Lo que diferencia a un analista de alguien que solo prepara reportes
Lo comenté en la anterior entrada e insisto, no lo digo de manera despectiva. Los reportes son necesarios, el problema surge cuando se venden como análisis.
Un perfil centrado solo en reporting suele proceder de esta manera:
-recibe una petición,
-extrae datos,
-monta una tabla o dashboard,
-entrega el resultado.
Un analista añade varias capas más:
-cuestiona si la petición recibida está bien formulada,
-valida definiciones y supuestos,
-segmenta,
-busca anomalías,
-compara contra una referencia adecuada y contrastada,
-propone explicaciones razonables y las traduce a conclusiones útiles para su accionamiento.
Dicho de otra manera, no se limita a mostrar datos, ayuda a pensar con ellos para extraer información accionable.
Las preguntas que mejoran cualquier análisis
Hay una pequeña rutina que a mí me ha servido para poder focalizar y entender bien el alcance de lo que estaba a punto de comenzar cada vez que me enfrento a un análisis:
¿Qué decisión se va a generar con este informe?
Si nadie a va a decidir nada con el resultado, probablemente no estamos ante una prioridad real.
¿Qué métrica es la que importa de verdad?
Es crucial un data governance con una taxonomía de métricas bien definida y que sea igual para toda la compañía, si no es así, bienvenidxs al caos.
Una «Venta» debe ser lo mismo para el departamento de Marketing que para el departamento Comercial, ¿esa «Venta» se contabiliza por cliente o por la cantidad de productos que ha adquirido ese cliente? Es crucial que esta parte esté alineada en toda la compañía y en todos sus departamentos. Parece algo lógico ,verdad? Pues créeme si te digo que a día de hoy la disparidad de criterios en kpis esenciales entre distintos departamentos de la misma empresas está a la orden del día.
¿Cuál es la comparativa correcta ?
Week on Week, Year on Year, Month on Month……A veces la estacionalidad, las promociones temporales, cambios de mix o campañas puntuales distorsionan por completo la lectura de los datos y su comparativa con períodos anteriores.
¿Qué podría estar sesgando la conclusión?
Aquí entran problemas clásicos: cambios en el tracking, la trazabilidad, datos incompletos, definición de cohortes o alteraciones operativas. Todo debe quedar debidamente documentado y detallado para que se pueda consultar en cualquier momento y poder comprender fácilmente lo que se hacía en el pasado, cómo se hacía y por qué se hacía de esa manera.
Entonces, ¿qué debería entrenar un buen analista?
Avanzar como analista no consiste en aprender más funciones de SQL, más librerías de Python o más herramientas de visualización, está claro que eso es positivo en tu crecimiento pero tu valor como analista aumentará si además eres capaz de formular una buena pregunta de negocio y la resuelves con un SQL limpio.
Cinco capacidades esenciales:
Entender negocio
Es fundamental. Debes tener muy claros los objetivos de la empresa y cómo actúa para conseguirlos.
Manejar datos con rigor
Aquí entran SQL, Python, validación, joins, granularidades, control de calidad y trazabilidad.
Comunicar con claridad
No para «adornar» el análisis, sino para generar impacto real.
Elegir la visualización correcta
No hay que ir a lo complejo, muchas veces una tabla bien construida o un gráfico simple explican mejor y de una forma más clara.
Priorizar
Importante si no quieres fallecer en el intento. «Todo es importante hasta que deja de serlo». Prioriza en base la comunicación con tu superior y analiza qué solicitudes van a producir un mayor impacto en el negocio, esas deberían ser las primeras en ser atendidas.
