La figura del analista de datos es esencial para las organizaciones que buscan tomar decisiones basadas en evidencias. Sus conclusiones las aprovechan las empresas para mejorar y establecer sus acciones.
Un analista de datos es un profesional encargado de recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de registros para extraer información valiosa para orientar estrategias empresariales, optimizar operaciones y prever tendencias futuras.
Su capacidad para transformar datos crudos en insights significativos depende en gran medida de las herramientas que utiliza.
Dominar una variedad de programas es crucial realizar su trabajo con éxito. Estos softwares no solo facilitan la recolección y limpieza de información, sino que también permiten su visualización y análisis de manera que sea comprensible y accionable para las partes interesadas.
Desde hojas de cálculo hasta lenguajes de programación especializados y plataformas de visualización de datos, cada herramienta ofrece capacidades únicas que complementan las habilidades del profesional, consintiéndole abordar problemas complejos y tomar decisiones con confianza.
Power BI
Es un servicio de Microsoft de análisis de datos para confeccionar visualizaciones profesionales y realizar informes. Sus principales características son:
Interfaz intuitiva y fácil de usar
Power BI ofrece una interfaz gráfica de usuario intuitiva que permite a los analistas de datos crear visualizaciones y dashboards sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.
Su diseño de arrastrar y soltar agiliza la creación de informes visualmente atractivos.
Conectividad a múltiples fuentes de datos
Se conecta a una amplia variedad de fuentes:
- Bases de datos relacionales como SQL Server, MySQL, y PostgreSQL.
- Servicios en la nube como Azure, Google Analytics, Salesforce, y muchos otros.
- Archivos como Excel, CSV, JSON, y XML.
- Servicios en tiempo real y APIs.
Esta capacidad de integración hace posible el acceso y la consolidación de registros de diferentes orígenes.
Modelado de datos
Permite crear modelos de datos robustos, definiendo relaciones entre tablas, creando columnas calculadas y medidas utilizando DAX (Data Analysis Expressions). Proporciona una mayor profundidad en la exploración y facilita la formación de informes complejos.
Visualizaciones interactivas
Ofrece una amplia variedad de visualizaciones interactivas (gráficos de barras, gráficos de líneas, mapas, tablas, matrices, etc.).
Los usuarios interactúan con las visualizaciones para filtrar y explorar los registros en tiempo real, lo que allana la identificación de patrones y tendencias.
Dashboards en tiempo real
Creación de dashboards en tiempo real que se actualizan automáticamente a medida que las referencias subyacentes cambian. Es útil para monitorear indicadores clave de rendimiento (KPI) y tomar decisiones basadas en registros actualizados.
Power BI Service y Power BI Desktop
Power BI Desktop: es la aplicación de escritorio gratuita para confeccionar informes y modelos de datos.
Power BI Service: es la plataforma en la nube que posibilita compartir, colaborar y publicar los informes y dashboards. Ofrece capacidades adicionales como alertas, consultas en lenguaje natural y colaboración en equipos.
Automatización e integración
Power BI se integra bien con otras herramientas de Microsoft como Excel, SharePoint, Teams, y Azure. También consiente la automatización de flujos de trabajo mediante Power Automate, que simplifica la creación de procesos repetitivos y la integración con otros servicios.
Seguridad y gobernanza
Proporciona características de seguridad sólidas, incluyendo control de acceso basado en roles (RBAC), encriptación de datos, y capacidades de auditoría. Asegura que los registros sensibles estén protegidos y que solo las personas autorizadas puedan acceder a la información.
Lenguaje natural e IA
Incluye funcionalidades de inteligencia artificial como el estudio de sentimientos, la detección de anomalías y la capacidad de hacer preguntas en lenguaje natural sobre los datos (Q&A), que propicia la obtención de insights incluso para usuarios no técnicos.
Excel
Excel es una de las herramientas más populares y ampliamente utilizada debido a su versatilidad, accesibilidad y poderosas funcionalidades. Sus funciones capacidades destacadas son:
Interfaz intuitiva y fácil de utilizar
Excel tiene una interfaz gráfica intuitiva que simplifica la navegación y la manipulación de registros. Incluso aquellos sin experiencia pueden comenzar a trabajar con hojas de cálculo rápidamente.
