¿Qué es un Data Analyst o Analista de Datos?

¿Qué hace un Analista de Datos y por qué su perfil es tan buscado hoy en empresas de todo tipo? En esta nota vas a conocer en profundidad qué significa trabajar en Data Analytics, las funciones de este rol y las habilidades que necesitás para destacar en un mercado en auge.

¿Qué es un Data Analyst o Analista de Datos?

El Data Analyst, traducido como analista de datos, es el profesional encargado de transformar datos en información útil para la toma de decisiones. Su demanda viene creciendo de manera sostenida, gracias a que cada acción online genera una huella digital que, bien analizada, permite a las empresas optimizar operaciones y mejorar resultados.

Antes de repasar las tareas específicas de un analista, conviene entender conceptos clave como la diferencia entre datos, información y conocimiento, y también entre Data Analytics y Data Science.

¿Qué son los datos?

Un dato es un hecho o evento registrado que por sí solo no significa nada, hasta que se lo interpreta en un contexto. Hoy, con más de 3.000 millones de usuarios de smartphones y el auge del IoT, la cantidad de datos generados es gigantesca. Para 2023 se proyectó que llegaría a 2.142 zettabytes, frente a apenas 33 en 2018.

El enfoque Data Driven Decision Making (DDDM) busca reducir la dependencia de la intuición en las decisiones de negocio, reemplazándola por información objetiva y medible.

Datos, información y conocimiento

Los datos son piezas aisladas. La información, en cambio, es el conjunto de datos organizados y con propósito. El conocimiento surge cuando esa información se combina con experiencias y puede aplicarse a la resolución de problemas. En la cima de la pirámide está la sabiduría, que implica poner en práctica ese conocimiento de forma efectiva.

Si te interesa este tema, te recomendamos leer: Los 6 principios de la implementación.

¿Qué hace un Data Analyst?

Un Analista de Datos se ocupa de extraer, ordenar y clasificar información para luego generar reportes estratégicos que sirvan a diferentes áreas del negocio. Entre sus funciones principales:

• Recolectar y organizar datos desde distintas fuentes.

• Detectar patrones y tendencias relevantes.

• Elaborar dashboards y reportes claros para la toma de decisiones.

• Colaborar con áreas como marketing, producto o finanzas para aplicar los hallazgos.

El trabajo suele apoyarse en herramientas de SQL, Python y softwares de visualización como Power BI o Tableau.

¿Qué habilidades necesita un Data Analyst?

• Capacidad analítica y lógica: para dar sentido a grandes volúmenes de datos.

• Conocimiento técnico: lenguajes de programación como Python y SQL.

• Comunicación clara: traducir datos complejos en insights accionables.

• Trabajo en equipo: articular con distintas áreas del negocio.

• Curiosidad: buscar patrones y soluciones más allá de lo evidente.

Data Analytics vs Data Science

Aunque están relacionados, no son lo mismo. Data Analytics se enfoca en el presente, en resolver problemas actuales. Data Science, en cambio, aplica técnicas como Deep Learning o Inteligencia Artificial para predecir comportamientos futuros. Un Data Analyst suele partir de hipótesis concretas, mientras que un Data Scientist genera nuevas preguntas.

Lenguajes de programación clave

Entre los más utilizados en análisis de datos se encuentran Python, R y Julia. Estos se complementan con SQL, ideal para trabajar con bases de datos relacionales. La combinación de estas herramientas permite filtrar, estructurar y convertir grandes volúmenes de datos en insights estratégicos.

Conclusión

El análisis de datos es una disciplina fundamental para empresas que quieren tomar decisiones basadas en evidencia. El rol del Data Analyst es cada vez más valorado, ya que conecta información con estrategia de negocio y aporta claridad en entornos complejos. Es, sin dudas, una de las profesiones con más futuro dentro de la economía digital.

Próximos pasos

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