Rol y Actividades Diarias de un Data Analyst
Clase 6 de 15 • Guía para Empezar una Carrera en Data Science e Inteligencia Artificial
Resumen
El objetivo de la Data Analyst es analizar información de valor para ayudar a resolver las necesidades de cada una de las áreas de una organización. La diferencia con la Data Scientist es que nada más se ocupa de analizar el presente.
Es uno de los roles ubicados en la mitad de la pirámide de necesidades de Data Science, el cual aprenderemos a profundidad.
¿Cómo lo hace?
Este rol encuentra información de valor por medio de la extracción de datos de diversas fuentes y su respectivo análisis, para poder presentarlos de forma sencilla a las demás áreas de la empresa con tableros y gráficos.
El día a día de una Data Analyst
Veremos todas aquellas actividades que se deberán hacer en el día a día de una persona que se dedique profesionalmente a Data Analyst.
Identificar necesidades de información
La Data Analyst debe estar en la búsqueda de necesidades de información de las demás áreas de negocio para poder hacer una correcta formulación que se pueda responder con datos.
Extraer datos de fuentes
Para trabajar con los datos primero es necesario saber dónde están y obtenerlos. Estos por lo general se encontrarán en bases de datos, internet, redes sociales, etc.
Limpiar y organizar los datos
Los datos no van a venir organizados y listos para analizar. Antes se deben corregir, eliminar o editar los errores, espacios en blanco, columnas repetidas, cambiar de formato y demás características que ponga en peligro el buen análisis de los datos.
Analizar los datos
Por medio de la estadística descriptiva, herramientas matemáticas y tecnológicas para filtrar, organizar, recopilar los datos de tal forma que permita identificar patrones o estacionalidades que resulten valiosas para la toma de decisiones frente al problema o pregunta formulada al principio.
Comunicar los hallazgos
Una vez encontrados los hallazgos, gracias a las exploraciones y análisis de datos, es indispensable comunicarlos de forma sencilla y con la menor carga cognitiva posible, para la inmediata toma de decisiones y creación de productos si es posible.
Ciclo de trabajo de una Data Anlayst
Muy de la mano con las actividades del día a día de una Data Analyst, existe una estructura que se debe mantener e iterar, es decir, repetir varias veces hasta obtener el resultado esperado. Las cuales son:
- Pregunta o problema
- Exploración y contraste de hipótesis
- Recopilar información de valor
- Crear visualizaciones de la información
- Comunicar los hallazgos
Ejemplo
Eres la Data Analyst de un E-commerce de ropa y te piden la explicación de por qué se cayeron las ventas el mes pasado. Debes entonces formular una posible hipótesis.
- Pregunta o problema -> Pregunta: ¿Por qué se cayeron las ventas el mes pasado? Hipótesis: Probablemente, porque el tiempo de espera de la página web fue demasiado y los usuarios se cansaron de esperar y se fueron.
- Exploración y queries -> Queries: Extraer los datos del tiempo de espera de la página web. Analizar: Cómo fue la tendencia en el tiempo.
- Recopilar información de valor -> Insight: Resulta que encontramos que sí hubo una subida en el tiempo de espera.
- Crear visualizaciones de la información -> Mostrar un gráfico de tendencias donde se pueda apreciar las ventas, el tiempo de espera y cómo fue históricamente.
- Comunicar los hallazgos -> Reunirse con las personas que hicieron la consulta, para mostrarles y explicarles el gráfico que evidencia la posible razón de la caída de las ventas el mes pasado.
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Roles relacionados
Además de los roles más conocidos dentro de la industria de la Data, existen algunos que se especializan aún más, siendo indispensables en estructuras mucho más grandes y desarrolladas de compañías Data-Driven.
Business Analyst
Es una persona que tiene un conocimiento más profundo del negocio y está para ayudar a la Data Analyst a identificar las preguntas o casos de negocio.
Data Visualization Specialist
Es la persona experta en como diseñar y construir tableros para presentar hallazgos a las demás personas, de manera fácil y sencilla.
Conclusión
Al retomando las ideas anteriores, nos damos cuenta de que los procesos de una Data Analyst van enfocados a resolver las preguntas del negocio de las distintas áreas de mismo. Por medio del ciclo de trabajo anteriormente visto y actividades del rol como:
- Identificar necesidades de información
- Extraer datos de fuentes
- Limpiar y organizar los datos
- Analizar los datos
- Comunicar los hallazgos
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Contribución creada por: Ismael H.