Habilidades técnicas y el día a día de un analista de datos
Ser analista de datos es una de esas profesiones que cada día se vuelve más relevante. Se podría decir que son como detectives que trabajan con números y gráficos, descubriendo pistas dentro de grandes cantidades de datos. Su trabajo ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones, resolver problemas complicados y, en general, crear un futuro más sostenible.
Hoy vivimos en un mundo guiado por datos, y el rol del analista es cada vez más importante en diferentes industrias. Desde medir cómo se cumplen los Objetivos de Desarrollo Sostenible usando imágenes satelitales, hasta agrupar clientes según sus características para entender mejor lo que necesitan, los analistas de datos están haciendo aportes reales.
Pero ¿qué habilidades técnicas necesita exactamente un analista de datos? Aquí te cuento algunas.
Primero, está la limpieza y preprocesamiento de datos. Esto significa básicamente preparar la información antes de analizarla, algo así como ordenar y limpiar un cuarto antes de encontrar lo que buscas. Revisan que no haya errores, datos incompletos o inconsistentes. Puede parecer aburrido, pero es fundamental, ya que resultados malos vienen de datos mal preparados.
Otra herramienta básica es Excel. Aunque parece simple, Excel es muy potente. Los analistas lo usan para limpiar datos, visualizarlos e incluso para realizar análisis avanzados como simulaciones y pronósticos. Y ahora, con la integración de Python en Excel, los analistas tienen acceso a herramientas aún más avanzadas directamente en el entorno que ya conocen.
Visualizar los datos también es clave. Esto significa convertir números complejos en gráficos simples y fáciles de entender. Para esto utilizan herramientas como Tableau, Power BI, y librerías de Python como Matplotlib o Seaborn. La visualización ayuda a encontrar patrones rápidamente y a explicar resultados claramente a personas que no son expertas en el tema.
Además, los analistas necesitan saber de probabilidad y estadística. Esto les permite medir qué tan probable es que ocurran ciertos eventos, como que alguien haga clic en un anuncio o que un producto salga defectuoso. Con las estadísticas también pueden sacar conclusiones sobre grupos enteros usando solo una pequeña muestra.
Las bases de datos también son fundamentales. Existen bases de datos relacionales, como MySQL, que almacenan datos estructurados (información de clientes o productos), y las no relacionales como MongoDB, que manejan datos menos estructurados como publicaciones de redes sociales.
Saber programar también es importante. Los lenguajes más usados son Python, R y Julia. Cada uno tiene sus ventajas. Python es muy popular por su facilidad y versatilidad, R es fuerte en estadísticas y visualizaciones, mientras que Julia es muy rápida y útil para tareas más complejas.
Algo adicional que ayuda mucho es tener conocimientos sobre la industria específica en la que trabaja el analista, conocido como "conocimiento del dominio". Esto permite hacer mejores preguntas, interpretar correctamente los datos y comunicar resultados con claridad.
Un día típico de un analista de datos
Los analistas de datos desempeñan un rol muy importante ayudando a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Su día comienza con la interacción con diferentes interesados (stakeholders), para comprender claramente sus necesidades y objetivos, asegurando así que su trabajo esté alineado con las metas de la organización.
Posteriormente, los analistas desarrollan un plan integral de recolección de datos, detallando las fuentes y métodos que utilizarán para recopilar y limpiar la información. Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, encuestas, web scraping y APIs. Una vez limpios los datos, los analistas los exploran y formulan hipótesis basadas en su comprensión del negocio, los objetivos del análisis y el conocimiento de las mejores prácticas.
Por ejemplo, supongamos que un analista quiere mejorar la tasa de retención de clientes en una empresa. Su tarea comenzará con una meticulosa recolección de datos provenientes de diferentes fuentes, tales como encuestas a clientes, análisis del sitio web y sistemas CRM. Luego aplicará técnicas estadísticas o de aprendizaje automático para llevar a cabo un análisis riguroso e identificar factores relacionados con la retención de clientes, como la lealtad, la calidad del servicio, el valor percibido y el índice NPS (Net Promoter Score). Podrá realizar varios análisis para entender cómo la combinación de estos factores afecta a la tasa de retención.
Finalmente, el analista compilará sus hallazgos y elaborará recomendaciones fundamentadas que presentará a la gerencia. Esta última podrá implementar todas, algunas o ninguna de las sugerencias dentro de su estrategia para retener clientes.
Desafíos
Uno de los principales desafíos que enfrentan los analistas de datos es la mala calidad de los datos. Con frecuencia, deben lidiar con información incompleta, inexacta o inconsistente, lo que puede conducir a conclusiones erróneas. Para superar este reto, es esencial que los analistas desarrollen sólidas habilidades en recolección, limpieza y preprocesamiento de datos.
Otro desafío importante son las preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Los analistas deben manejar cuidadosamente información sensible y garantizar que se utilice de manera responsable y ética. Esto implica seguir las mejores prácticas de seguridad y privacidad de datos y ser transparentes respecto a cómo se recopila y utiliza la información.
Las consideraciones éticas también son un reto relevante en el análisis de datos, ya que las recomendaciones realizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Para enfrentar esto, los analistas deben reconocer y mitigar posibles sesgos en sus datos y algoritmos, además de ser transparentes y responsables en su trabajo.
Gestionar grandes volúmenes de información (big data) representa otro desafío. El análisis y procesamiento de grandes conjuntos de datos requieren recursos computacionales importantes y un conocimiento especializado. Por lo tanto, los analistas deben ser competentes en el uso de herramientas y técnicas específicas para el manejo de grandes datos.
Por último, los analistas de datos deben comunicar sus hallazgos eficazmente tanto a públicos técnicos como no técnicos. Esto puede ser complicado, ya que el análisis suele implicar conceptos técnicos complejos. El conocimiento específico del dominio y buenas habilidades de presentación pueden ayudarles significativamente a transmitir con claridad los resultados de su trabajo.