5 tips para convertirte en un mejor Analista de Datos

A modo de introducción…

No pretendo pararme en el podio del experto. Con sinceridad siempre he creído más en el valor de un consejo sincero que en el palabrerío vano del ego. Y justamente desde el lugar de un buen amigo me planteo escribir este artículo, con el único objetivo de compartirte mi punto de vista y mi experiencia como analista de datos.

Doy un giro editorial a EXCELLENTIAS con la publicación de este artículo. Es un cambio que debí emprender hace un buen tiempo. He utilizado por años esta plataforma para acercar a una creciente comunidad de lectores metodologías, tutoriales y herramientas para hacer cosas asombrosas con Excel. Pero solo he entregado herramientas técnicas. Creo que puedo aportar mucho más. Quiero convertir a EXCELLENTIAS en una fuente de información clave para el Analista de Datos que emplea Excel como su principal herramienta de trabajo, y eso trasciende el solo ofrecer herramientas técnicas.

Quiero que este sea el sitio donde encuentres la clave que puede llevarte a tu próximo ascenso, el análisis que te ayudará a demostrar cómo tu empresa puede ahorrar millones cada mes, la fórmula que te permitirá modelar el futuro y modelar nuevos procesos, el lugar donde descubres las habilidades que necesitas para sorprender a todos con tu trabajo y liberar todo tu potencial. Y por supuesto no todas las habilidades de un Analista de Datos son técnicas…

De hecho, muchas de las habilidades más importantes a desarrollar como Analista de Datos distan de tus conocimientos técnicos y están más relacionados con rasgos de tu personalidad, tus habilidades sociales, comunicación, lenguaje, hábitos personales y en general aquello que caracteriza tu forma de relacionarte con otras personas. Y de eso justamente trata este artículo. Una síntesis de lo que, de acuerdo a mi filosofía, puede ayudar a un buen analista de datos a convertirse en uno excelente.

Analista de Datos Habilidades Principales
1.- Entiende el negocio antes de que intentes de solucionar sus problemas.

Sé que a todos los analistas de datos nos encantan los números, y es genial que así sea. Pero evita que esa pasión por los números te confunda y te haga perder de vista nuestro verdadero objetivo. Trabajamos para resolver problemas reales empleando los números como soporte.

Debes entender primero cómo funciona el negocio para el que trabajas, aún antes de tomar el primer proyecto. Debes profundizar y descubrir cómo funciona, cuál es su misión, su visión y sus valores, cuáles son sus objetivos, qué hacen para encontrar nuevos clientes, qué hacen para retenerlos, cual es el modelo de negocio que opera, cuáles son las ventajas y desventajas de ese modelo de negocio en particular, que canales emplean para interactuar con los clientes, porque los clientes interactúan con ese negocio, cuáles son sus expectativas y necesidades, cuáles son los productos y servicios que se ofrecen y cómo satisfacen sus necesidades. Debes saber cómo el negocio gana dinero y también como lo pierde.

Estoy convencido que solo teniendo clara las respuestas a estas preguntas estarás en capacidad de sumergirte en los datos en búsqueda de respuestas claras a los verdaderos problemas del negocio. Todo esfuerzo que hagas con una mirada lejana a la naturaleza del negocio será estéril o peor aún arriesgado. En caso de no hacerlo, asume el riesgo de ofrecer soluciones que a la larga pueden ser contraproducentes.

2.- Habla con el negocio en el lenguaje del negocio.

Creo que uno de los mayores retos que enfrentamos hoy como analistas de datos es entendernos con el negocio en el lenguaje que el negocio necesita que hablemos. Todos los días haz un esfuerzo para explicar en los términos más simples posibles la complejidad de las soluciones que ofreces.

