Las cualidades inherentes (las famosas soft skills) de un analista de datos son tan importantes, o más, que las cualidades técnicas. Puedes ser un experto programador en Python o un crack en Transact-SQL pero si no eres capaz de visualizar un contexto, detectar una correlación o tener pensamiento transversal llevando conocimiento de experiencias pasadas a nuevas situaciones, entonces estarás cojo.
Así que el análisis de datos no solo requiere habilidades técnicas, como la programación o el manejo de herramientas específicas, sino también una serie de cualidades personales y de pensamiento que resultan esenciales para abordar problemas de manera efectiva.
Estas «soft skills» o habilidades blandas, son la base del éxito en este campo. A continuación, exploramos cinco de las más importantes, acompañadas de un ejemplo práctico que ilustra su aplicación en el día a día de un analista.
Visualización: Comunicar datos de forma efectiva
La visualización es clave para representar datos complejos de manera comprensible, ayudando a tomar decisiones informadas.
Un gráfico bien diseñado, un mapa interactivo o un panel visual (dashboard) pueden comunicar patrones, tendencias y anomalías más claramente que cualquier tabla o texto.
Pero antes de diseñar ese gráfico, mapa o panel eres tú quien debe ver esa «historia contada» teniendo presente a quién la va a consumir y usar.
Ejemplo práctico:
Un analista de datos trabaja en una empresa minorista que experimenta fluctuaciones en las ventas de productos estacionales. Para explicar el problema a los ejecutivos, crea un gráfico de líneas que muestra la variación de ventas en función del mes del año, lo que permite identificar rápidamente las temporadas altas y bajas.
El analista sabe que una línea que se mueve en el tiempo no solo es la mejor manera de representar una serie temporal, es como hemos aprendido a entenderlo y es como sus jefes serán capaces de entender la fluctuación que hay oculta en los datos.
Pensamiento estratégico: Mantener el enfoque en los objetivos
Un buen analista de datos sabe que no todos los datos son útiles. Ser estratégico implica identificar qué información es relevante para un objetivo y priorizar tareas de acuerdo con ello.
Ejemplo práctico:
Ante la tarea de reducir los costos de inventario, el analista se centra en analizar los productos con mayor variabilidad de demanda en lugar de evaluar todo el catálogo. Esto permite desarrollar una estrategia para optimizar las compras de productos específicos.
Aquí se une la comprensión del contexto, el entendimiento del objetivo y una especie de intuición fundamentada en datos que le permite diseñar una estrategia (que probablemente sea la) ganadora.
Orientación a los problemas: Resolver con un enfoque claro
Un analista debe centrarse en los problemas a resolver, planteando preguntas clave y diseñando soluciones basadas en datos. Esta orientación permite evitar distracciones y mantener el propósito en todo momento.
Ejemplo práctico:
Supongamos que un almacén tiene constantes problemas de desabastecimiento. El analista identifica el problema principal, recopila datos históricos de ventas y entregas, recomendando una solución basada en un sistema de reorden automático para mantener los niveles de inventario adecuados.
El riesgo de perderse en los detalles (1), bloquearse por la incertidumbre (2) o permitir que nuevas preguntas no relacionadas con nuestro objetivo se introduzcan en el proyecto (3) está en convertir los proyectos en caminos interminables que nunca aportan una solución (1), o que contendrá errores de bulto por decisiones apresuradas (2) o que se distorsionan con respecto al planteamiento inicial (3).
Identificar correlaciones: Comprender relaciones entre datos
Detectar correlaciones permite descubrir patrones significativos, aunque siempre recordando que una correlación no implica causalidad.
Ejemplo práctico:
Un analista observa que las ventas de paraguas aumentan en días lluviosos. Aunque la correlación es evidente, profundiza para verificar que otros factores, como promociones en esos días, no estén influyendo también. Este enfoque asegura que las decisiones se basen en conclusiones correctas.
Pensamiento amplio y detallado: Ver el panorama general y sus componentes
Esta habilidad combina la capacidad de entender tanto los detalles minuciosos como el contexto más amplio. Es como mirar un rompecabezas completo, pero también saber cómo encajan sus piezas individuales.
Ejemplo práctico:
Al analizar los resultados de una campaña de marketing, el analista primero revisa métricas específicas, como clics y conversiones, para luego vincularlas con el objetivo más amplio de aumentar el reconocimiento de marca en el mercado.
