¿Por qué analizar datos? – Un día en la vida de un analista de datos

En 2018, el Foro Económico Mundial publicó el Informe sobre el futuro del empleo, que contenía las siguientes predicciones para 2022:

• El ochenta y cinco por ciento de las empresas adoptarán tecnologías de big data y análisis de datos.
• El noventa y seis por ciento de las empresas contarán con especialistas con habilidades de análisis de datos a bordo.

Este pronóstico se está haciendo realidad ya que la demanda de analistas de datos en el mercado laboral se está disparando. Como resultado, también ha aumentado el interés por esta especialidad.

Por ejemplo, Google devuelve 295 millones de resultados de búsqueda sobre la pregunta «¿cómo convertirse en analista de datos?» Mientras tanto, la pregunta «¿qué hace un analista de datos?» es aún más moderno, con 460 millones de resultados.

¿También necesitas respuestas? Tal vez esté interesado en convertirse en analista de datos, o un experto en datos se ha unido recientemente a su equipo, pero no sabe qué hacen ni por qué son importantes.

En esta publicación de blog, encontrará información de primera mano de un analista de datos real y aprenderá cómo se ve un día en la vida de un analista de datos en el proyecto Coupler.io.

¿Para qué sirve el análisis de datos y qué hace un analista de datos?

Cuando analiza los datos de su negocio, se mantiene al día con los saltos y caídas de las métricas clave y puede reaccionar a tiempo. Esto le permite evitar el estancamiento de su negocio y mejorarlo en diferentes aspectos.

Por ejemplo, digamos que la tasa de abandono aumentó. Después del análisis de datos, comprendió qué había provocado que los usuarios se fueran. Una vez que se solucione este inconveniente, probablemente no tendrá que enfrentar este problema nuevamente, por lo que los usuarios estarán más felices.

Los analistas de datos procesan e interpretan datos. Su tarea principal es introducir los datos de forma inteligible para que el propietario o gerente de una empresa pueda utilizarlos para la toma de decisiones.

Por ejemplo, supongamos que ha registrado una caída en sus ventas. La primera pregunta obvia es «¿Por qué?».

Un analista de datos verificará los datos de ventas y proporcionará respuestas sobre lo que pudo haber salido mal. En base a eso, usted, como propietario de un producto / negocio, encontrará una solución que solucionará la situación o la empeorará. Entonces, los analistas de datos participan en la toma de decisiones, pero no son responsables de las decisiones.

¿Los analistas de datos crean sistemas de informes o paneles de control?

Por lo general, los analistas de inteligencia empresarial (BI) se ocupan de la recopilación y estructuración de datos, pero esto se aplica principalmente a las grandes empresas.

En las empresas medianas y pequeñas, las tareas de los analistas de datos pueden incluir la automatización de la recopilación de datos, la creación de sistemas de informes, la creación de paneles de métricas, etc.

¿Son lo mismo los analistas de datos, los analistas de inteligencia empresarial y los científicos de datos?

Estos son diferentes tipos de analistas que tienen diferentes ámbitos. Los analistas de inteligencia empresarial o los analistas de negocios simples se dedican principalmente a la recopilación de datos y la automatización de informes. Crean cuadros de mando, compilan informes y procesan una gran cantidad de datos. Sin embargo, no lo analizan ni lo interpretan; esto es lo que hacen los analistas de datos.

Los científicos de datos, a su vez, realizan principalmente análisis de datos de investigación y crean modelos de aprendizaje automático. Su objetivo es crear una solución para satisfacer una determinada necesidad empresarial. En la mayoría de los casos, crean modelos matemáticos basados ​​en algoritmos de aprendizaje automático (ML).

Un día en la vida de un analista de datos en Coupler.io

Elvira es analista de datos en Railsware. Comenzó su carrera profesional como analista de BI en Kazpost, la empresa de servicios postales más grande de Kazajstán.

