Data Intelligence Analyst: La Acción más Allá de los Datos
El data intelligence analyst, ha llegado con la era de la transformación digital. Es una realidad inocultable que los modelos de negocio han cambiado, o mejor dicho mutado, para adecuarse a los cambios que imponen las nuevas tecnologías.
Este hecho ha llevado a las empresas a recopilar cada día más y más datos. Esta información seleccionada ayuda a conocer aspectos valiosos sobre los productos o servicios de la competencia e, incluso, detalles de los gustos de los clientes. Todo esto podría llevar a mejorar el rendimiento de las ventas, a través de la conversión de datos en información.
Pero, ¿cómo convertimos esos datos en bruto, en un elemento informativo que nos sirva para enfocar las estrategias de negocio? Pues es necesario contar con un personal capacitado para, justamente, realizar el análisis de esos datos, con el objetivo de transformarlos en soluciones e ideas que faciliten la toma de decisiones en la empresa.
Todo esto genera que ahora las corporaciones demanden, más que nunca, profesionales con la capacidad de interpretar y analizar grandes cantidades de datos. El data intelligence analyst se ha convertido en un perfil clave para las empresas y constantemente es contratado para llevar a cabo los procesos que, junto a otros, pueden ser decisivos en el futuro de una compañía.
¿Qué es un data intelligence analyst?
El perfil del data intelligence analyst es actualmente uno de los más demandados dentro de las unidades de análisis digital de las empresas. Se trata de profesionales que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para el negocio, estando encargados de su análisis estadístico.
Aunque comparten algunas similitudes con los data scientists, respecto al uso que puede dársele a los datos, los data intelligence analyst no tienen un perfil tan avanzado y no se les requiere para la creación de algoritmos, por ejemplo.
La selección de personal con este perfil suele conllevar muchos problemas, pues no se trata sólo de analizar datos. El data intelligence analyst debe, no solo compilar datos, sino que debe aplicar acciones inteligentes para que estos sean procesados y se conviertan en acciones asertivas, tanto presentes como futuras para la empresa.
Funciones principales del data intelligence analyst
Este profesional debe mantenerse en coordinación con la dirección de la compañía, el Departamento de Sistemas y los Data Scientists, para definir los objetivos estratégicos de la organización en relación con el tratamiento de los datos. En detalle, sus principales funciones son las siguientes:
- La minería de los datos a partir de distintas fuentes.
- Discriminación de información no relevante.
- Análisis e interpretación de los resultados, a partir de distintas técnicas (análisis de correlaciones, de regresión, de escenario, de sentimiento…) y de herramientas estadísticas.
- Precisar tendencias, correlaciones y patrones en conjuntos de datos complejos.
- Identificación de áreas de mejora dentro de los procesos de la organización.
- Proveer a la alta dirección de la compañía de informes y visualizaciones de datos útiles para la toma de decisiones.
- Diseño, creación y mantenimiento de bases de datos relacionales.
Al serle exigido a estos perfiles un importante componente de analítica, suele demandárseles el grado universitario en:
- Matemática
- Estadística
- Ingeniería Informática o económica
Si bien no siempre este requisito es imprescindible, puede ser de gran soporte para las labores inherentes al cargo.
Competencias del data intelligence analysts
Debido a las funciones que desarrolla, las competencias profesionales más adecuadas para los data intelligence analysts pueden ser similares a los de otros profesionales en su área. Lo más importante es que esta gama de nuevas profesiones se va adaptando y definiendo, según surjan los cambios impuestos por la era digital. Las competencias más destacadas son:
Pensamiento analítico
Por razones obvias, estos profesionales requieren de esta competencia para analizar enormes cantidades de datos.
Atención al detalle
El análisis de los datos precisa de un manejo prolongado y eficaz de información detallada.
Competencias comunicativas
Favorecen el manejo adecuado de las presentaciones y los informes de un modo que los datos analizados puedan ser comprendidos con facilidad.
Podría decirse que estas competencias no se aprenden en ninguna universidad o instituto. Generalmente forman parte del perfil personal o se obtienen a través de la experiencia y la práctica profesional.
Conocimientos que se le exigen a un data intelligence analyst
Para ejercer esta profesión, se requieren competencias relacionadas a dos elementos importantes. El primero es saber recopilar, reconocer y entender los datos; y el segundo es el análisis de datos. Se trata de la fase de preguntas y respuestas que conducen a la toma de decisiones en el esquema general de la inteligencia empresarial. Por ello, se deben tener los siguientes conocimientos:
- Conocimientos de Software de Analítica (SPSS, R, SAS)
- Conocimientos de plataformas de Data Warehousing y Business Intelligence
- Bases de datos SQL y lenguajes de bases de datos
- Lenguajes de Programación (con frameworkscomo XML, Javascript o ETL)
- Diseño de bases de datos
- Data mining
- Técnicas de reporting y de visualización de datos
- Conocimiento de Hadoop & MapReduce
- Conocimiento de técnicas de Machine learning
Es importante que quien se dedique a esta profesión se mantenga en constante aprendizaje y actualización para alcanzar el éxito.
Diferencia entre business intelligence y análisis de datos
Cuando se les pregunta, la mayoría de los expertos de la industria agruparán al business intelligence y al data intelligence analyst en un solo profesional. Esto ocurre en parte porque en muchas empresas todavía no tienen claro las especificaciones de las funciones de cada profesional del área digital, en parte porque muchas apenas se están formando.
Inteligencia de negocio o business intelligence
Business intelligence es el uso de datos para ayudar a tomar decisiones comerciales. Comúnmente se lo denomina BI y es un término amplio para el uso de datos en un entorno predictivo. La inteligencia empresarial abarca el análisis que actúa como el término hermano no técnico, utilizado para definir este proceso.
BI, a menudo, se refiere al proceso que realizan los analistas de negocios para aprender de los datos que recopilan en una fase posterior al análisis. La inteligencia empresarial también se puede utilizar para describir las herramientas, estrategias y planes que están involucrados con la toma de decisiones basada en datos.
Análisis de datos
Si la inteligencia empresarial es la fase de toma de decisiones, el análisis de datos es el proceso de hacer preguntas. Las organizaciones implementan el software de análisis cuando quieren probar y pronosticar lo que sucederá en el futuro, mientras que las herramientas de BI ayudan a transformar esos pronósticos y modelos predictivos en un lenguaje común.
En el actual mercado de datos pesados, las soluciones analíticas se utilizan para proporcionar descripciones de las formas en que un usuario puede descomponer los datos y ver las tendencias que ocurren a lo largo del tiempo. Establece una iniciativa de inteligencia empresarial, pero realiza análisis de datos.
Para quienes se toman en serio el convertir los datos en información procesable, es importante diferenciarlos y evitar la superposición entre la inteligencia empresarial y el análisis de datos. Esto conllevará a que se dejen de utilizar los dos términos indistintamente.
La ciencia de datos
Aunque la gran mayoría de las organizaciones empresariales implementan una junto a la otra, los dos procesos son diferentes, y una cosa es segura: no se puede practicar una sin la otra.
A las profesiones como el business intelligence y el data intelligence analyst, se suman otras tantas del mundo digital. Todas son eslabones de la misma cadena, deben estar unidas para ser efectivas.
El análisis inteligente de datos es una ciencia de datos. Es la forma de llegar a la inteligencia empresarial. El proceso de análisis es lo que lleva a los usuarios de negocios a un lugar donde pueden hacer predicciones con precisión sobre lo que sucederá en el futuro. Eso es exactamente lo que hace que un negocio sea inteligente.
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