{"id":98,"date":"2026-05-11T13:13:36","date_gmt":"2026-05-11T11:13:36","guid":{"rendered":"https:\/\/nachoastorga.com\/blog\/?p=98"},"modified":"2026-05-11T16:16:54","modified_gmt":"2026-05-11T14:16:54","slug":"que-es-realmente-el-analisis-de-datos-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nachoastorga.com\/blog\/analisisdedatos\/que-es-realmente-el-analisis-de-datos-ii\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es realmente el an\u00e1lisis de datos? II"},"content":{"rendered":"\n

Lo que diferencia a un analista de alguien que solo prepara reportes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Lo coment\u00e9 en la anterior entrada e insisto, no lo digo de manera despectiva. Los reportes son necesarios, el problema surge cuando se venden como an\u00e1lisis<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Un perfil centrado solo en reporting suele proceder de esta manera:<\/p>\n\n\n\n

-recibe una petici\u00f3n,<\/p>\n\n\n\n

-extrae datos,<\/p>\n\n\n\n

-monta una tabla o dashboard,<\/p>\n\n\n\n

-entrega el resultado.<\/p>\n\n\n\n

Un analista <\/strong>a\u00f1ade varias capas m\u00e1s:<\/p>\n\n\n\n

-cuestiona si la petici\u00f3n recibida est\u00e1 bien formulada,<\/p>\n\n\n\n

-valida definiciones y supuestos,<\/p>\n\n\n\n

-segmenta,<\/p>\n\n\n\n

-busca anomal\u00edas,<\/p>\n\n\n\n

-compara contra una referencia adecuada y contrastada,<\/p>\n\n\n\n

-propone explicaciones razonables y las traduce a conclusiones \u00fatiles para su accionamiento.<\/p>\n\n\n\n

Dicho de otra manera, no se limita a mostrar datos, ayuda a pensar con ellos para extraer informaci\u00f3n accionable<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Las preguntas que mejoran cualquier an\u00e1lisis<\/h2>\n\n\n\n

Hay una peque\u00f1a rutina que a m\u00ed 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 an\u00e1lisis:<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 decisi\u00f3n se va a generar con este informe?<\/h3>\n\n\n\n

Si nadie a va a decidir nada con el resultado, probablemente no estamos ante una prioridad real.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 m\u00e9trica es la que importa de verdad?<\/h3>\n\n\n\n

Es crucial un data governance con una taxonom\u00eda de m\u00e9tricas bien definida y que sea igual para toda la compa\u00f1\u00eda, si no es as\u00ed, bienvenidxs al caos.<\/p>\n\n\n\n

Una \u00abVenta\u00bb debe ser lo mismo para el departamento de Marketing que para el departamento Comercial, \u00bfesa \u00abVenta\u00bb se contabiliza por cliente o por la cantidad de productos que ha adquirido ese cliente? Es crucial que esta parte est\u00e9 alineada en toda la compa\u00f1\u00eda y en todos sus departamentos. Parece algo l\u00f3gico ,verdad? Pues cr\u00e9eme si te digo que a d\u00eda de hoy la disparidad de criterios en kpis esenciales entre distintos departamentos de la misma empresas est\u00e1 a la orden del d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es la comparativa correcta ?<\/h3>\n\n\n\n

Week on Week, Year on Year, Month on Month……A veces la estacionalidad, las promociones temporales, cambios de mix o campa\u00f1as puntuales distorsionan por completo la lectura de los datos y su comparativa con per\u00edodos anteriores.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 podr\u00eda estar sesgando la conclusi\u00f3n?<\/h3>\n\n\n\n

Aqu\u00ed entran problemas cl\u00e1sicos: cambios en el tracking, la trazabilidad, datos incompletos, definici\u00f3n de cohortes o alteraciones operativas. Todo debe quedar debidamente documentado y detallado para que se pueda consultar en cualquier momento y poder comprender f\u00e1cilmente lo que se hac\u00eda en el pasado, c\u00f3mo se hac\u00eda y por qu\u00e9 se hac\u00eda de esa manera. <\/p>\n\n\n\n

Entonces, \u00bfqu\u00e9 deber\u00eda entrenar un buen analista?<\/h2>\n\n\n\n

Avanzar como analista no consiste en aprender m\u00e1s funciones de SQL, m\u00e1s librer\u00edas de Python o m\u00e1s herramientas de visualizaci\u00f3n, est\u00e1 claro que eso es positivo en tu crecimiento pero tu valor como analista aumentar\u00e1 si adem\u00e1s eres capaz de formular una buena pregunta de negocio y la resuelves con un SQL limpio.<\/p>\n\n\n\n

Cinco capacidades esenciales:<\/p>\n\n\n\n

Entender negocio<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es fundamental. Debes tener muy claros los objetivos de la empresa y c\u00f3mo act\u00faa para conseguirlos.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Manejar datos con rigor<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed entran SQL, Python, validaci\u00f3n, joins, granularidades, control de calidad y trazabilidad.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Comunicar con claridad<\/strong><\/p>\n\n\n\n

No para \u00abadornar\u00bb el an\u00e1lisis<\/strong>, sino para generar impacto real.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Elegir la visualizaci\u00f3n correcta<\/strong><\/p>\n\n\n\n

No hay que ir a lo complejo, muchas veces una tabla bien construida o un gr\u00e1fico simple explican mejor y de una forma m\u00e1s clara.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Priorizar<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Importante si no quieres fallecer en el intento. \u00abTodo es importante hasta que deja de serlo\u00bb. Prioriza en base la comunicaci\u00f3n con tu superior y analiza qu\u00e9 solicitudes van a producir un mayor impacto en el negocio, esas deber\u00edan ser las primeras en ser atendidas.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

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