Manipulación y organización de datos
Hojas de cálculo: soporta trabajar con grandes volúmenes de datos en múltiples hojas de cálculo dentro de un mismo libro, organizando la información de manera estructurada.
Tablas dinámicas: facilitan el resumen, análisis y exploración de grandes conjuntos de datos de manera rápida y flexible. Permiten agrupar, filtrar y ordenarlos de diversas formas.
Filtros y clasificación: herramientas de filtrado y clasificación para encontrar y organizar registros específicos rápidamente.
Funciones y fórmulas
Ofrece una amplia gama de funciones y fórmulas para el cómputo y evaluación de datos:
Funciones matemáticas y estadísticas: sumas, promedios, desviaciones estándar, regresiones, etc.
Funciones lógicas: SI, Y, O, NO, que proporcionan la creación de fórmulas complejas basadas en condiciones.
Funciones de búsqueda y referencia: BUSCARV, BUSCARH, ÍNDICE, COINCIDIR, que favorecen la búsqueda de datos dentro de grandes conjuntos.
Gráficos y visualizaciones
Con Excel se elaboran diversos tipos de gráficos (barras, líneas, pasteles, áreas, dispersión, etc.) para visualizar información de manera clara. Estas visualizaciones ayudan a identificar patrones, tendencias y outliers.
Análisis de datos
Evaluación de sensibilidad: herramientas como Tablas de Datos y Escenarios facilitan evaluar cómo los cambios en los registros afectan los resultados.
Solver: herramienta de optimización que encuentra el valor óptimo para una fórmula en una celda, sujeto a restricciones.
Herramientas de análisis: el complemento de Análisis de Datos ofrece una indagación estadística avanzada, incluyendo regresiones, histogramas, exploración de varianza, y más.
Macros y VBA (Visual Basic for Applications)
Automatización de tareas repetitivas mediante macros y VBA, un lenguaje de programación que se encarga de automatizar procesos complejos, mejorar la eficiencia y reducir errores.
Conectividad y colaboración
Excel autoriza importar y exportar datos desde y hacia una variedad de fuentes externas como bases de datos SQL, archivos CSV, y servicios web. También posibilita la colaboración en tiempo real a través de OneDrive y SharePoint, impulsando el trabajo en equipo.
Compatibilidad y extensibilidad
Es compatible con muchas otras herramientas y software, consintiendo la integración con Power BI, Microsoft Access, y otros sistemas ERP y CRM. Existen numerosos complementos que extienden las capacidades de Excel.
SQL
SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de programación diseñado específicamente para gestionar y manipular bases de datos relacionales.
Es esencial para interactuar directamente con los registros almacenados en sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). Sus principales características son:
Manipulación de datos
SQL permite realizar operaciones de manipulación de registros:
- SELECT: extraer datos de una o varias tablas.
- INSERT: agregar nuevas referencias a una tabla.
- UPDATE: modificar datos existentes en una tabla.
- DELETE: eliminar registros de una tabla.
Consulta de datos
Posibilita consultar información de manera muy flexible:
Filtrado: usando cláusulas como WHERE para seleccionar referencias específicas.
Ordenación: con ORDER BY para ordenar los resultados por una o varias columnas.
Agrupación: con GROUP BY para agrupar información y realizar operaciones agregadas (SUM, AVG, COUNT, etc.).
Joins: para combinar datos de múltiples tablas basadas en relaciones entre ellas (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN).
Definición de datos
Incluye comandos para definir la estructura de la base de datos:
- CREATE: para crear nuevas tablas, vistas, índices, etc.
- ALTER: para modificar la estructura de tablas existentes.
- DROP: para eliminar tablas, vistas, índices, etc.
Control de datos
Proporciona mecanismos para controlar el acceso y la integridad de la información:
GRANT y REVOKE: para gestionar permisos de acceso a los datos.
Transacciones: mediante comandos como BEGIN TRANSACTION, COMMIT y ROLLBACK, que aseguran que las operaciones de la base de datos sean atómicas y consistentes.
Funciones integradas
Incorpora una variedad de funciones integradas para realizar operaciones complejas:
- Funciones de agregación: SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX.
