¿Qué es data analytics?

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Data analytics (analítica de datos) es la recopilación, transformación y organización de datos para sacar conclusiones, hacer predicciones y tomar decisiones con conocimiento de causa. 

Data analytics se confunde a menudo con el análisis de datos. Aunque son términos relacionados, no son exactamente lo mismo. De hecho, el análisis de datos es una subcategoría de la analítica de datos que se ocupa específicamente de extraer el significado de los datos. La analítica de datos, en su conjunto, incluye procesos que van más allá del análisis, como la ciencia de datos (que utiliza los datos para teorizar y predecir) y la ingeniería de datos (que construye sistemas de datos).

Cómo se utiliza la analítica de datos

Los datos están en todas partes y la gente los utiliza a diario sin darse cuenta. Tareas cotidianas como medir los granos de café para preparar la taza de la mañana, consultar el reporte meteorológico antes de decidir qué ropa ponerse o hacer un seguimiento de los pasos que se dan a lo largo del día con una pulsera de fitness pueden ser formas de analizar y utilizar datos.

Data analytics es importante en muchas industrias, ya que muchos líderes empresariales utilizan los datos para tomar decisiones informadas. Un fabricante de zapatos deportivos puede mirar los datos de ventas para determinar qué diseños continuar y cuáles retirar, o un administrador de la salud puede mirar los datos de inventario para determinar los suministros médicos que deben pedir. En Coursera se estudian los datos de inscripción para determinar qué tipo de cursos añadir a las ofertas.

Las organizaciones que utilizan los datos para impulsar las estrategias empresariales suelen encontrar que tienen más confianza, son más proactivas y tienen más conocimientos financieros.

Familiarízate con el mundo del análisis de datos con el Certificado profesional de Google Data Analytics.

Data analytics: Conceptos clave

Hay cuatro tipos clave de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. 

• La analítica descriptiva nos dice qué ha pasado.

• La analítica de diagnósticos nos dice por qué ha ocurrido algo.

• La analítica predictiva nos dicen lo que probablemente ocurrirá en el futuro.

• La analítica prescriptiva nos dice cómo actuar.

Juntos, estos cuatro tipos de análisis de datos pueden ayudar a una organización a tomar decisiones basadas en datos.

Las personas que trabajan con la analítica de datos suelen explorar cada una de estas cuatro áreas mediante el proceso de análisis de datos, que incluye la identificación de la pregunta, la recopilación de datos brutos, la limpieza de los datos, el análisis de los datos y la interpretación de los resultados.

Aprende más sobre el proceso de análisis de datos.

Habilidades de data analytics

Según los datos de búsqueda e inscripción entre la comunidad de 87 millones de alumnos globales de Coursera, estas son las habilidades de ciencias de datos más demandadas, a partir de diciembre de 2021:

• Lenguaje de consulta estructurado (SQL): Un lenguaje de programación comúnmente utilizado para bases de datos

• Lenguajes de programación estadística: Como R y Python, comúnmente utilizados para crear programas avanzados de análisis de datos

• Aprendizaje automático (machine learning): Una rama de la inteligencia artificial que implica el uso de algoritmos para detectar patrones de datos

• Probabilidad y estadística: Para analizar e interpretar mejor las tendencias de los datos

• Gestión de datos: Las prácticas en torno a la recopilación, organización y almacenamiento de datos

• Visualización estadística: La capacidad de utilizar diagramas y gráficos para contar una historia con los datos

• Econometría: La capacidad de utilizar las tendencias de los datos para crear modelos matemáticos que prevean las tendencias futuras

Aunque las carreras de data analytics requieren un cierto grado de conocimientos técnicos, abordar las habilidades mencionadas de forma metódica—por ejemplo, aprendiendo un poco cada día o aprendiendo de los errores—puede ayudar a dominarlas, y nunca es demasiado tarde para empezar. 

Carreras de data analytics

Hay más puestos vacantes para analistas de datos que personas con las habilidades necesarias para desempeñar esos trabajos, por lo que los profesionales de la analítica de datos tienden a tener una gran demanda [1]. Los puestos de trabajo están creciendo para los profesionales en las TI—Hireline informa en su Reporte de Mercado Laboral que las ofertas de empleo de tecnología crecieron un 88 por ciento en 2022 [2].

Las carreras de nivel inicial en el campo de data analytics incluyen funciones como las siguientes:

• Analista de datos junior

• Analista de datos asociado

• Científico de datos junior

A medida que adquieras más experiencia en el campo, podrás optar a puestos de nivel medio y superior como:

• Analista de datos

• Científico de datos

• Arquitecto de datos

• Ingeniero de datos

• Analista de negocios

• Analista de marketing

Haz clic en los enlaces anteriores para obtener más información sobre cada carrera, incluyendo lo que implican las funciones, así como el salario medio y el crecimiento del empleo.

Aprende más: ¿Cuánto ganan los analistas de datos? Guía salarial

Sigue aprendiendo

Si quieres seguir aprendiendo sobre data analytics, considera el Certificado profesional de Google Data Analytics. Esta serie de ocho cursos está diseñada para prepararte para un puesto de trabajo de nivel inicial en analítica de datos en aproximadamente seis meses. Aprenderás habilidades clave, como la limpieza y la visualización de datos, y obtendrás experiencia práctica con las herramientas de análisis de datos más comunes a través de vídeos y de un proyecto de aprendizaje aplicado.