Analistas de datos: mitos frente a realidades

A medida que el análisis de datos comenzó a ser más relevante para las operaciones diarias de cualquier organización, las vacantes para analistas de datos calificados también se dispararon. Hoy en día, prácticamente todas las organizaciones que se ocupan de big data buscan analistas de datos capacitados casi todo el tiempo. Sin embargo, a medida que creció la necesidad, también lo hicieron los mitos asociados con ella.
Como, por ejemplo, las personas confunden el análisis de datos con las matemáticas, un gran LOL para ellos. Poco saben, je!
La mayoría de estos mitos surgen porque las personas no son conscientes de los diferentes dominios involucrados en la ciencia de datos y, a menudo, terminan confundiendo uno con el otro. Entonces, antes de romper los mitos predominantes, primero hablemos un poco sobre los analistas de datos y veamos en qué se diferencian de los científicos de datos.

El rol de analista de datos es similar al de un científico de datos en su mayor parte. La única diferencia es que un científico de datos entra en escena cuando el volumen y la velocidad de los datos de una organización exceden un cierto nivel que requiere habilidades más sólidas para clasificar un mar de datos no estructurados (big data) para identificar preguntas y extraer información crítica.
Por lo tanto, las tareas diarias de un analista de datos se parecen un poco a las de un científico de datos, solo que en una escala comparativamente menor. Veamos las importantes responsabilidades que rodean a un analista de datos:

Recopilación de datos y configuración de infraestructura.

El aspecto más técnico del trabajo de un analista de datos es recopilar correctamente los datos relevantes. La recopilación de datos a menudo implica que colaboren con desarrolladores web o desarrolladores de aplicaciones para optimizar la recopilación de datos. Una de las funciones críticas de un analista de datos es optimizar la recopilación de datos y desarrollar rutinas automatizadas y reutilizables. Los analistas mantienen un puñado de herramientas y software especializado en su conjunto de herramientas para ayudarlos a lograr esto.

Patrones de detección

Una vez que los datos relevantes están en su lugar, el analista ahora tiene como objetivo derivar tendencias y patrones del montón de datos. Los analistas de datos exitosos siempre saben cómo crear narraciones con datos, y detectar patrones es una forma de comenzar. Para comprender mejor los datos, un analista primero debe observar patrones esenciales en los datos.
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Producción de informes

Las tendencias y patrones encontrados en el paso 2 deben comunicarse al resto del equipo. Para eso, se requiere un analista para crear y mantener informes, tanto internos como de cara al cliente. Estos informes finalmente brindan a la gerencia información sobre las nuevas tendencias, así como las áreas de mejora para la organización. Los informes deben ser entendidos por el próximo responsable de la toma de decisiones, por lo que es esencial que los analistas tejen una historia en torno a su informe, para que sea más fácil de entender y analizar.

Colaborando con otros

Aunque la palabra “analista” puede hacerte pensar en alguien que trabaja aislado del resto de la empresa, eso está lejos de la verdad. Al ser responsables de dar sentido a los datos y transmitir los resultados a las partes interesadas, estos analistas de datos también son responsables de trabajar en estrecha colaboración con el resto de los equipos. Desde la unidad comercial para comprender los requisitos comerciales hasta el equipo técnico para monitorear el tipo de datos que se recopilan, no hay un dominio que carezca de la experiencia de un analista de datos.
Los 4 principales roles de análisis de datos a tener en cuenta

Demos un paso adelante y rompamos algunos mitos que giran en torno a la vida de un analista de datos:

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Mito #1: Los analistas de datos son los maestros de las Matemáticas.

Esto podría haber sido cierto en algún momento, pero ahora, con herramientas mucho más sofisticadas que ingresan al mercado, hay más oportunidades que nunca para que las personas que no tienen experiencia en matemáticas aprendan sobre análisis.
Existen numerosas herramientas de análisis para ayudarlo a comenzar. Estas herramientas pueden hacer que la adquisición de datos sea más cómoda para usted, dejándolo con el trabajo pesado del análisis de datos. Además, también hay muchos recursos que pueden enseñarle el arte del análisis de datos. Todo esto requiere una mentalidad lógica y no experiencia en matemáticas.

Mito n.º 2: la analítica requiere mucho tiempo.

La mayoría de las organizaciones optan por el análisis de datos porque piensan que llevará demasiado tiempo y les quedará poco tiempo para hacer el trabajo real. Sin embargo, rara vez es así. Una vez que descubra las métricas, debe estar atento y cómo rastrearlas en sus herramientas, es bastante rápido medir esas métricas. Sabrá con precisión dónde extraerlos y cómo realizar cambios en sus operaciones en función de esas métricas.
Sin embargo, cuando intenta responder una nueva pregunta, es posible que descubra que el análisis de sus datos puede llevar un poco más de tiempo. Sin embargo, seguirá siendo mucho menos de lo que esperabas.
¡Las 4 mejores habilidades de análisis de datos que necesita para convertirse en un experto!

Mito n.º 3: los análisis no le dirán nada que no sepa.

El hecho de que creas que puedes adivinar el destino de tu campaña significa que es necesariamente cierto. Cada vez que su organización ejecuta una campaña, el analista de datos analiza el tipo de contenido y los canales que están funcionando bien. Sus tasas de conversión en el marketing por correo electrónico pueden ser diferentes a las del marketing en redes sociales. Estas métricas varían de una campaña a otra, y la única forma de estar seguro del destino de cualquier campaña es sentarse y medir las métricas.

Mito n.º 4: su empresa no es lo suficientemente grande como para necesitar ningún análisis.

Cualquier empresa, ya sea grande o pequeña, puede revisar sus operaciones mediante el análisis de datos. Especialmente para las organizaciones más pequeñas, el análisis de datos puede ser extremadamente útil para comprender cómo crecer y para saber si está creciendo en la dirección deseada. También lo ayuda a realizar un seguimiento de las tasas de conversión de visitante a cliente potencial y las tasas de conversión de cliente potencial a cliente; lo que ayuda a comprender si hay un área del embudo que no funciona y lo ayuda a decidir en qué concentrarse. Hacer un seguimiento del desempeño de su organización en varios canales de redes sociales también le permitirá saber qué canales/campañas promocionales están funcionando para usted.
Si tiene un presupuesto ajustado, le diremos que no necesita herramientas costosas para comenzar. El uso de una hoja de cálculo de Google o Excel para realizar un seguimiento de su progreso también funcionará sin problemas.

Mito n.º 5: debe informar sobre cada métrica.

Bueno, esto depende totalmente de ti. Si lo desea, puede dedicar el 100% de su tiempo a generar informes sobre cada métrica que pueda encontrar. Hay una cantidad infinita de datos y puede seguir creando métricas para analizar; lo llevará a un bucle infinito.
Sin embargo, no es así como funcionan las cosas en la realidad. Antes de realizar cualquier análisis, el analista primero se sienta con los equipos comerciales para comprender los requisitos exactos que ayudan a decidir las métricas críticas para la tarea en cuestión. No necesitan informar sobre cada métrica individual, pero sí necesitan conocer las métricas esenciales para medir una declaración de problema en particular.
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