Los trabajos en Data Analytics y Business Intelligence (BI) representan el núcleo estratégico de la toma de decisiones basada en datos en las organizaciones modernas. Los profesionales que desempeñan estos empleos son los encargados de transformar datos crudos en información accionable, permitiendo a las empresas comprender su rendimiento, identificar oportunidades y anticipar tendencias. Este perfil, altamente demandado, actúa como un puente esencial entre la tecnología y la estrategia de negocio. Generalmente, las responsabilidades de un especialista en Data Analytics + BI giran en torno a todo el ciclo de vida de los datos. Esto incluye la integración y el modelado de información proveniente de múltiples fuentes heterogéneas, como bases de datos relacionales, APIs o aplicaciones en la nube. Un pilar fundamental es el procesamiento y transformación de datos mediante procesos ETL (Extract, Transform, Load) para garantizar su calidad, consistencia y preparación para el análisis. Posteriormente, estos profesionales analizan e interpretan los datos utilizando técnicas estadísticas y de minería de datos para descubrir patrones, calcular métricas clave (KPIs) y, en muchos casos, construir modelos predictivos básicos. La comunicación visual de los hallazgos es otra de sus tareas críticas. Se dedican al diseño y desarrollo de dashboards interactivos y reportes automatizados, utilizando herramientas de visualización líderes. Estos paneles ofrecen a los distintos departamentos de una compañía una visión clara, en tiempo real y personalizada del estado del negocio. Además, suelen participar en la automatización de flujos de datos y procesos repetitivos para optimizar la eficiencia operativa. En cuanto a las habilidades y requisitos típicos para acceder a estos empleos, se espera un dominio sólido de plataformas de BI como Power BI, Tableau o Qlik. El conocimiento profundo de lenguajes de consulta (SQL) es prácticamente universal, complementado frecuentemente con habilidades de scripting en Python o R para análisis más avanzados y automatizaciones. La comprensión de conceptos de bases de datos, data warehousing y el manejo de APIs son también comunes. Más allá de lo técnico, se valora enormemente la mentalidad analítica, la capacidad para entender las necesidades del negocio y traducirlas en requerimientos técnicos, y las habilidades de comunicación para presentar insights complejos de manera clara y persuasiva a audiencias no técnicas. La familiaridad con entornos de desarrollo colaborativo y prácticas de control de versiones completa el perfil de un profesional clave para impulsar la cultura data-driven en cualquier sector.
