Natasha Anello
Head of Marketing en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
¿Qué es Data Analytics y para qué sirve?
Publicado el
4 de setiembre de 2025
Vivimos en un mundo impulsado por datos: desde las apps que usamos hasta las decisiones que toman las empresas, todo se apoya en información. Pero los datos en bruto no significan nada si no se analizan correctamente. Ahí entra en juego el Data Analytics, la disciplina que transforma grandes volúmenes de datos en información útil para responder preguntas, detectar patrones y tomar decisiones estratégicas.
¿Qué es Data Analytics?
Data Analytics es el proceso de examinar datos para extraer conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Incluye recopilar, limpiar, organizar, analizar e interpretar información. A diferencia de la Data Science, que suele enfocarse más en modelos predictivos y algoritmos avanzados, el Data Analytics se centra en entender qué pasó y por qué.
Ejemplo simple: un e-commerce que analiza las métricas de su sitio para descubrir que el 40% de los usuarios abandona el carrito de compras en el último paso. Gracias a ese análisis, puede rediseñar la página de pago para mejorar la conversión.
¿Para qué sirve el Data Analytics?
El análisis de datos tiene aplicaciones en casi cualquier sector. Algunas de las más comunes son:
Mejorar procesos internos: detectar cuellos de botella en una cadena de producción.
Conocer mejor a los clientes: entender qué productos prefieren y en qué momento del año los compran.
Optimizar campañas de marketing: medir qué anuncios generan más clics o ventas.
Anticipar tendencias: predecir demanda futura con base en el comportamiento histórico.
Detección de fraudes: identificar patrones inusuales en transacciones financieras.
Tipos de Data Analytics
El Data Analytics puede clasificarse en cuatro niveles principales:
Descriptivo: responde qué pasó. Ejemplo: “Las ventas crecieron un 10% en julio”.
Diagnóstico: explica por qué pasó. Ejemplo: “Las ventas crecieron porque aumentamos la inversión en publicidad digital”.
Predictivo: anticipa qué puede pasar. Ejemplo: “Si mantenemos la inversión, las ventas crecerán un 15% en agosto”.
Prescriptivo: recomienda qué acciones tomar. Ejemplo: “Invertir más en el canal que trajo mejor retorno y reducir gastos en el menos efectivo”.
Habilidades y herramientas clave
Un analista de datos no solo necesita conocimientos técnicos, también habilidades de comunicación para explicar resultados de forma clara. Entre las herramientas más importantes están:
Excel: para análisis rápidos y tablas dinámicas.
SQL: lenguaje para consultar bases de datos.
Python: para análisis más avanzados y automatización.
Power BI o Tableau: visualización de datos mediante dashboards interactivos.
Interpretación de métricas: entender indicadores como CTR, ROI o tasa de conversión.
Cómo formarte en Data Analytics
En Coderhouse podés aprender Data Analytics con un enfoque práctico y en vivo. Estas son algunas de las opciones disponibles:
Curso de Data Analytics — bases de análisis, visualización y métricas.
Curso de Excel — ideal para dar los primeros pasos en el manejo de datos.
Curso de SQL — fundamental para trabajar con bases de datos.
Curso de Power BI — especializado en visualización profesional de datos.
Carrera de Data Analytics — ruta completa para convertirte en analista profesional.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre Data Analytics y Data Science?
El Data Analytics se enfoca en analizar datos existentes para entender y mejorar procesos. El Data Science va un paso más allá con modelos predictivos y algoritmos avanzados para generar nuevos insights.
¿Necesito saber programar para trabajar en Data Analytics?
No siempre. Podés empezar con Excel y Power BI. A medida que avances, aprender SQL o Python te abrirá más puertas.
¿Qué trabajos puedo conseguir en este campo?
Analista de datos, analista de marketing digital, especialista en BI (Business Intelligence) o consultor de datos.
¿Qué industrias usan más Data Analytics?
Prácticamente todas: finanzas, retail, salud, marketing, logística y tecnología.
¿Cuánto gana un analista de datos?
Depende del país y la experiencia. En LATAM, el rango suele estar entre USD 12.000 y 25.000 al año. En EE.UU., puede superar los USD 70.000 anuales.
Conclusión
El Data Analytics convierte los datos en decisiones más inteligentes. Es una habilidad cada vez más valorada en empresas de todos los sectores. Si querés empezar desde cero, lo ideal es combinar teoría con proyectos prácticos que te den experiencia real.
Podés arrancar con el Curso de Data Analytics, reforzar con el Curso de SQL y avanzar a la Carrera de Data Analytics o la Diplomatura en Data para un recorrido más profundo.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
Director de Marketing con más de 10 años de experiencia liderando equipos, impulsando la transformación digital y ejecutando estrategias de crecimiento. Sólida trayectoria en el ecosistema Fintech y de Startups, con roles clave en empresas como Flybondi, Blockchain.com, Simplestate, SeSocio y Coderhouse. Especialista en Growth Marketing, Branding y Expansión de Mercados, con un fuerte enfoque en métricas como ROI, ROAS y análisis de KPIs.