Introducción
¿Cuál es la habilidad más importante que necesita para tener éxito en el dominio de la analíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico....? He visto esta pregunta flotando en todas partes: nuestro foro de discusión, redes sociales e incluso en las plataformas de chat. Entonces, ¿existe una habilidad tan absorbente?
La respuesta, como ya habrás adivinado, radica en la combinación de varias habilidades. La analítica empresarial es un campo amplio que abarca una serie de habilidades que necesitamos para tener éxito. No existe un enfoque único para todos. Pero estas son las buenas noticias: hay algunas habilidades clave que puede adquirir para asegurarse de convertirse en un buen profesional de la analítica empresarial.
Atrás quedaron los tiempos en que se valoraba a las personas solo por tener un título. ¡El dominio de análisis de negocios no funciona así! La panindustria del mercado ha pasado de convertirse en una industria enfocada en títulos a una industria basada en habilidades. Eso sí, ¡nadie te está pidiendo que no vayas a las universidades o que abandones los estudios! Pero no confíe solo en un título si desea convertirse en un profesional de la analítica.
La educación le otorga un trabajo, pero las habilidades aumentan sus perspectivas de crecimiento. En este artículo, vamos a explorar las habilidades más importantes requeridas por un profesional de Business Analytics. Tenga en cuenta que esta lista no es exhaustiva, pero cubre las habilidades básicas absolutas que debe adquirir.
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Tabla de contenido
- Diferencia entre un analista de negocios y un profesional de análisis de negocios
- Habilidades técnicas en análisis empresarial
- Estadística y probabilidad
- Recuperación de datos
- Herramientas estadísticas
- Programación estadística
- Visualización
- Habilidades blandas para análisis empresarial
- Comunicación
- Pensamiento estructurado / crítico
- ResoluciónLa "resolución" se refiere a la capacidad de tomar decisiones firmes y cumplir con los objetivos establecidos. En contextos personales y profesionales, implica definir metas claras y desarrollar un plan de acción para alcanzarlas. La resolución es fundamental para el crecimiento personal y el éxito en diversas áreas de la vida, ya que permite superar obstáculos y mantener el enfoque en lo que realmente importa.... de problemas
- Curiosidad
Diferencia entre un analista de negocios y un profesional de análisis de negocios
A menudo he visto en la industria cómo la gente usa los 2 términos anteriores en un contexto similar. Desde los principales líderes de la industria y los reclutadores hasta el hombre común, todos usan el término de manera incorrecta. Aclaremos la diferencia.
A Analista de negocios está más en el lado gerencial. Su enfoque está más en el análisis y el desarrollo eficiente de las actividades que integran un negocio. Esto incluye la comunicación interdepartamental, la formulación de políticas, etc.
Por ejemplo, el analista de negocios actúa como la brecha entre el cliente y el departamento de ventas y se asegura de que todas las comunicaciones se realicen sin problemas de la manera que ellos desean.
A Profesional de analítica empresarial se centra más en estadísticas, datos, informes y registro de datos. También tienen como objetivo mejorar varias funciones en una empresa, pero la diferencia es que analizan números para hacerlo.
En las siguientes secciones, vamos a leer sobre las habilidades clave que debe tener un profesional de Business Analytics.
Habilidades técnicas para los roles de análisis empresarial
Veamos las habilidades técnicas y teóricas necesarias para convertirse en un buen profesional de la analítica empresarial.
A) Probabilidad y estadística
Las estadísticas y la probabilidad lo ayudan a comprender los números, responder algunas de las hipótesis relevantes y hacer mejores predicciones. Por ejemplo-
- ¿Unidades promedio vendidas durante la temporada de ventas?
- ¿Cuánto varían las unidades vendidas diariamente?
- ¿El porcentaje de clientes potenciales está calificado pero no está listo para comprar?
- La cantidad promedio de llamadas requeridas para una conversión exitosa.
- Porcentaje de clientes que compran nuestros productos con respecto a nuestro mercado
Además, utilizando métodos estadísticos como regresión y series de tiempo, uno puede hacer predicciones relevantes sobre las ventas futuras esperadas similares, la probabilidad de lograr los objetivos establecidos, etc.
B) Recuperación de datos
¿Qué hará con todos los conocimientos y habilidades si no sabe cómo recuperar los datos del sistema de gestión de bases de datos (DBMS) de una empresa en el que aplicará todas sus habilidades analíticas? Para eso está la recuperación de datos. La recuperación de datos es la identificación y extracción de los datos necesarios de la base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... mediante una línea de comandos.
Pero, ¿cómo extraemos los datos requeridos de una gran cantidad de datos según el objetivo establecido? Aquí es precisamente donde SQL viene a jugar. SQL es un lenguaje de programación diseñado específicamente para trabajar con grandes bases de datos, especialmente bases de datos relacionales.
Hay muchos sistemas de gestión de bases de datos disponibles en el mercado como Oracle, MongoDB, SQLite. Pero el más famoso que utilizan una gran cantidad de organizaciones de renombre y aspirantes a candidatos es MySQL. Es el DBMS de código abierto de mayor calificación que es famoso por su madurez y confiabilidad.
Puede consultar el siguiente curso: Lenguaje de consulta estructurado (SQL) para ciencia de datos
C) Herramientas estadísticas
Una vez que tengas los datos, necesitas conocer al menos una herramienta estadística, en la que puedas importar esos datos y realizar análisis. Algunos de los software estadísticos incluyen: SPSS, SAS, Sage, Mathematica, etc.
