Analista de Datos y Business Intelligence

Comentario Ejecutivo Latino

Los analistas de datos y los analistas de business intelligence solían tener una diferencia entre sus especializaciones. El primero solía ser más técnico y el segundo se dedicaba más a temas de reportabilidad. Sin embargo, hoy son prácticamente indiferenciados. Según lo que se observa en las ofertas, para las empresas, son exactamente lo mismo.

Esta especialización es interesante porque la mayoría de los cargos de entrada de ingeniería, se están pareciendo a una forma de business intelligence. Todas están pidiendo SQL, Python y una herramienta de visualización. Lo bueno, es que ofrece un buen abanico de posibilidades de crecimiento.

Una personas que comienza como BI, puede moverse a Data Engineer, si se centra en la parte técnica de cómo se almacenan los datos y se disponibilizan. Por otro lado, se puede convertir en un Data Scientist si obtiene un postgrado. También se puede especializar según el área de negocio, ya que hoy existen marketing analytics, sales analytics y people analytics como especialización.

Descripción

El Analista de Datos y Business Intelligence se encarga de transformar datos en información útil y relevante para la toma de decisiones empresariales. Utiliza técnicas de análisis de datos para identificar tendencias, patrones y oportunidades de negocio, proporcionando conclusiones que ayudan a mejorar el rendimiento de la empresa.

Habilidades más solicitadas

Listado de las habilidades más recurrentes en las ofertas de empleo.

Visualización de datos:

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos mediante gráficos, mapas y diagramas interactivos, utilizando herramientas como Power BI, Tableau y Looker Studio. Su objetivo es facilitar la interpretación de patrones y tendencias en los datos, permitiendo a los analistas y tomadores de decisiones obtener insights rápidamente. Los expertos en visualización de datos son responsables de crear dashboards claros, concisos y efectivos para la toma de decisiones estratégicas.

Python:

Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en análisis de datos, automatización y desarrollo web. En el ámbito del análisis de datos, las librerías más solicitadas incluyen Pandas para la manipulación de datos, NumPy para cálculos numéricos, Matplotlib y Seaborn para la visualización de datos, y Scikit-learn para el aprendizaje automático. Python es clave para procesar grandes volúmenes de datos y crear modelos predictivos, siendo muy demandado por su versatilidad y eficiencia.

Manejo de bases de datos:

El manejo de bases de datos implica la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos estructurados, utilizando herramientas como SQL, NoSQL, y otros sistemas de administración de bases de datos. Esto incluye la capacidad de diseñar, crear, consultar y mantener bases de datos, asegurando la integridad y accesibilidad de los datos. Los especialistas en esta área son responsables de optimizar el rendimiento de las consultas, crear procedimientos almacenados y garantizar la seguridad y escalabilidad de las bases de datos.

SQL es la habilidad más solicitada dentro de las ofertas que investigamos. Hoy es la habilidad base de la disciplina.