Su historial de empleo también incluye Beeline (operador de telefonía móvil), Alfa-Bank y OLX Group. Además, Elvira es mentora en un programa de promoción profesional de TI, Practicum by Yandex, donde comparte su experiencia con entusiastas de los datos novatos.

En Railsware, Elvira participa en varios proyectos, incluido Coupler.io. Es una solución para importar datos a Google Sheets desde fuentes de datos externas, como Airtable, Jira, CSV, etc.

Así que le pregunté a Elvira sobre su papel como analista de datos de productos y el alcance al que se enfrenta en el día a día.

¿Qué tipos de datos de productos analiza?

“En Coupler.io, analizo datos versátiles que incluyen la actividad del usuario, los costos, los ingresos, los errores, etc. Por ejemplo, así es como se ve un panel de análisis de la competencia:

“Además de Coupler.io, también estoy involucrado en otros proyectos dentro de Railsware. Recientemente presentamos una publicación de blog, el Panel de destinos de publicación de coronavirus, donde puede ver un ejemplo de mi alcance «.

¿Qué herramientas utiliza para obtener y analizar datos?

“Utilizo diferentes herramientas, dependiendo del trabajo a realizar. En general, aquí hay un conjunto de habilidades para un buen analista de datos:

• Lenguajes de programación y bases de datos: Python, R, SQL, etc.
• Herramientas analíticas: Excel, CPSS, SAP, STATA, etc.
• Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, Qlik Sense, etc.

«Por ejemplo, para crear una tabla que muestre la posición de Coupler.io en los resultados de búsqueda en G Suite Marketplace, utilicé las siguientes herramientas:

• Funciones de Google Cloud (como entorno)
• JavaScript
• Coupler.io
• Hojas de cálculo de Google

«Y así es como se ve:»

¿Pueden los analistas de datos prescindir de la codificación?

“En algunas empresas con software analítico incorporado, los analistas de datos pueden prescindir de codificar sus tareas. Pero esto es raro porque el uso de lenguajes de programación como Python o R es bastante beneficioso para la analítica.

“En mi opinión, el lenguaje de consulta estructurado (SQL) es una habilidad de primer nivel para todos los analistas de datos. En la mayoría de los proyectos, los analistas de datos realizan solicitudes SQL para extraer datos de bases de datos. Para obtener más información sobre SQL, puede ver el Tutorial de SQL para principiantes en el canal de YouTube de Railsware «.

Cómo convertirse en analista de datos

“Bueno, hay dos formas de convertirse en analista de datos: la universidad o la autoeducación. Ambas opciones tienen sus pros y sus contras, pero clasificaría esta última más arriba. Para aprender usted mismo el análisis de datos, puede utilizar libros, cursos, talleres, etc.

“Puede estudiar junto con su actividad principal (trabajo, viajes) y absorber conocimientos de expertos prácticos. El inconveniente de la educación en línea es la falta de comunicación cara a cara.

“Sin embargo, esto no debería ser un problema debido al efecto que el COVID-19 ha tenido en numerosas industrias, incluido el Desarrollo Web. De todos modos, depende de ti «.

¿Qué habilidades blandas utilizan los analistas de datos todos los días en su trabajo?

“Creo que las siguientes habilidades son esenciales para cualquier analista de datos:

Enseñanza. Los analistas de datos aprenden sobre la marcha: nuevas herramientas, técnicas, enfoques, etc. Por lo tanto, debe estar dispuesto a aprender y estar ansioso por obtener nuevos conocimientos.

Pensamiento crítico. Un analista de datos interpreta los datos, por lo que tiene que ver la lógica en cualquier correlación.

“Por ejemplo, es posible que haya encontrado una correlación falsa entre Nicolas Cage y personas ahogadas. Es un gráfico donde el número de personas que se ahogaron en una piscina se correlaciona con el número de películas en las que apareció Nicolas Cage.

“Existe una correlación matemática entre estos dos valores, pero no hay lógica. El pensamiento crítico ayuda a los analistas de datos a evitar esas trampas de datos.