Actualmente, el más destacado que cualquiera puede aprender desde cualquier lugar en Microsoft Excel. MS Excel es una hoja de cálculo que ayuda a analizar y trazar los datos. También realiza una gran cantidad de funciones matemáticas y estadísticas complejas. Todo lo que tiene que hacer es escribir la fórmula y seleccionar el rango de datos para el que tiene que calcular el parámetro.
En caso de que esté interesado, consulte este curso: Microsoft Excel: de principiante a avanzado-2.0
D) Lenguajes de programación estadística
El conocimiento en un lenguaje estadístico es una demanda reciente en la industria. Y los lenguajes más utilizados son Python y R. La razón de esto es el volumen de datos que se genera en la actualidad, necesita herramientas que puedan administrar fácilmente tales volúmenes de datos. Hay 2 beneficios principales que brindan los programas estadísticos.
En primer lugar, facilitan la transformación de datos y se pueden crear fácilmente nuevas variables utilizando las existentes o realizar transformaciones matemáticas basadas en la distribución de una variableEn estadística y matemáticas, una "variable" es un símbolo que representa un valor que puede cambiar o variar. Existen diferentes tipos de variables, como las cualitativas, que describen características no numéricas, y las cuantitativas, que representan cantidades numéricas. Las variables son fundamentales en experimentos y estudios, ya que permiten analizar relaciones y patrones entre diferentes elementos, facilitando la comprensión de fenómenos complejos.....
En segundo lugar, estos lenguajes son ricos en bibliotecas que ayudan a crear modelos predictivos con facilidad. Por ejemplo, una sola biblioteca, sklearn, en Python puede ayudarlo a crear la mayoría de los modelos con facilidad. La combinación de estos dos hace que un lenguaje estadístico sea mejor para manejar datos grandes y complejos.
En caso de que esté interesado, consulte este curso: Introducción a Python
E) Visualización
Los datos se visualizan en todas las industrias del siglo XXI. Sirve como puente entre lo que hacen los profesionales de la analítica empresarial y lo que el cliente / parte interesada necesita saber. Con la visualización en tiempo real entrando en el juego, todo el espectro de visualización se ha elevado a otro nivel.
Un aspirante a candidato debe conocer la importancia de la visualización y una comprensión clara de qué gráfico o cuadro se utilizará para un conjunto particular de datos.
Actualmente, la herramienta de visualización más destacada del mercado incluye: PowerBI, Tableau y Qlik Sense.
Puede consultar nuestro curso en Tableau aquí.
Habilidades blandas necesarias para los roles de análisis empresarial
Hay una serie de personalidades y habilidades cualitativas que hacen que un candidato de análisis de negocios técnicamente eficiente sea completo. Las siguientes son algunas de las habilidades sociales destacadas que debe tener un profesional de análisis de negocios.
1. Habilidades de comunicación
En la era en la que todas las actividades pueden automatizarse, son las habilidades blandas las que te ayudarán a diferenciarte y la más importante de todas es la comunicación. Un candidato en esta industria debe poder transmitir sus análisis y pensamientos de la manera más simple posible sin perder los detalles complejos.
Además, otro aspecto importante de la comunicación que necesita dominar es su habilidades de escuchar. Necesita comprender las necesidades de los departamentos sobre cuya base consultará los datos, los analizará y visualizará.
2. Pensamiento estructurado y crítico
Un pensador siempre aporta una nueva perspectiva y ángulo al trabajo que realiza. El pensamiento crítico no solo lo ayudaría a interpretar las implicaciones de los datos analizados, sino que también lo ayudará a comprender qué datos se deben recopilar en primer lugar para analizar.
También le ayudará a decidir qué tipo de análisis se realizará y qué tipo de elementos visuales se utilizarán para comunicar el análisis de forma más eficaz.
En caso de que esté interesado, consulte este curso:Pensamiento estructurado y comunicación para profesionales de la ciencia de datos
3. Curiosidad
La curiosidad es el camino hacia el pensamiento crítico. Hacer las preguntas correctas en el momento adecuado solo lo ayudará a mejorar su comprensión y pensamiento. Además, conduce a un pensamiento profundo y racional y ayuda a descubrir soluciones más creativas para el problema actual.
Muchas organizaciones consideran la curiosidad como una habilidad necesaria, ya que conduce a menos errores al tomar decisiones. Además, conduce a un pensamiento positivo y una comunicación abierta dentro del equipo.
4. Resolución de problemas
La resolución de problemas en la industria de la analítica empresarial requiere que la persona aplique lógicamente una combinación de pensamientos, procesos y acciones para alcanzar de manera efectiva y correcta el objetivo final que desea.
Además, un buen solucionador de problemas asume menos e investiga más para comprender con qué está lidiando y cómo seguir adelante. Busca una posible solución analizando qué está sucediendo en la industria, cómo se ve el futuro potencial y qué puede hacer para abordarlo.
5, aprendiz de por vida
Cuanto más aprende, más crece. Ninguno de nosotros nace con habilidades analíticas y muchas de estas habilidades se aprenden sobre la marcha. Por lo tanto, uno debe tener la voluntad de aprender constantemente y mejorar sus habilidades.
Notas finales
Para concluir, en este artículo, entendimos las habilidades requeridas en la industria de la analítica empresarial. Además, analizamos la historia de la profesión de análisis de negocios y también explicamos, en resumen, la diferencia entre un analista de negocios y un profesional de análisis de negocios.
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Además, puede consultar el siguiente artículo:
¿Qué habilidades crees que son las mejores para los aspirantes a analítica empresarial? Háganos saber en los comentarios a continuación.