- Funciones de texto: CONCAT, LENGTH, SUBSTRING.
- Funciones de fecha y hora: NOW, DATEADD, DATEDIFF.
- Funciones matemáticas: ABS, ROUND, SQRT.
Procedimientos almacenados y triggers
Procedimientos almacenados: secuencias de comandos SQL que son ejecutadas bajo demanda, facilitando la reutilización y la encapsulación de lógica de negocio compleja.
Triggers: comandos SQL que se ejecutan automáticamente en respuesta a ciertos eventos en la base de datos, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones.
Tableau
Tableau es una poderosa herramienta de visualización de datos para convertir información compleja en visualizaciones interactivas y comprensibles. Sus principales atributo son:
Interfaz sencilla y práctica
Tiene una interfaz gráfica de usuario intuitiva para arrastrar y soltar elementos para componer visualizaciones, con la creación de gráficos y dashboards sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.
Amplia gama de conectores de datos
Tableau se conecta a una variedad de fuentes:
- Bases de datos relacionales (MySQL, SQL Server, PostgreSQL, Oracle)
- Archivos locales (Excel, CSV, JSON)
- Servicios en la nube (Google Analytics, Salesforce, Amazon Redshift)
- APIs y servicios web
Esta capacidad de integración consolida referencias de diferentes orígenes en una sola plataforma.
Visualizaciones interactivas y dinámicas
Permite elaborar visualizaciones interactivas y dinámicas para que los usuarios las exploren en tiempo real. Los gráficos se actualizan automáticamente cuando se actualizan los registros subyacentes, aportando evaluación en tiempo real.
Dashboards y storytelling
Dashboards: deja combinar múltiples visualizaciones en un solo dashboard interactivo. Existe la posibilidad de filtrar y explorar datos desde diferentes perspectivas.
Storytelling: con Tableau, los analistas crean historias que guían a los usuarios a través de un conjunto de visualizaciones, proporcionando contexto y narrativa a la información.
Análisis avanzado
Ofrece funciones avanzadas para análisis de datos:
Filtros y parámetros: soportan la confección de visualizaciones dinámicas y personalizables.
Cálculos y fórmulas: formación de cálculos personalizados y fórmulas para estudios detallados.
Gráficos avanzados: materializa gráficos complejos como gráficos de dispersión, mapas de calor, gráficos de caja y bigotes, entre otros.
Mapas y geolocalización
Tiene capacidades de mapeo para producir mapas geográficos interactivos. Es muy útil para visualizar datos geoespaciales y realizar observaciones geográficas.
Compartición y colaboración
Simplifica la colaboración y compartición de visualizaciones:
Tableau Server y Tableau Online: propician publicar y compartir dashboards con otros usuarios, autorizando el acceso a las indagaciones en toda la organización.
Interactividad web: los dashboards publicados en Tableau Server o Tableau Online son interactivos y accesibles desde cualquier navegador web.
Seguridad y gobernanza
Proporciona características de seguridad robustas para proteger la información y controlar el acceso:
Control de acceso: permite definir quién puede ver y editar visualizaciones y dashboards.
Autenticación y autorización: integración con sistemas de autenticación empresarial como Active Directory y SAML.
Python
Python es uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles en el campo del análisis de datos debido a su simplicidad, poder y extensibilidad. Sus principales características son:
Sintaxis simple y legible
Posee una sintaxis clara y fácil de leer que favorece su aprendizaje y uso, incluso para quienes no tienen una formación técnica avanzada. La legibilidad del código mejora la colaboración y el mantenimiento del mismo.
Bibliotecas y frameworks especializados
Cuenta con un ecosistema robusto de bibliotecas y frameworks que son fundamentales:
- Pandas: para la manipulación y análisis de datos estructurados (tablas y series temporales).
- NumPy: para cálculos numéricos eficientes con arrays multidimensionales.
- Matplotlib y Seaborn: para la materialización de visualizaciones de datos.
- SciPy: para cálculos científicos y técnicos.
- Scikit-learn: para el aprendizaje automático y la minería de datos.
- TensorFlow y PyTorch: para el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
Capacidades de manipulación de datos
Permite la manipulación y limpieza de datos de manera eficiente:
Operaciones de E/S: fácil manejo de diferentes formatos de archivo (CSV, Excel, JSON, SQL, etc.).
