Data Analyst

Oh My Job es la webserie que te ayuda a descubrir las profesiones de la mano de quienes las ejercen. En este episodio, Fatimata, data analyst, comparte su visión de la profesión y nos cuenta cómo es su día a día en la empresa de servicios de transporte Kapten.

Un data analyst, o analista de datos, se dedica a recopilar e interpretar los datos relativos a la actividad de una compañía, con el fin de ponerlos a disposición de los diferentes equipos empresariales.

Tareas:

La tarea principal del data analyst es examinar los datos mediante herramientas matemáticas, estadísticas y lenguajes informáticos. Generalmente, estas herramientas han sido diseñadas por data scientists (científicos de datos), y esto es lo que diferencia a estas dos profesiones. El data analyst interpreta los datos para identificar tendencias o sacar conclusiones estratégicas para los equipos empresariales: por ejemplo, puede concluir que se debe optimizar el rendimiento comercial o de marketing de un producto, página web o aplicación.

“En la actualidad, cuando Kapten envía un código promocional, la idea es ver cuántas de las personas que introducen ese código realmente cogen un taxi, para saber si la campaña de marketing es un éxito o un fracaso”.

Recorrido:

No existe un recorrido “clásico” para convertirse en data analyst. Los perfiles de esta profesión pueden haber estudiado en escuelas de Ingeniería, Comercio o hasta en universidades especializadas en Matemáticas. Para satisfacer la demanda de las empresas, también están surgiendo formaciones de máster, postgrado o cursos en análisis de datos. Lo que es seguro es que se debe contar con una buena base en Matemáticas, Estadística e Informática.

“Estudié en una escuela de Ingeniería y me especialicé en Matemática Aplicada. Así pues, empecé mi carrera trabajando como data consultant (consultora de datos) en una gran empresa de consultoría, antes de unirme a Kapten para trabajar como data analyst, hace poco más de un año”.

Habilidades

• Tener una buena capacidad de análisis y síntesis: para examinar correctamente los datos, el data analyst debe ser capaz de entender todo lo que encuentra y tener una mirada crítica que le permita cuestionar su trabajo.

• Ser riguroso y organizado: hacer una recomendación basada en un cálculo equivocado podría acarrear graves consecuencias para la empresa.

“Una de las cosas que tendemos a hacer, sobre todo cuando estamos empezando la carrera, es ir rápido, pero cualquier información que transmitamos podría desembocar en una decisión. Por ello, recomiendo no ir demasiado rápido, analizar bien los resultados obtenidos antes de notificarlos y, sobre todo, prestar atención a cómo los comunicamos para garantizar que transmitimos el mensaje indicado”.

• Ser pedagógico: un data analyst debe saber cómo comunicar y transmitir el mensaje adecuado cuando comparte su análisis. También debe ser capaz de adaptarse a todo tipo de público, ya sean principiantes o personas más experimentadas.

• Por último, debe manejar ciertas herramientas técnicas, en especial, las de análisis de datos.

“Para empezar, un data analyst trabajará con una herramienta de elaboración de informes. En Kapten utilizamos Tableau, pero también existen QlikView o BusinessObjects, todo depende de la estructura de la empresa. Así mismo, necesitará otra herramienta para acceder a las bases de datos, que también varía según la estructura: puede utilizar GCP (Google Cloud Platform) o herramientas para realizar solicitudes en lenguaje SQL, como el sistema de gestión de bases de datos PostgreSQL”.

Colaboraciones:

Un data analyst colabora prácticamente con todos los equipos de la empresa: con los desarrolladores, pues son los que modelarán los datos, con los data engineers (ingenieros de datos), que le facilitarán el acceso a los datos, y también con el resto de equipos de la compañía, como marketing, finanzas, comercial, directivo, etc.

Remuneración:

• Perfiles júnior: entre 21.000 y 25.000 euros al año.
• Perfiles sénior: entre 38.000 y 50.000 euros al año.
• En Estados Unidos: 68.000 dólares anuales, de promedio.

Evolución:

Si domina las herramientas técnicas y la construcción de algoritmos, un data analyst puede, tras varios años de experiencia, convertirse en data scientist o data engineer. Si lo que le atrae es la parte directiva, puede evolucionar hacia puestos como lead data analyst (analista principal de datos), chief data officer (director de datos), data security manager (responsable de seguridad de los datos) o master data manager (gestor de datos maestros).

¡Sigue a Welcome to the Jungle en Facebook y abónate a nuestra newsletter para recibir nuestros mejores artículos!