El Analytics Engineer, fusion entre Data Analyst y Data Engineer, se ha convertido en un perfil cada vez más indispensable en las empresas modernas desde su aparición en 2018. Dotado de competencias técnicas y de business, juega un papel crucial en la optimización de la explotación de datos, especialmente aquellos relacionados con los clientes, para mejorar estrategias comerciales y procesos de toma de decisiones.
Descubre en este artículo el rol, las responsabilidades, las habilidades, el salario y cómo ejercer esta profesión en auge, a menudo denominada erróneamente como Analytic Engineer.
¿Qué es un Analytics Engineer?
El Analytics Engineer, profesión emergente desde 2018, se ubica en la intersección entre Data Analyst y Data Engineer, convirtiéndose en un activo esencial en la gestión de datos dentro de las compañías.
Especializado en la gestión, transformación y modelado de datos, este ingeniero suministra sets de datos comprensibles para todos, aplicando las mejores prácticas de visualización, como el control de versiones y la integración continua.
A diferencia de las profesiones tradicionales en data, el Analytics Engineer destaca por colaborar estrechamente con los Data Analysts y Data Scientists para desarrollar soluciones de análisis alineadas con las necesidades empresariales.
Ante una demande creciente de sus habilidades avanzadas en análisis de código y toma de decisiones empresariales, este rol, a veces erróneamente escrito como “Analytic Engineer”, es fundamental para la optimización estratégica de los datos, permitiendo un análisis y explotación eficientes para resolver desafíos complejos y crear modelos predictivos.
¿Cuáles son las responsabilidades de un Analytics Engineer?
A diferencia del Data Analyst, centrado principalmente en el análisis de datos, el Analytics Engineer focaliza su trabajo en el modelado de datos para facilitar el acceso de los usuarios finales. Este enfoque posibilita que los usuarios resuelvan de manera autónoma la mayoría de sus preguntas relacionadas con datos. Por ende, un Analytics Engineer experimentado se ocupa de transformar, probar, implementar y documentar los datos por los cuales es responsable.
A continuación, una lista más detallada de las responsabilidades de un Analytics Engineer:
- Modelado y transformación de datos: Los Analytics Engineers deben estructurar, limpiar y preparar los datos para el análisis, garantizando su precisión y fiabilidad.
- Integración de datos y desarrollo de pipelines: Para cumplir con las necesidades de la compañía, diseñan pipelines para extraer, transformar y cargar los datos de más alta calidad.
- Validación y pruebas de datos: Los ingenieros realizan pruebas unitarias, de integración y de rendimiento para evaluar la fiabilidad de los pipelines de datos, estableciendo procedimientos de validación para asegurar la exactitud de sus datos.
- Colaboración con las partes interesadas: Para brindar sets de datos relevantes y accionables, cooperan estrechamente con los usuarios finales y otras partes interesadas.
- Documentación de datos: Encargados de documentar los procesos de datos, los Analytics Engineers garantizan la transparencia y reproducibilidad de las transformaciones y workflows de datos implementados.
- Aplicación de las mejores prácticas de ingeniería de software: Integrante prácticas como la modularidad, la reusabilidad del código y la gestión de versiones, para asegurar la eficiencia y actualidad de las soluciones analíticas.
- Mejora continua: Comprometidos con la mejora continua, los Analytics Engineers se mantienen actualizados sobre las últimas tecnologías y tendencias del mercado, así como de sus prácticas.
¿Cuáles son las habilidades de un Analytics Engineer?
Para desempeñarse adecuadamente en su profesión, los Analytics Engineers deben dominar habilidades clave en programación, análisis, visualización y relaciones interpersonales.
A continuación, una lista detallada de las habilidades necesarias para ser un Analytics Engineer reconocido:
- Experiencia en el sector de datos: Para los ingenieros analíticos es crucial tener experiencia en entornos centrados en datos. Aquellos que aspiran a convertirse en Analytics Engineers suelen ser Data Analysts o Data Engineers que buscan especializarse en el modelado de datos.
- Habilidades avanzadas en SQL: Dominar SQL es esencial para un Analytics Engineer, ya que gran parte de sus tareas implican consultar, manipular y transformar datos dentro de bases de datos. SQL es fundamental para extraer información precisa, la cual prepara los datos para análisis posteriores.
- Competencias en programación: Además de SQL, es crucial el dominio de lenguajes de programación como R y Python. Estos son esenciales para la visualización de datos y para el desarrollo de modelos predictivos y algoritmos de machine learning.
- Experto en tecnología DBT: DBT (Data Build Tool) es una herramienta de transformación de datos que facilita la implementación de código de análisis mediante SQL. Permite a los Analytics Engineers crear y gestionar pipelines de datos de forma eficaz.
- Conocimientos en Ingeniería de Software: Es fundamental para un ingeniero de análisis conocer y aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software, tales como modularidad, reusabilidad de código, documentación, pruebas unitarias y gestión de versiones. Adoptar estas prácticas no solo mejora la solidez del código, sino que también desarrolla pipelines de datos más efectivas. Además, facilitan el manejo de los cambios y fortalecen la colaboración con otros miembros del equipo.
- Conocimiento de herramientas de BI e ingeniería de datos: Es crítico para un ingeniero de análisis tener un dominio sólido de las herramientas de ingeniería de datos y Business Intelligence (BI). Esto incluye conocimientos sobre almacenes de datos como Snowflake, Amazon Redshift y Google BigQuery, herramientas ETL como AWS Glue y Talend, así como plataformas de BI como Tableau y Looker. La experiencia práctica con estas tecnologías no solo incrementa su versatilidad, sino que también facilita una adaptación rápida al entorno corporativo.
¿Cuál es el sueldo de un Analytics Engineer?
El sueldo de un Analytics Engineer en Francia está influenciado por diversos factores clave como la experiencia, el nivel de habilidades y la ubicación geográfica. Según Talent.com, el salario medio anual para este puesto es aproximadamente de 54,000 €. Sin embargo, esta cantidad puede variar considerablemente dependiendo de la experiencia: los profesionales principiantes pueden esperar empezar con un salario alrededor de 43,625 € al año, mientras que aquellos más experimentados pueden alcanzar o superar los 78,000 € anuales.
La demanda de habilidades en Analytics Engineering, que puede fluctuar según las necesidades del mercado, es un factor determinante en la definición de los sueldos. Además, la localización geográfica es un aspecto significativo: los salarios tienden a ser más altos en las grandes áreas metropolitanas y las regiones con un sector tecnológico desarollado. Finalmente, la acumulación de experiencia, habilidades avanzadas y certificaciones también pueden incrementar el potencial de ingresos de estos profesionales.
¿Cómo convertirse en Analytics Engineer?
Para convertirse en Analytics Engineer en Francia, a pesar de que los caminos educativos son variados, es común encontrar a profesionales con educación superior en matemáticas, estadística o informática. Instituciones prestigiosas como la Université Paris-Saclay, Sorbonne Université o Polytechnique suelen ser el punto de partida para estas carreras. Para una especialización más profunda, muchos prosiguen con un Máster en ciencias de datos, análisis de negocios o una disciplina relacionada, disponible en instituciones como HEC Paris, Télécom Paris, CentraleSupélec. Fuera de los recorridos académicos, los bootcamps especializados ofrecidos por Datascientest en Data Engineering o Data Analysis presentan un camino más directo y flexible para los profesionales que buscan especializarse o cambiar hacia este ámbito.