Lamentablemente sobran los analistas de datos eruditos que no articulan dos palabras medianamente coherentes para el negocio. Quizás en el ámbito académico encontrarán con seguridad mejor receptividad que la que hoy tienen en el mercado. El negocio no necesita entender cómo funciona el taladro, necesita que abras el agujero. Si tu intención es explicar, con lujo de detalles técnicos, cómo funciona tu maravilloso modelo predictivo, piénsalo dos veces antes de seguir adelante. Replantea tu discurso y explica tus proyectos en términos de cómo impacta en el negocio. Por ejemplo cómo tu trabajo ayuda a:

  • Mejorar las ganancias: incrementando la conversión de nuevos clientes, buscando ahorros, evitando el abandono del cliente antes de la compra, incrementando el monto promedio de compra, generando más acciones de ventas cruzadas, incentivando la migración hacia productos o servicios más rentables, etc.
  • Mejorar la lealtad y satisfacción de los clientes: disminuyendo el esfuerzo que debe hacer un cliente para solucionar un problema, optimizando un proceso que genera insatisfacción, escuchando que necesitan los clientes, entendiendo sus expectativas y percepciones, priorizando acciones y ajustando tus productos y servicios a sus necesidades.

Para cerrar este punto me encanta emplear una frase brillante de Sir Karl Popper que lo ejemplifica:

Cualquier persona que no pueda hablar con claridad y sencillez debería callar y seguir trabajando hasta que pueda hacerlo

3.- Rompe con los silos y mantén una visión integral del negocio.

No hay prácticamente una dimensión donde el análisis de datos no pueda aportar valor. Sin embargo uno de los errores más frecuentes en las implementaciones analíticas es crear áreas con una visión sesgada desde que nacen. No ven todo el negocio, ven solo su parte dentro del negocio. Por ejemplo ven solo los problemas de servicio o soporte y no todo el mercado.

Las soluciones más poderosas vendrán de entender el negocio como un todo, y no como silos funcionales. Un buen analista de datos debe romper con los silos, que a veces cercan incluso el acceso a los datos, y tender puentes con todo el negocio, en especial con sus pares en otras áreas. Debes mantener una visión integral de todo lo que sucede.

Quizás la respuesta a ese pico de llamadas en Servicios al Cliente está en el lanzamiento de esa nueva campaña de Mercadeo, o el deterioro de la imagen de Marca se debe al terrible servicio que brinda tu empresa. Todo está relacionado. Mientras más puentes tiendas con todas las áreas de negocio más comprensión de la dinámica general podrás tener y más acertadas serán tus conclusiones y soluciones.

4.- Mantente actualizado cada día siguiendo fuentes, herramientas y nuevas técnicas.

Lo que aprendiste en la academia es solo el comienzo, la base para construir un sólido edificio de conocimientos que crecerá con tu experiencia ladrillo por ladrillo. No construirás ese edificio en un día pero si cada día pones un nuevo ladrillo, con los años y la experiencia, crecerás. No esperes más para actualizar tus conocimientos. Hazlo todos los días, como parte de una rutina de trabajo.

El mundo ha cambiado y las fuentes de información de calidad proliferan por doquier. Desarrolla tus habilidades de búsqueda y usa el internet como lo que es: la mayor suma de información que jamás la humanidad haya tenido a su disposición. Sigue de cerca a los autores de los blogs y analistas de datos que lideran las tendencias hoy en día. Configura alertas de Google sobre los temas que te apasionan y mantente actualizado sobre todo lo nuevo que se publique sobre el tema. Compra los libros físicos o digitales más recientes en tu especialidad. Mantente hambriento de conocimientos en todo momento.

Hay miles de autores, sitios y fuentes que puedes seguir. Por ejemplo, te comparto algunas fuentes que suelo seguir regularmente.

Autores Claves:

Stephen Few 

Sitio WebPerceptual Edge

Stephen es una verdadera autoridad en visualización de información para negocios. Con más de 30 años de experiencia como innovador, consultor y educador en Inteligencia de Negocios y Diseño de Información, Few se ha convertido en un indiscutible líder y experto en el diseño de Dashboards. Desde su blog, promueve y defiende el uso de técnicas de visualización simples, claras y prácticas para analizar y presentar con mayor eficiencia información cuantitativa.

