Jornada de puertas abiertas 15 de septiembre

Data analyst : definición y trabajo

El puesto de Analista de Datos es cada vez más buscado por las empresas. Descubre todo lo que debes saber sobre la profesión de Data Analyst : definición, tipo de carrera profesional, tareas, responsabilidades, habilidades necesarias para este tipo de trabajo, herramientas y sueldo.

Un Data Analyst o Analista de Datos recolecta, trata y analiza grandes conjuntos de datos. Concretamente, su rol es el de descubrir cómo los datos pueden ser utilizados para responder a preguntas y resolver problemas. Las tareas de las que se encarga pueden variar de un puesto a otro, en función de las expectativas de la empresa, de la industria o del tipo de datos a analizar.

Sin embargo, la mayor parte del tiempo, se espera que un Data Analyst recolecta y reúna datos para tratar y descubrir tendencias e informaciones útiles para la empresa.

En este sentido, el Data Analyst debe crear tablas de mando, concebir y mantener bases de datos relacionales para diferentes departamentos de la empresa. Para ello, utiliza diferentes herramientas de análisis como programas de Business Intelligence o programación.

La mayoría de los analistas de datos trabajan en colaboración con los equipos informáticos, los managers o los Data Scientists para determinar los objetivos a alcanzar. El Data Analyst se encarga de profundizar y limpiar los datos provenientes de fuentes primarias y secundarias. Por lo siguiente, un Analista de Datos analiza e interpreta los resultados utilizando técnicas y herramientas estadísticas.

El Data Analyst identifica y resalta tendencias, correlaciones, patrones y nuevas oportunidades. Un Analista de Datos debe también crear informes sobre sus descubrimientos para comunicarlos al resto de la empresa y a sus accionistas.

En cualquier caso, se necesita cumplir ciertos pre-requisitos para ejercer una carrera profesional de Data Analyst. Esencialmente, es necesario tener afinidad con las matemáticas y la estadística. El objetivo del aprendizaje inicial (cursos o formaciones) es ser capaz de manipular y analizar los datos

De la misma manera, es fundamental para un Analista de Datos estar acompañado de un espíritu crítico y de una rigurosidad marcada para enfrentar cualquier prueba. Por último, el manejo del inglés es un conocimiento muy valorado ya que permite integrarse más fácilmente a nivel internacional.

¿Cuáles son las habilidades de un Data Analyst?

Por ser un perfil muy polivalente, un Data Analyst debe disponer de varias habilidades. De forma general, el Data Analyst debe dominar lenguajes de programación como Python y en menor nivel R y SAS. Estos lenguajes permiten proceder a varias acciones :

  • Recolectar datos, 
  • Limpiar los datos, 
  • Proceder al análisis estadístico,
  • Concebir visualizaciones de datos

Por otra parte, la Data Visualization es una de las habilidades necesarias para ejercer la profesión de Data Analyst. Este último debe ser capaz de comprender qué tipo de gráficos utilizar en función de los datos y de la audiencia

Los datos están generalmente almacenados en bases de datos relacionales y estructurales SQL, y el Data Analyst debe saber trabajar con este tipo de bases de datos, sabiendo que debe conocer los lenguajes de programación tales como SQL y sus diferentes variantes como PostreSQL, T-SQL o PL/SQL.

En algunos casos, ciertos analistas de datos se ocupan también del Data Warehousing conectando las bases de datos provenientes de múltiples fuentes para crear un Data Warehouse. Cuando los datos no están organizados en una base, el Analista de Datos debe utilizar programas de Data Mining y de limpieza de datos.

De este modo, el Data Analyst debe saber manejar con agilidad los métodos estadísticos. Por otro lado, un Analista de Datos debe tener también un espíritu crítico y analítico. La curiosidad y la creatividad son 2 cualidades fundamentales que lo distinguen de la competencia. Gracias a estas 2 habilidades, el Data Analyst puede generar preguntas pertinentes para interrogar los datos.