Transformaciones de datos: filtrado, agrupación, agregación y fusiones.
Visualización de datos
Aporta potentes bibliotecas de visualización para crear gráficos y visualizaciones complejas:
- Matplotlib: para confeccionar gráficos estáticos y animados.
- Seaborn: para visualizaciones estadísticas de alto nivel.
- Plotly: para visualizaciones interactivas y dashboards.
Análisis estadístico y científico
Python proporciona herramientas avanzadas para el estudio estadístico y científico:
Statsmodels: para estudio estadístico avanzado y modelos econométricos.
SciPy: para funciones matemáticas, científicas e ingenieriles.
Automatización y scripts
Proporciona la automatización de tareas repetitivas y la creación de scripts para procesos de registros, mejorando la eficiencia y reduciendo errores manuales.
Aprendizaje automático y ciencia de datos
Es ampliamente utilizado en el aprendizaje automático y la ciencia de datos:
Scikit-learn: para modelos de clasificación, regresión, clustering, y reducción de dimensionalidad.
TensorFlow y PyTorch: para construir y entrenar redes neuronales profundas.
Comunidad y recursos abundantes
Python tiene una comunidad activa y una gran cantidad de recursos (documentación, tutoriales, foros) que allanan el aprendizaje y la resolución de problemas.
Integración y extensibilidad
Se integra bien con otras tecnologías y lenguajes, y se extiende con módulos y bibliotecas personalizados. También es compatible con entornos de big data como Hadoop y Spark.
R
R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre especialmente diseñado para la investigación estadística y la visualización de datos.
Su potencia y flexibilidad lo convierten en una herramienta fundamental. Destaca por diversas propiedades:
Diseño específico para el análisis estadístico
R fue desarrollado específicamente para el estudio estadístico, proporcionando una amplia gama de funciones estadísticas, desde las más básicas hasta las más avanzadas. Incluye:
- Análisis descriptivo
- Pruebas de hipótesis
- Modelos de regresión
- Análisis de varianza (ANOVA)
- Análisis multivariante
Extensas capacidades de visualización de datos
R es conocido por sus capacidades de visualización de referencias:
ggplot2: una de las bibliotecas más populares para crear visualizaciones sofisticadas y personalizables basadas en el sistema de gramática de gráficos.
Base R Graphics: herramientas integradas en R para elaborar gráficos básicos y avanzados.
Amplia gama de paquetes y librerías
R tiene una extensa colección de paquetes y librerías desarrolladas por la comunidad para ampliar sus capacidades. Algunos ejemplos son:
- dplyr: para manipulación de registros.
- tidyr: para transformar datos en formatos limpios y organizados.
- caret: para la creación y evaluación de modelos de aprendizaje automático.
- shiny: para construir aplicaciones web interactivas con R.
Manipulación y transformación de datos
R ofrece herramientas poderosas para la manipulación y transformación de registros:
Data frames y tibbles: estructuras de datos flexibles y fáciles de usar.
Funciones de reshape: para pivotar y reorganizar información.
Pipelines: uso de operadores como %>% para encadenar múltiples operaciones de manipulación de datos de manera clara y concisa.
Soporte para programación funcional
Soporta programación funcional para componer funciones y utilizarlas para operaciones complejas en registros, favoreciendo la reutilización de código y mejora la eficiencia.
Entorno interactivo y reproductibilidad
RStudio: un entorno de desarrollo integrado (IDE) popular que proporciona una interfaz amigable y herramientas para la escritura, ejecución y depuración de código en R.
Markdown y RMarkdown: herramientas para crear documentos reproducibles que combinan código, texto y resultados de exploración.
Comunidad y recursos educativos
Tiene una comunidad activa y una amplia gama de recursos educativos, incluyendo documentación oficial, tutoriales, foros y blogs que impulsan el aprendizaje y la resolución de problemas.
Integración con otros lenguajes y herramientas
Se integra bien con otros lenguajes de programación (como Python, C++, y SQL) y herramientas de big data (como Hadoop y Spark), proporcionando a los analistas trabajar en un entorno de referencias integrado.