También es autor de varios libros sobre diseño de dashboards, todos de obligatoria consulta para cualquier Analista de Datos:

  • Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring: Una referencia obligatoria para el correcto diseño de dashboards donde se expone cuales son los más comunes problemas que encontrarás al momento de diseñar un dashboard y describe cuales son las mejores prácticas con gran nivel de detalle y una multitud asombrosa de ejemplos.
  • Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten: Una inmensa mayoría de las presentaciones de información cuantitativa se encuentran terriblemente mal diseñadas hasta el punto de que se pierde información valiosa. Este problema sin embargo suele pasar inadvertido pese a que usamos tablas y gráficos para comunicar información clave, los números críticos que nos permiten entender la salud, identificar oportunidades y pronosticar el futuro de nuestras organizaciones. En este libro Few nos expone una guía práctica y detallada al correcto diseño de tablas y gráficas, quizás una de las mejores que hasta ahora se haya escrito.
  • Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis: En este libro podrás explorar un conjunto de técnicas para presentar datos y elaborar gráficos explicadas como principios generales, por lo que pueden ser aplicadas desde un amplio rango de herramientas, incluyendo Microsoft Excel. Es un título indispensable en la biblioteca de todo analista de datos.
  • Signal: Understanding What Matters in a World of Noise: En la era del Big Data y la explotación de enormes volúmenes de información, Few nos plantea un verdadero cuestionamiento: ¿Es toda esta información realmente importante? ¿Cómo encontrar lo que verdaderamente importa a nuestras organizaciones en un mundo tan lleno de ruido? Cuando nos enfocamos en producir datos para tomar decisiones de negocios es clave detectar que es una señal y que es ruido. Si no sabemos distinguir una señal entre el ruido general, estaremos solo añadiendo más ruido.

Thomas Davenport

Sitio Web: Tom Davenport

Es uno de los autores más difundidos en tópicos como Analytics, información cuantitativa para los negocios, gerencia del conocimiento, reingeniería, sistemas empresariales y negocios electrónicos. Ha publicado una interesante gama de títulos, sumando ya más de 17 libros y 100 artículos para Harvard Business Review, en su mayoría entorno al poder que entrega a las organizaciones el análisis de datos. Es otra de esas fuentes de información que no puedes dejar de consultar, experto con una visión única e innovadora sobre el futuro del Analytics como disciplina. Tom incluso ha sido nombrado por la revista Fortune como uno de los 3 analistas más influyentes en el mundo y uno de las 100 personas más influyentes en la industria tecnológica.

Entre sus libros te recomiendo consultar:

  • Competing on Analytics: The New Science of Winning: ¡Un verdadero clásico! Dispones hoy de más información sobre tu negocio que nunca antes en la historia. Debes aprovecharla como una ventaja competitiva. La frontera que delimita en qué casos puedes emplear datos para tomar una decisión de negocios y donde debes apelar a la intuición se amplía todos los días gracias a la aparición de nuevas tecnologías. Tom nos cuenta cómo algunas empresas de alto desempeño están construyendo hoy todo un nuevo modelo de estrategia competitiva basado en el análisis de datos y sus capacidades para crear sofisticados modelos cuantitativos. Una nueva forma de ver y entender el mundo de los negocios gracias al análisis de datos.
  • Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results: Escrito como una continuación a Competing on Analytics, plantea con increíble nivel de detalle cómo gerenciar la implementación de un área de Analytics, paso a paso, una decisión de negocios a la vez. Tom te muestra cuantos tipos de herramientas analíticas tienes a tu disposición, desde el análisis estadístico a los avanzados modelos predictivos, con ejemplos prácticos de su aplicación en entornos de negocio que te permiten entender cómo sus uso puede impactar en la generación de nuevos beneficios económicos. Para mí es un reservorio de ideas brillantes, y una herramienta para refrescar mi discurso y aterrizar mis ideas.
  • Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities: ¿Cómo no podía abordar Tom un tema tan clave y tendencia como el Big Data? En un lenguaje claro y conversacional, este libro te permite entender qué significa en realidad para los negocios el Big Data y por que todos en tu organización deberían saberlo. El libro aborda desde diferentes perspectivas cuales son las oportunidades y costos que exhibe el Big Data para los negocios, en qué áreas de implementación puede plantearse un impacto real y en qué aspectos este tópico tan de moda está sobrevendido.
  • Keeping Up with the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics: Este libro cumple con su promesa. Es una verdadera guía para ayudar a desarrollar tus habilidades como analista de datos. Ofrece herramientas prácticas para aprender a mejorar tus conocimientos en análisis de datos y toma de decisiones sustentadas en números, incluyendo cómo formular una hipótesis, cómo extraer y analizar datos relevantes, cómo interpretar y comunicar resultados analíticos y cómo desarrollar hábitos de pensamiento cuantitativo. Es otro de mis favoritos. Tengo mi copia ya desgastada de tanto consultarla.

