Analista de datos: destrezas y funciones de una profesión con futuro

Todos los días se realizan un sinfín de movimientos (transacciones, consultas médicas, publicaciones en redes, desplazamientos…) que generan un importante volumen de datos. El informe 'Data Never Sleeps 11.0' de Domo recoge que en 2023 se enviaron 241 millones de correos electrónicos, 41,6 millones de mensajes de Whatsapp y se realizaron 6,3 millones de búsquedas en Google, entre otros. En el ámbito empresarial, los datos se han convertido en un activo de gran valía de cara a definir estrategias de negocio, lo que ha llevado a las empresas a incrementar su inversión en esta materia.

En este contexto, está previsto que la demanda de perfiles profesionales relacionados con el aprovechamiento de la información digital, como los analistas de datos, vaya a experimentar un aumento de entre el 30 y el 35% entre 2023 y 2027. Esto impactará especialmente en los sectores de servicios financieros (31%), venta al por menor y al por mayor de bienes de consumo (37%) y cadena de suministro y transporte (42%), como recoge el informe 'The future of Jobs Report 2023' realizado por el World Economic Forum. Pero ¿qué hace un analista de datos? ¿Qué habilidades deben tener? ¿En qué se diferencian de otros perfiles relacionados con los datos?

Funciones de un analista de datos

Un analista de datos desempeña un papel fundamental en la interpretación y aplicación de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Sus responsabilidades abarcan una variedad de funciones clave, entre las que se encuentran las siguientes, según Targetjobs y Workable:

• Extracción de datos de fuentes primarias o secundarias.
• Uso de herramientas especializadas para extraer los datos que se necesiten.
• Análisis de los datos para identificar tendencias.
• Establecimiento de procesos y sistemas que hagan más eficaz el trabajo con datos.
• Mantenimiento de bases y sistemas de datos.
• Elaboración de informes y gráficos para comunicar las tendencias de los datos a personas no especializadas.

'Hard skills' de un analista de datos

Las 'hard skills' o habilidades técnicas son esenciales para un analista de datos, pues sus funciones requieren de conocimientos teóricos y prácticos profundos. Estas son algunas de las que recogen portales como Coursera, Indeed o Dataquest:

• Lenguaje de programación SQL. Utilizado para comunicarse con las bases de datos. Permite actualizar, organizar y consultar los datos almacenados en bases de datos relacionales, así como modificar estructuras de datos.
• Lenguajes de programación estadística. Sirven para limpiar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos de forma eficiente. Aquí se incluyen R, Python, Java o Scala.
• 'Machine learning'. Esta rama de la inteligencia artificial se centra en la construcción de algoritmos diseñados para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. Cuantos más datos procesan estos algoritmos, más precisas se vuelven sus predicciones.
• Almacenamiento de datos. Hace referencia a la creación de sistemas virtuales de almacenamiento y organización de datos. Esto ayuda a las empresas a recopilar, organizar, proteger y utilizar los datos de forma eficiente.
• Probabilidad y estadística. Los conocimientos estadísticos permiten identificar patrones y tendencias en los datos, evitar sesgos, falacias y errores lógicos en los análisis, y producir resultados precisos y fiables.

Para formarse en estas habilidades los futuros analistas de datos pueden cursar grados universitarios como los de ingeniería informática o de telecomunicaciones, matemáticas, física, economía, estadística o administración y dirección de empresas. Más adelante, pueden adquirir más conocimientos realizando algún máster, experto o curso de especialización.

'Soft skills' de un analista de datos

En 2023, las empresas consideran el pensamiento analítico como la habilidad clave en todos sus empleados, seguida del pensamiento creativo. A continuación, valoran la resiliencia, la flexibilidad y la agilidad; la motivación y el autoconocimiento; y, por último, la curiosidad y el aprendizaje permanente, como explica el informe del World Economic Forum.

Así, los analistas de datos deberán contar con estas 'skills', además de con otras específicas para el desempeño de sus funciones, como conducta ética, atención al detalle o resolución de problemas.

Diferencias del analista de datos con otros perfiles

Los analistas, científicos e ingenieros de datos desempeñan funciones distintas en el ámbito de la gestión y el análisis de datos. Estas son las más relevantes:

• Los analistas de datos se centran en extraer, procesar y agrupar los datos. Mientras tanto, los científicos de datos traducen e interpretan esos datos. Es decir, van más allá del análisis tradicional y utilizan técnicas más avanzadas para construir modelos predictivos que después se transforman en soluciones.
• Por su parte, los ingenieros de datos se encuentran entre los científicos de datos y los desarrolladores de 'software'. Crean las soluciones informáticas necesarias para gestionar, organizar y almacenar la información. Asimismo, escalan aplicaciones y soluciones en entornos reales de datos para lograr una implementación adecuada en el negocio.

Muy cercano a esta figura está el especialista de datos, que cuenta con las habilidades y conocimientos necesarios para encontrar, analizar y tratar de forma masiva los datos más relevantes para cada objetivo empresarial. BBVA cuenta con más de 1.400 especialistas de datos bajo la disciplina Business Analytics, que agrupa, coordina y refuerza las funciones de todos estos perfiles. Ligados a la interpretación y uso de los datos, y directamente conectados con las áreas de negocio, ayudan a la toma de decisiones estratégicas del Grupo.

A medida que la era de la información evoluciona, los analistas y especialistas de datos seguirán desempeñando un papel esencial junto a los ingenieros y a los científicos, guiando a las empresas hacia el futuro con una visión respaldada por datos. Por ello, estos profesionales deben contar con una formación adecuada, pero también con una serie de habilidades blandas que les permitan comunicar de manera efectiva los resultados de sus análisis y colaborar estrechamente con equipos multidisciplinares.