Big Data Analyst: ¿qué es y qué hace un analista de datos?

¿Qué es un Big Data Analyst?

Un Big Data Analyst, o analista de datos, es un especialista en datos que se encarga de analizar y traducir datos complejos y voluminosos en información significativa y comprensible para la toma de decisiones empresariales. Un Big Data Analyst es un profesional del Big Data, y sabe trabajar con estos enormes volúmenes de datos independientemente del formato en el que se presenten. 

Estos profesionales utilizan diversas herramientas y técnicas analíticas para desglosar grandes conjuntos de datos provenientes de fuentes muy diversas. Por ejemplo, redes sociales, transacciones comerciales o registros de clientes, entre otras. 

Su principal función es identificar patrones, tendencias, correlaciones y relaciones dentro de los datos para proporcionar información valiosa que respalde la toma de decisiones estratégicas. Por ello, juegan un papel clave en los resultados de la mayoría de empresas. 

¿Cuál es el trabajo de un Data Analyst?

El trabajo de un Big Data Analyst abarca varias etapas, desde la recopilación y preparación de datos hasta el análisis y la presentación de resultados. Algunas de sus principales responsabilidades incluyen las siguientes tareas o funciones: 

• Recopilación de datos: el analista de datos debe identificar las fuentes adecuadas para recopilar datos relevantes para el análisis. Esto puede implicar la integración de datos de diferentes sistemas y fuentes dispares.
• Limpieza y preparación de datos: antes de analizar los datos, el analista debe limpiarlos y prepararlos adecuadamente. Esto implica eliminar valores atípicos, corregir datos incompletos o erróneos y transformarlos a un formato consistente para facilitar el análisis.
• Análisis exploratorio: en esta etapa, el analista realiza análisis exploratorios para descubrir patrones iniciales y obtener una visión general de los datos.
• Aplicación de técnicas analíticas: el Big Data Analyst aplica diversas técnicas y algoritmos estadísticos para descubrir relaciones y tendencias más profundas dentro de los datos.
• Modelado y predicción: utilizando técnicas de modelado y aprendizaje automático, el analista puede crear modelos predictivos para hacer proyecciones futuras basadas en los datos históricos.
• Comunicación de resultados: finalmente, el analista presenta sus hallazgos a las partes interesadas de manera clara y comprensible, a menudo a través de informes, visualizaciones y presentaciones.

Dashboards: ¿cómo trabaja un Big Data Analyst?

Los dashboards son una de las principales herramientas con las que trabaja un Big Data Analyst. Estas herramientas consisten en un tablero digital o cuadro de mando que sirve como una interfaz gráfica para acceder, leer y consultar los datos.

En este sentido, los dashboards disponen de una serie de filtros y opciones que puede utilizar el analista para realizar consultas, aplicar fórmulas estadísticas o categorizar a los datos en formatos gráficos de fácil lectura y entendimiento. Esto permite identificar patrones y conocimientos útiles a la hora de definir la estrategia más adecuada que se debe seguir en cada caso. 

¿Cuánto cobra un Big Data Analyst?

El salario de un Big Data Analyst puede variar según varios factores, como la experiencia, el nivel de habilidad, la ubicación geográfica y el tamaño de la empresa. En general, los analistas de datos bien cualificados suelen tener salarios competitivos. 

Actualmente, los Big Data Analysts pueden ganar de media unos 38.000 euros anuales brutos al año. De hecho, es importante destacar que se trata de una profesión en la que la empleabilidad se sitúa en torno al 99%, lo que nos puede servir para hacernos una idea de la alta demanda que estos profesionales tienen.

¿Qué se necesita para ser analista de Big Data?

Convertirse en un analista de Big Data, o Big Data Analyst, requiere una combinación de habilidades técnicas y conocimientos específicos. Algunos de los requisitos clave para desarrollar con buenos resultados esta profesión son los siguientes: 

• Competencia en análisis de datos: un conocimiento sólido de estadísticas, matemáticas y métodos analíticos es fundamental para interpretar y analizar datos de manera efectiva.
• Habilidades en herramientas de análisis: es crucial dominar herramientas de análisis de datos como Python, R, SQL, Hadoop y herramientas de visualización, como Tableau o Power BI.
• Conocimientos en Big Data: familiaridad con tecnologías de Big Data, como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL, es una ventaja para trabajar con grandes volúmenes de datos.
• Curiosidad y habilidades de resolución de problemas: la capacidad de plantear preguntas relevantes y resolver problemas complejos es esencial para descubrir ideas significativas a partir de los datos.
• Capacidad de comunicación: ser capaz de comunicar de manera efectiva los hallazgos a audiencias no técnicas es vital para influir en la toma de decisiones empresariales.

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