Un perfil profesionista que se encuentra en ascenso es el de especialista en Data Analytics, ya que las empresas cada día utilizan más recursos basados en el aprovechamiento de Big Data para la extracción, recopilación y análisis de datos que permitan obtener información precisa y de utilidad para el crecimiento de su negocio.
Al especializarse en las habilidades/skills de Data Analytics, las y los profesionales del área pueden actualizar sus conocimientos de la industria y adelantarse a posibles tendencias de consumo o escenarios que surjan para generar estrategias en pro de la organización frente a un mercado cambiante.
¿Qué habilidades caracterizan al profesional de Data Analytics?
Para poder sobresalir en un mercado tan competitivo, las organizaciones buscan conformar equipos con profesionales mejor capacitados y certificados. En este sentido, un especialista de Data Analytics requiere desarrollar skills como las siguientes:
1. Conocimientos de estadística y probabilidad
La estadística y probabilidad matemática son indispensables para un análisis exacto y comprobable de los datos, ya que las metodologías que se aplican permitirán la comprensión de la información y su tratamiento posterior. Además, con su cálculo también se pueden determinar posibles eventos aleatorios a fin de predecir tendencias en la industria.
2. Análisis correcto
Es evidente que un(a) analista de datos tiene que saber todo sobre su profesión. Sin embargo, otra habilidad ideal para estos (as) especialistas es saber diseminar y seleccionar los datos que revelan los detalles más importantes del negocio, entender la forma en que esto afecta a las distintas fuentes de información de los sistemas, saber realizar el tratamiento adecuado a los datos disponibles y preparar la información clave para poder comunicarla a los demás colaboradores y colaboradoras.
También deberán cuidar la adaptación de la información para que sea precisa, lógica y aporte valor al negocio.
3. Iniciativa
La capacidad de idear y emprender es una habilidad que se aprecia en todo profesionista. Así, el o la analista de datos debe tener la iniciativa de cuestionarse sobre aspectos del negocio, relacionar factores repetitivos, encontrar tendencias y buscar la respuesta en los datos que se generan en las aplicaciones de Big Data y demás sistemas informáticos, con la finalidad de ayudar a mejorar la toma de decisiones dentro de una organización.
4. Comunicación efectiva
Con el estudio de los datos, las y los profesionales de Data Analytics se enfrentan a la misión de comunicar, con claridad y precisión los resultados del análisis. De esta forma, sus habilidades de comunicación le permitirán realizar informes con hallazgos y los resultados del análisis de datos y este sea comprendido por el equipo y responsables de la toma de decisiones.
Asimismo, incorporar recursos de la visualización es de gran ayuda para que el o la especialista presente los datos, volviendo indispensable desarrollar la capacidad de mapear, diseñar diagramas y crear gráficos que permitan la comprensión del análisis completo.
Para ello, existen herramientas avanzadas con características de simplificación de la información en los que las y los analistas se pueden apoyar para la creación de gráficos y diagramas. Una de estas herramientas es IDEA, que permite visualizar, leer, analizar, manipular, obtener muestras y extraer archivos de datos para entregar un informe detallado, funcional y óptimo desde todo tipo de plataformas, aplicaciones y sistemas.
5. Procesamiento de datos y programación
Un(a) profesional de Data Analytics debe desarrollar habilidades/skills muy específicas. Necesita adquirir conocimientos sobre las bases de datos relacionales y no relacionales, es decir bases que pueden o no tener un identificador que les dé un orden o estructura relacional entre sí.
La arquitectura de software, conocimiento de programación especificada a la ciencia de datos, técnicas enfocadas a la limpieza de datos, que van desde el data Wrangling (proceso inicial para refinar los datos y sean consumibles para sistemas o usuarios, hasta el data scrapping para extraer información relevante dentro de un conjunto de información, machine learning y los lenguajes de consulta como SQL y las tecnologías basadas en su protocolo.
Adicionalmente, es importante recalcar que se requiere de conocimientos sobre lenguajes de programación para ciencia de datos, que generalmente son Python y R, siendo estos los más utilizados por su flexibilidad, sus diversas funciones, la capacidad de estructurar datos numéricos o de texto y la facilidad para aprender a usarlo.
¿Cuál es la importancia del perfil del analista de datos para las organizaciones?
Su importancia radica en cumplir con los objetivos planteados en el uso de tecnologías de la información y software de recopilación de datos, sobre todo para tener claridad sobre su posición en el presente y sus proyecciones hacia el futuro.
El análisis de datos es cada vez más importante para las organizaciones por otros beneficios como el ejecutar estrategias de Business Intelligence (BI) que les permitan optimizar sus recursos, procesos y tomar decisiones acertadas.
¿Cómo comenzar una carrera con este perfil?
Como es posible de observar, el perfil de profesionales analistas de datos se ha vuelto indispensable para las organizaciones. Así que, para comenzar la formación en esta área de especialización es recomendable comenzar a estudiar las carreras de ingenierías de campo técnico, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Data Analytics o Big Data Analyst, en las que la formación base incluye las habilidades antes mencionadas mediante el uso de software avanzado.
Asimismo, después de la formación como analista de datos se puede optar por estudios adicionales como maestrías en Business Intelligence y Data Science, Digital Business Analytics y Big Data, entre otros. También existen complementos para la formación en Data Analytics como los cursos y capacitaciones para certificarse en análisis de datos que son de mucha utilidad para profesionales u organizaciones relacionados con contabilidad, investigación, auditoría y personal de tecnología de la información.
¿Te interesa este tipo de formación? En CYNTHUS contamos con cursos de análisis de datos empleando IDEA, donde puedes comenzar desde el curso básico para introducirle en sus funcionalidades, el nivel intermedio para incrementar las capacidades aprovechando funciones más avanzadas como la automatización de tareas, además del curso Script con 2 niveles avanzados para analistas donde obtendrás conocimientos sobre el proceso y utilidad de macros, matrices o cuadros de diálogo.
