Como desarrollar tu capacidad de análisis de datos.

Vivimos la era de la información, el desarrollo tecnológico, el Big Data y el Business Intelligence.

Por eso, la habilidad para analizar datos y convertirlos en acciones e información de valor para la toma de decisiones y el alcance de objetivos, se ha convertido en uno de los conocimientos más valiosos en el ámbito empresarial.

Es una destreza que mueve las economías modernas. De hecho, según las previsiones del Foro Económico Mundial, para el año 2020 los analistas de datos tendrán una gran demanda en empresas de todo tipo y tamaño a nivel global.

Sin embargo, no toda la data es igual y el mismo mindset no es aplicable y útil en todos los contextos. Como analista de datos te puedes encontrar con diferentes metodologías y tipos de análisis más allá de los cualitativos y cuantitativos: de correlación, de regresión, de visualización, data mining, lineal, etc.

Cada uno de ellos es aplicable a una actividad específica. Es importante que sepas decidir muy bien en qué rumbo enfocar el desarrollo de esta habilidad, ya sea para maximizar el papel que desempeñas en el crecimiento económico de una organización o para asegurarte de seguir siendo relevante y empleable en los años venideros. Toma nota.

Prioriza los tipos de análisis de datos en función de tiempo y utilidad.

Los diferentes tipos de análisis de datos exigen tiempo para ser aprendidos y representan una utilidad específica para la gestión de un negocio en particular, el impulso de una industria e incluso para fortalecer la economía de una nación. Por eso, debes priorizar el rumbo de tu carrera atendiendo a estas dos variables. Lo cual te daría, en líneas generales, la siguiente matriz de opciones:

Hace referencia a los tipos de análisis que representan una alta utilidad y exigen poco tiempo para ser aprendidas. Sin duda debes priorizar esta opción porque se trata de agregarle valor a tu carrera - sin necesidad de dedicarle meses interminables.

Además, ten presente que en el mundo de la analítica las tendencias pueden cambiar dependiendo del desarrollo tecnológico y las herramientas usadas para la tarea; por lo que lo ideal es que adquieras el conocimiento lo antes posible.

En cualquiera de las opciones de esta categoría, adquirir la habilidad significará ponerla por encima de otras actividades y aprendizajes; por lo tanto, antes de optar por una de ellas debes estar completamente seguro de que la inversión de tiempo y dinero valdrá la pena.

3.- Los que no necesitas, pero de los que debes estar al pendiente.

Son los de poca utilidad pero que no requieren mucho tiempo para ser aprendidos. Dado que no son una urgencia en el momento y son fáciles de adquirir, debes mantenerte informado sobre su uso, pues en dado caso de que empiecen a ser útiles pasarán de inmediato a hacer parte del primer grupo.

4.- Los que debes ignorar.

Evita considerar los de baja utilidad y alto tiempo para ser aprendidos, es mejor ignorarlos y no dedicarles esfuerzo.

En esta clasificación no se mencionan los tipos de análisis en particular porque, si tenemos en cuenta que cada uno de ellos es valioso o insignificante dependiendo del contexto en el cual se aplica, sería una irresponsabilidad indicar como “útil” o “inútil” a una u otra metodología.

La clasificación de los tipos de análisis en las categorías anteriormente descritas, así como su priorización, debe atender estrictamente al contexto en el que te desenvuelves.

Pero eso no es todo

Aunque la idea es que determines los tipos de análisis que debes desarrollar atendiendo al contexto en que te desenvuelves, no olvides prestar atención a la demanda. Es decir, haz un estudio del mercado laboral y traza las habilidades específicas que requieres en función de la frecuencia con la que aparecen en las ofertas de trabajo, informes de prensa, proyecciones de expertos y programas académicos de las universidades.

Si tienes que cambiar tu rumbo, no dudes en hacerlo. Por supuesto, no dejes de clasificar las opciones en razón de la categorización anteriormente presentada: utilidad y tiempo.

En mi experiencia personal, al desarrollar esta clasificación o matriz -aplicable a cualquier profesión- he logrado adquirir las habilidades que mayor retorno de la inversión le aportan a mi carrera profesional y a mis conocimientos de Business Intelligence. Por eso la recomiendo a ojo cerrado.