Sitios Web

Tengo una larga lista de sitios web que podría recomendarte seguir con frecuencia, cubriendo tópicos tan diversos como visualización de información, análisis de datos, uso de Excel y otras herramientas para analistas de datos y literatura de divulgación sobre negocios. Me ha costado mucho armar esta lista de los que considero imprescindibles, sobretodo por no saber cuáles dejar fuera para resumir. Aquí van los que para mí son los mejores recursos:

Visualización de Información.

Excel y Análisis de Datos.

 Negocios.

5.-  Haz lo que amas, ama lo que haces y sé feliz mientra te conviertes en el mejor Analista de Datos.

Por fortuna tuve la oportunidad de comenzar a trabajar con proyectos de datos desde muy temprano. Quizás mi primer contacto se remonta a los primeros años de carrera, cuando ni siquiera tenía pensado estudiar Matemática. Soñaba entonces con ser Químico y encontrar la solución a la creciente contaminación del agua. Mi primer trabajo fue justamente en un laboratorio universitario que ensayaba una combinación de métodos bioquímicos para descontaminar aguas servidas. Y por suerte había muchos datos que procesar. Más por interés propio que por otra causa rápido corrí lejos de los tubos de ensayos y matraces directo a los números. Literalmente podía jugar con años de ensayos, rigurosamente documentados, que resultaban en miles de mediciones de decenas de parámetros fisicoquímicos de las aguas tratadas: temperatura, pH, fosfatos, sulfatos, etc.

Excel fue mi temprano aliado en la batalla para interpretar esos datos y ayudar a mis jefes a analizar la información duramente recopilada en los duros trabajos de campo. Si algo recuerdo de aquellos días es la alegría de ver cómo todos esos esfuerzos añadían valor al mundo y lo hacían un lugar mejor.

Hoy puedo decirte que ese principio sigue siendo el mismo que me impulsa. Amo analizar datos porque siento que esa es mi forma de contribuir a hacer del mundo un lugar mejor. Los momentos más oscuros de mi carrera profesional han sido precisamente aquellos en los que me desvié de esta visión y comencé a trabajar por otros fines, por dinero o por poder, por ejemplo. En cuanto enmendé el curso volví a sentirme “vivo“. Por eso no temo en usar la palabra amor bajo este contexto.

Si trabajas como analista de datos encuentra tu sentido, ten claro que te impulsa a trabajar y mantenerte en una disciplina tan exigente, que requerirá al máximo de ti y tus capacidades. Ese sentido te orientará durante todo tu viaje laboral. Te ayudará a enfrentar los momentos duros, los proyectos fallidos, las ideas que nadie escucha. Te ayudará a insistir hasta lograrlo. Y lo importante es que descubrirás que ya no estarás apurado por llegar a un destino, porque estarás disfrutando cada paso del viaje

4 Comentarios

  1. Gregory Aguilar 19/05/2016
  2. Gilbert 19/10/2016

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