Un Data Analyst debe contar con una gran capacidad de comunicación para poder transmitir los resultados de sus análisis a otras personas. Por último, incluso si el Machine Learning es en general la mano derecha de todo Data Scientist, se trata también de una habilidad muy buscada en un Data Analyst experto por parte de las empresas.

Un dia tipico en la vida de un Data Analyst

Un día típico de un Data Analyst depende de la organización para la que trabaja y las herramientas que utiliza. Ciertos Data Analysts utilizan lenguajes de programación tales como Python, mientras que otros prefieren los programas de estadística integrados en Excel. Según los problemas que el Analista de Datos deba resolver, la metodología utilizada tampoco será la misma.

Los analistas de datos más experimentados pueden ser considerados como “Data Scientists Junior”. Los analistas de datos pueden por ejemplo ser responsables de escribir búsquedas y desarrollar soluciones personalizadas para la empresa, explorar bases de datos relacionales y manejar Hadoop y NoSQL. Todo esto en el mismo día.

Durante un día típico, un Data Analyst va a recoger, reunir, organizar y analizar datos para descubrir informaciones valiosas y explotables por su empresa. Para ello, el Data Analyst deberá sobre todo desarrollar sistemas que permitan recolectar datos y compilar sus descubrimientos en forma de informes.

¿Cuáles son las herramientas de un Data Analyst?

A primera vista, existe una gran variedad de herramientas de análisis de datos. Por su parte, el sistema Jupyter Notebook, permite testear fácilmente el código gracias a sus notebooks. Por otro lado, la plataforma Github permite desarrollar y compartir proyectos técnicos. Es ideal para los analistas de datos que utilizan la programación orientada a objetos.

La solución Google Analytics es frecuentemente elegida para comprender los datos de los clientes, las tendencias o los puntos a mejorar en la experiencia del cliente. El programa Tableau es frecuentemente utilizado para agregar y analizar datos. 

De forma concreta, este tipo de programa permite crear tablas de mando y visualizaciones de datos para compartirlos con el resto de la organización. Además, muchos analistas de datos trabajan con el sistema de almacenamiento AWS S3. Este permite almacenar grandes volúmenes de datos y realizar búsquedas.

¿Cual es el sueldo y la perspectiva de empleo de un Data Analyst?

Para un Data Analyst, el sueldo varía en función de las responsabilidades confiadas por la empresa. En este sentido, un Data Analyst senior con habilidades de Data Scientist puede exigir una remuneración más elevada.

En 2020, el sueldo promedio para un principiante en Estados Unidos alcanzaba los 83 750 dólares al año. El sueldo promedio de la profesión en general es de 100 250 dólares al año. En cuanto al sueldo promedio de un senior, este último se sitúa alrededor de los 118 750 y los 142 500 dólares al año.

En Francia, un Data Analyst principiante puede esperar un sueldo de entre 35 mil y 38 mil euros al año. A partir de 4 años de experiencia, el sueldo del Data Analyst puede rápidamente aumentar a 45 mil o 55 mil euros al año.

En julio del 2020, DataScientest realizó su propia encuesta sobre los sueldos de diferentes “Data Jobs”. El estudio se realizó entre unas treinta empresas del CAC 40, y ofrece una visión reciente y cercana de la realidad del mercado laboral.

Entre los participantes de la encuesta encontramos Chief Data Officers y managers de bancos como Crédit Agricole, BNP, BPCE y Société Générale o incluso compañías de seguros como Axa o Allianz. 

Según estas grandes empresas, el rango promedio de sueldo de un Data Analyst en Francia es muy amplio ya que el sueldo promedio puede variar de 35 mil euros a 60 mil euros al año. En términos de perspectiva de empleo, el número de puestos disponibles debería continuar  aumentando fuertemente en todos los sectores en los próximos años. 

Mientras más aumenta el volumen de datos recolectados por las empresas, más aumenta la necesidad de analistas de datos. Sin embargo, el rol de un Data Analyst es cada vez más complejo. Actualmente se espera que un Analista de Datos sepa manejar técnicas de modelización y análisis predictivo para generar informaciones valiosas para la empresa. 

