido una importancia central en todos los sectores empresariales. Las empresas son ahora conscientes del valor de la toma de decisiones “data-driven”.
Ya no se trata simplemente de analizar los datos disponibles, sino de utilizarlos para alcanzar objetivos concretos. Y eso requiere una estrategia bien pensada.
Al mismo tiempo, las leyes de protección de datos, como el RGPD de la UE, y las amenazas a la ciberseguridad exigen una gestión estricta. Para hacer frente a estos retos, ha surgido una nueva profesión: el Data Strategist.
¿Qué es un Data Strategist?
Dada la nueva importancia de los datos, las empresas ya no pueden confiar únicamente en los Data Analysts y los técnicos: necesitan una interfaz entre los equipos técnicos y los distintos departamentos, para que todos puedan centrarse en sus respectivas misiones. Este es el papel del Data Strategist, el profesional responsable de sacar partido a los datos disponibles para proporcionar información útil para la toma de decisiones. Trabaja en estrecha colaboración con los equipos directivos, los profesionales de marketing, los Data Scientists y los analistas para diseñar una estrategia que se ajuste a las necesidades de la empresa.
¿Cuál es la función de un Data Strategist?
En primer lugar, el Data Strategist debe comprender los objetivos y retos de la empresa. Colabora con todas las partes interesadas para analizar las necesidades del negocio e identificar las áreas en las que los datos pueden añadir valor. Su función es recopilar, organizar y analizar los datos pertinentes. Utiliza una amplia variedad de herramientas y técnicas para extraer información útil, y este análisis en profundidad permite descubrir tendencias, patrones e “insights” para poder tomar decisiones con fundamento.
Es precisamente a partir de esta información que el experto desarrolla estrategias comerciales. Esto puede incluir la optimización de las operaciones, el desarrollo de nuevos productos o servicios, o la mejora de la experiencia del cliente.
El estratega también define indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir la eficacia de sus planes y evaluar su impacto en los objetivos.
A continuación, debe presentar sus conclusiones y recomendaciones de forma clara y concisa a los altos directivos de la organización. Para ello utiliza visualizaciones de datos, informes y presentaciones.
En su día a día, los Data Strategists también siguen de cerca las tendencias tecnológicas y los avances en el campo del análisis de datos.
Evalúan las nuevas tecnologías, herramientas y metodologías para determinar su aplicabilidad a la organización y recomendar mejoras. Se trata de una tarea esencial para incorporar las últimas innovaciones a la estrategia.
¿Cuáles son las competencias del Data Strategist?
Un Data Strategist debe dominar las herramientas y tecnologías de análisis de datos. Esto puede incluir lenguajes de programación como Python o R, bases de datos, modelización estadística o incluso software DataViz y bibliotecas de Machine Learning.
Un buen conocimiento de las metodologías de minería y modelización de datos también ayudará a revelar todo el potencial de los datos disponibles.
Como puente entre los analistas y los equipos empresariales, también debe saber comunicarse eficazmente y presentar información compleja de forma clara y concisa.
Debe ser capaz, por tanto, de traducir los resultados del análisis de datos a términos sencillos y comprensibles para los no expertos.
Por último, la tarea principal de este perfil profesional es la resolución de problemas. Por tanto, el estratega necesita capacidad analítica, un enfoque ágil, adaptabilidad al cambio y creatividad.
Los retos del Data Strategist
El trabajo de Data Strategist es apasionante, pero conlleva una serie de retos. En primer lugar, la gestión es cada vez más difícil con la explosión del volumen de datos.
Es necesario recopilar los datos más relevantes, limpiarlos, organizarlos y validarlos para garantizar su utilidad y fiabilidad.
La confidencialidad y la seguridad son también preocupaciones importantes. Hay que proteger los datos contra filtraciones y ciberataques.
Además, el campo del análisis de datos evoluciona muy rápidamente, y el Data Strategist tiene que estar siempre alerta para no perderse ningún avance importante. Esto requiere planificación y una buena gestión del cambio.
Data Strategist vs. Data Analyst
El Data Strategist y el Data Analyst desempeñan dos funciones muy distintas. El primero desarrolla y aplica una estrategia alineada con los objetivos de la empresa.
Se encarga de la administración de los datos, de su gestión y su seguridad. También trabaja con las partes interesadas para establecer una cultura basada en los datos.
Por su parte, el analista es el responsable principal de recopilar, procesar y analizar los datos.
Identifica patrones y tendencias para la toma de decisiones y crea visualizaciones para comunicar sus conclusiones.
Por tanto, el Data Strategist puede encargarse de las tareas de análisis de datos, pero el Data Analyst no tiene las mismas responsabilidades que el Strategist.
La evolución del papel del Data Strategist
El Data Strategist desempeña un papel cada vez más importante en las empresas, y esta profesión está evolucionando con el tiempo.
La pandemia del Covid-19 ha acelerado la transformación digital de las organizaciones, aumentando masivamente la demanda de expertos.
En la actualidad, hay muy pocos expertos en este campo. Al mismo tiempo, las competencias necesarias se han diversificado.
Ahora hay tres tipos principales de estrategas. La primera categoría es responsable de dirigir la transformación de la IA y los datos de una empresa, con el fin de alcanzar sus objetivos estratégicos.
Esta función cubre directamente las responsabilidades del director de datos o del director de análisis y, en particular, implica la definición de prioridades y la creación de una cultura dentro de la empresa.
El segundo perfil es responsable de traducir la estrategia en términos operativos. Tiene que ayudar a construir un modelo y establecer una sólida administración de los datos.
Por último, el tercer tipo de Data Strategist trabaja con los equipos técnicos para ofrecer Data Products. Su prioridad es el éxito de un proyecto o producto de datos específico.
Gestiona los requisitos, identifica la demanda de nuevas funcionalidades, evalúa la viabilidad, define prioridades para los desarrolladores y promociona el producto interna y externamente.
En los próximos años, surgirán nuevas especializaciones de Data Strategist con la incorporación de competencias adicionales. Entre ellas pueden figurar la gestión de datos o la administración de datos.
Conclusión: Data Strategist, una profesión clave en la era del Big Data
Para sacar el máximo partido a los datos y la información que contienen, la experiencia del Data Strategist es esencial.
Este profesional domina tanto los aspectos técnicos del análisis de datos como el ámbito de actividad de su empresa, lo que le permite elaborar una estrategia adaptada a las necesidades.
Para adquirir las competencias necesarias, puedes recurrir a DataScientest. Nuestros distintos cursos de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer o incluso Data Product Manager te permitirán convertirte en un experto.
Podrás aprender a utilizar el lenguaje Python y sus bibliotecas de Data Science, las herramientas de Dataviz y las técnicas de Machine Learning.
Ahora ya sabes todo lo que hay que saber sobre la profesión de Data Strategist. Para más información sobre el mismo tema, consulta nuestro dosier sobre el papel del Data Analyst.