Cómo se integran estas habilidades: Ejemplo completo
Supongamos que una empresa de logística enfrenta demoras en las entregas y no logra entender por qué.
- Visualización: El analista crea un mapa interactivo que muestra las rutas de transporte con más retrasos. Esto permite identificar visualmente los puntos críticos.
- Pensamiento estratégico: Decide centrarse en analizar las rutas con mayor volumen de envíos, ya que cualquier mejora allí tendría el mayor impacto.
- Orientación a los problemas: Se enfoca en la pregunta: ¿Qué factores están causando los retrasos en estas rutas? Y recopila datos sobre horarios, tráfico y condiciones climáticas.
- Identificar correlaciones: Nota una correlación entre los retrasos y las horas pico en ciertas ciudades, pero también verifica si hay otros factores, como el mantenimiento de vehículos, que contribuyen al problema.
- Pensamiento amplio y detallado: Mientras considera soluciones específicas, como modificar horarios, también evalúa cómo estas decisiones impactarán otros aspectos del negocio, como los costos de personal y combustible.
Ser un analista de datos que aporte soluciones va más allá de dominar herramientas o técnicas; se trata de desarrollar habilidades de pensamiento que permitan abordar problemas desde múltiples perspectivas.
Cultivar estas habilidades no solo mejora la calidad del análisis, sino que también contribuye a tomar decisiones más inteligentes e informadas. Al final, un buen analista no solo busca respuestas en los datos, sino que también hace las preguntas correctas para encontrar soluciones que, si es posible, cumplan con las 3Es: eficaces, eficientes y efectivas.
Las 5 habilidades analíticas que ya tienes y que te ayudarán en el proceso
Podrías decir que esas cualidades están más relacionadas con skills profesionalizadoras (el tercer grupo en importancia tras el conocimiento teórico y práctico en la docencia profesional) que lo que solemos entender por habilidades blandas pero, aquí viene el secreto, en tu trayectoria vital tienes las bases para ser un buen analista de datos.
Estas habilidades, fundamentales para resolver problemas basados en hechos, son clave para desarrollarte como analista de datos. Y las usas todos los días. Si crees que no cuentas con ellas o que solo tienes unas pocas, te invito a descubrir cómo probablemente ya las estás aplicando sin darte cuenta.
Estamos hablando de: curiosidad, comprensión del contexto, mentalidad técnica, organización de datos y estrategia de datos.
- La curiosidad: el motor del aprendizaje.
La curiosidad es esa chispa que te impulsa a explorar lo desconocido y a buscar soluciones. Es el primer paso hacia el desarrollo de cualquier habilidad analítica. Es ese impulso que te lleva a estar aprendiendo constantemente. - Entender el contexto: poner las piezas en su lugar.
El contexto da sentido a las cosas al enmarcarlas en una situación o entorno específico. Sin él, es difícil identificar patrones, relaciones o problemas. Es esa capacidad para ver el mapa y entenderlo, sabiéndote ubicar «de cabeza». - Mentalidad técnica: descomponer lo complejo.
Una mentalidad técnica implica dividir un problema en pasos manejables y resolverlo de manera ordenada. Este enfoque lógico es crucial para procesar información de manera eficiente. Es esa capacidad para encontrar un patrón en todo y ser capaz de trasladar experiencias pasadas a situaciones presentes trasvasando lo conocido a lo que está por conocer. - Organización de datos: dar estructura a la información.
Organizar datos de manera lógica es una habilidad analítica clave, especialmente para quienes trabajan con grandes volúmenes de información. Sin embargo, también la aplicas en tareas cotidianas. Es esa capacidad de armar legos, de montar puzzles o de unir piezas hasta que todo tenga sentido. - Estrategia de datos: conectar personas, procesos y herramientas.
La estrategia de datos implica coordinar elementos como personas, procesos y herramientas para analizar información y resolver problemas de manera eficaz. Es esa extraña habilidad de saber usar lo necesario para conseguir lo pretendido.
Como puedes ver, ya tienes las bases de las habilidades analíticas. Todos, y todas, las tenemos, van en el paquete inicial.
La curiosidad, la comprensión del contexto, la mentalidad técnica, la capacidad de organización de datos y la habilidad de crear una estrategia de datos es algo que usas cada día de manera inconsciente. En algunas áreas serán más hábil que en otras, pero todas se pueden desarorllar.
(De mis apuntes de la certificación profesional Google Data Analytics.)