Habilidad de búsqueda en Google. Un buen analista de datos debe saber cómo buscar datos de la manera más eficiente. No todos los casos que enfrentará en su ámbito se han cubierto en libros o cursos en línea. Por lo tanto, deberá consultar Google o cualquier otro motor de búsqueda correctamente para obtener lo que necesita.

Descomposición de tareas. Digamos que tienes una gran tarea como la que tenía yo cuando me uní a Railsware. Fue para analizar uno de nuestros productos: Jira Smart Checklist.

“El análisis necesitaba incluir ventas, instalaciones y otros datos. Como era una gran tarea, la dividí en tareas más pequeñas y las prioricé. Parecía un plan de implementación y me ayudó a estructurar mi alcance «.

¿Qué le gusta y qué no le gusta del análisis de datos?

«Lo que yo como lo más sobre el análisis de datos es que aprendes y desarrollas todo el tiempo.

“Un analista de datos se siente como un detective que trabaja en un caso: hace investigaciones y busca pistas. Al final, llegan a un veredicto que puede aportar mucho valor.

“Para mí, el análisis de datos es una magia que nosotros, los analistas de datos, usamos para procesar datos y hacerlos accesibles y comprensibles para las partes interesadas.

«En cuanto a lo que yo disgusto, es terrible cuando las empresas contratan analistas de datos porque están a la altura del mercado. Como resultado, puede pasar su tiempo en una empresa de este tipo sin ningún alcance analítico.

“Otro inconveniente es la falta de comprensión del alcance del análisis de datos. Para mí, como analista de datos, es perjudicial cuando un análisis de datos que hago no tiene un uso práctico. A nadie le gusta hacer negocios de monos.

“Otra cosa terrible a la que se han enfrentado muchos analistas de datos es la manipulación de datos. Es frecuente en grandes corporaciones con estructuras jerárquicas.

“La idea de manipular datos es hacer un análisis de datos que muestre las métricas definidas previamente. ¿Por qué? Para mostrar a los inversores que todo va bien o informar el aumento de ventas a un alto directivo; los casos difieren. Pero no tiene sentido desde el punto de vista de un analista de datos y no tiene nada que ver con el análisis de datos «.

¿Cuándo debe un producto o negocio tener un analista de datos?

El análisis de datos es un proceso continuo. Analizas datos para decidir:

• qué pila de tecnología usar para su proyecto.
• cuántos desarrolladores se necesitan.
• cuáles son los competidores para el producto futuro y así sucesivamente.

Al principio, diferentes ejecutivos pueden participar en el análisis de datos. Pero luego el alcance crecerá, y es mejor tener un profesional dedicado que sea el dueño de este proceso. Ahí es cuando debería entrar en juego un analista de datos.

Elvira también cree que “es un error pensar que el número de analistas de datos necesarios depende del tamaño de una empresa. El alcance del análisis de datos es lo que debe considerar.

Si tiene muchos datos para analizar, contrate a un analista de datos y verá si el alcance es alcanzable. Después de eso, comprenderá mejor cuántos analistas necesita su empresa «.

Un analista de datos puede facilitar la toma de decisiones

El análisis de datos es un proceso crucial para ejecutar cualquier producto o negocio. En algunos proyectos, el análisis de datos cae dentro de las funciones de los gerentes de producto, especialistas en marketing u otras partes interesadas. Pero el alcance cada vez mayor de los datos requerirá un experto dedicado que sea dueño del proceso de análisis.

Tener un analista de datos en su equipo significa que tiende a tomar decisiones basadas en datos en lugar de confiar en una buena entrada. Sin embargo, los analistas de datos no toman decisiones. Extraen datos y los analizan para probar o refutar ciertas hipótesis.

El resultado de su trabajo puede ser un tablero interactivo, un informe completo o incluso un modelo predictivo construido con algoritmos ML. Basado en eso, una parte interesada puede tomar una decisión.

Eso es lo que hacen los analistas de datos: ayudan a los ejecutivos a elegir la dirección correcta.