Es más, el Data Analyst debe también poder comunicar sus descubrimientos a una audiencia sin conocimientos técnicos. En otras palabras, el rol de un Data Analyst se acerca cada vez más al de un Data Scientist.

¿Cuáles son los sectores de actividad de un Data Analyst?

Hoy en día, las empresas buscan cada vez más Data Analysts en todos los sectores de actividad. Los conocimientos del Analista de Datos son útiles para organizaciones de consultoría, de servicios financieros, de retail, pero también en las agencias de marketing o en el sector público.

Un Analista de Datos puede también encontrar trabajo en la enseñanza superior, en las compañías de seguros, en empresas farmacéuticas o en los proveedores de comunicaciones. Por lo visto, los medios, las agencias inmobiliarias y los establecimientos de salud buscan también un perfil de Data Analyst para enriquecer su organización. Está claro que la profesión de Data Analyst forma parte del ranking de las 10 más buscadas en 2020.

Así mismo, la tremenda aceleración del área digital a través de la web demuestra que esta tendencia continuará creciendo en los próximos años, ya que el volumen de datos a analizar es cada vez más importante (nuevas páginas web, datos clientes sobre las plataformas de venta en línea,…). Las grandes empresas, las Pymes y las Startups necesitan más que nunca la ayuda de analistas de datos.

Además, muchos profesionales que trabajan esencialmente por la web se ven obligados a convertirse en Data Analysts actualmente. Este es el caso por ejemplo de los Business Analysts y los controladores de gestión para quienes el análisis de datos resulta inevitable.

Visto así, las perspectivas de evolución durante tu carrera profesional son numerosas. Con un poco de experiencia, un Analista de Datos puede adquirir de forma rápida responsabilidades de manager o de director de proyecto. Entre los roles que mezclan análisis de datos y management, se encuentran las profesiones de Lead Data Analyst, Chief Data Officer, Data Security Manager o de Master Data Manager.

Después de unos años, un Analista de Datos puede convertirse en Data Scientist, o científico de datos, incluso en un Data Engineer o ingeniero de datos. En cualquier caso, los expertos más calificados pueden encontrar puestos en la investigación académica o en instituciones gubernamentales. También es posible trabajar como freelance y ser pagado a un precio elevado por cada proyecto.

Para distinguirse de la competencia, es posible iniciar un aprendizaje en un dominio específico (experto en big data, científico de datos,…) o en un lenguaje técnico en particular. Existen también oportunidades en el modelado de datos, la data o el análisis de decisiones.

¿Cuáles son los sectores de actividad de un Data Analyst?

Sabiendo que la industria del big data junto al Cloud computing y la IA (Inteligencia Artificial) crecen de forma rápida, todo lo visto nos lleva a deducir que el Analista de Datos especializado en el gestionamiento del big data dispone de un campo de acción sin límites. De este modo, las empresas se apoyan sobre el Analista de Datos para la toma de decisión sobre todo lo que rodea el área del big data en sus organizaciones :

  • Big data analytics para gestionar un proyecto de big data, 
  • Business Intelligence, 
  • Power BI, 
  • Data Science o ciencia de datos que impone la pericia del Data Scientist,
  • Análisis de datos que incluye conjuntos de datos y numerosos volúmenes de datos desde las redes sociales por ejemplo, 
  • Machine Learning.

Todo lo visto nos lleva a pensar que hoy y más que nunca, las empresas necesitan confíar sus proyectos en big data a un experto en datos (científico de datos o data scientist, Analista de Datos o data analyst,…) para que los lleve al éxito, sea cual sea el volumen de datos por tratar. 

Ahora que dispones del conocimiento sobre la definición de un Data Analyst y su dominio de trabajo, se puede concluir que elegir la profesión de Data Analyst es darte la oportunidad de ir más allá en tu carrera profesional. No esperes más para dar el paso adelante y empezar tu curso de big data que te llevará hacia tu nueva carrera profesional

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