El análisis de datos se ha convertido en un importante motor de innovación y éxito económico en el siglo XXI, dando forma a las empresas y la sociedad. En el año Según una encuesta de New Vantage Partners de 2023, las organizaciones de todo el mundo reconocen el poder transformador de los datos y están aumentando activamente sus inversiones en ese espacio. La encuesta destaca que las organizaciones reconocen la importancia de los datos y están invirtiendo mucho en su uso. De hecho, el 87,8% de las organizaciones aumentarán sus inversiones en datos para 2022. Un porcentaje aún mayor, el 93,9 por ciento, planea mejorar sus inversiones para 2023. A medida que crece la importancia de los datos, también lo hacen las oportunidades en el campo de la inteligencia empresarial.
Entonces, ya sea que sea un profesional experimentado en el campo o un recién llegado a convertirse en un analista de inteligencia empresarial exitoso, esta guía está diseñada para ayudarlo a alcanzar sus objetivos. Nos centraremos en habilidades esenciales, errores comunes y estrategias viables para perfeccionar sus habilidades y hacer crecer su carrera como analista de datos comerciales del uno por ciento. Siga leyendo y obtenga conocimientos y estrategias para desbloquear su verdadero potencial en este campo.
Aquí hay 10 habilidades necesarias para convertirse en un analista de inteligencia empresarial exitoso
1. Amplio conocimiento de la información.
Un analista senior de datos comerciales tiene un conocimiento profundo de los datos, incluida la capacidad de analizarlos y analizarlos de manera efectiva. Esto incluye competencia en la recopilación, limpieza, transformación e interpretación de datos.
2. Competencia con la base de datos SQL
El uso de bases de datos SQL es esencial para recuperar, manipular y consultar datos.
3. Excelentes habilidades de comunicación
Se requieren buenas habilidades de comunicación para garantizar una comprensión clara de los requisitos comerciales para una colaboración eficaz.
4. Conocimiento de la gestión de proyectos.
Comprender el proceso de gestión de proyectos es extremadamente importante para los analistas de inteligencia empresarial. Deben identificar y priorizar información importante para la toma de decisiones estratégicas y gestionar eficazmente los recursos y los plazos para ofrecer conocimientos eficaces.
5. Conocimiento de SAP
Es útil estar familiarizado con SAP, ya que es un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) ampliamente utilizado que integra varios procesos comerciales.
6. Habilidades estadísticas y matemáticas.
El dominio de la estadística y las matemáticas es fundamental para el análisis de datos. Los analistas de datos empresariales deberían sentirse cómodos con conceptos estadísticos como la prueba de hipótesis, el análisis de regresión y la teoría de la probabilidad.
7. Lenguajes de programación
El dominio de lenguajes de programación como Python, SAS y R es esencial para la manipulación de datos, el análisis estadístico y la construcción de modelos analíticos.
8. Conocimientos de gestión de proyectos.
Los analistas de inteligencia empresarial deben poder identificar y priorizar información importante para la toma de decisiones estratégicas. Además, deben gestionar eficazmente los recursos y los plazos para ofrecer información útil.
9. Herramientas de análisis de datos
La familiaridad con herramientas de análisis de datos como Excel, SQL y Tableau es esencial para extraer, transformar y analizar datos de manera eficiente.
10. Visualización de datos
Los analistas de datos empresariales deben dominar el uso de herramientas de visualización de datos como Excel, Jupyter Notebook, Spreadsheet y Qlik Sense. Las técnicas eficaces de visualización de datos permiten a los analistas presentar datos complejos de una manera visualmente atractiva y fácil de entender.
Aquí hay cinco pasos que puede seguir para mejorar sus habilidades de análisis de datos.
1. Obtén la educación que necesitas y amplía tus conocimientos
Primero, comience por obtener un título en negocios, ingeniería o un campo relacionado. A continuación, manténgase actualizado con las últimas tendencias, métodos y herramientas de análisis de datos de la industria. Explore también cursos en línea, seminarios web y recursos de foros y organizaciones populares. Además, considere realizar un MBA o un título de posgrado para mejorar aún más sus oportunidades.
2. Obtenga experiencia práctica
Aplique sus conocimientos trabajando en proyectos de análisis de datos del mundo real. Busque oportunidades para colaborar con colegas o participar en proyectos relacionados con la industria para desarrollar experiencia práctica y habilidades de resolución de problemas. Además, considere realizar pasantías, trabajar por cuenta propia o roles similares para obtener una experiencia valiosa.
3. Explora cursos en línea y campos de entrenamiento
Concéntrese en mejorar sus habilidades de programación, especialmente en lenguajes como Python y R. Familiarícese con herramientas de análisis de datos ampliamente utilizadas como Excel, SQL, Power BI y Tableau. Además, considere inscribirse en cursos avanzados de corta duración o campamentos de programación como los cursos de ciencia de datos de GoogleSeo. Estos programas le dotan de las habilidades y conocimientos de las últimas técnicas en el campo del análisis de datos.
4. Trabajar en proyectos con datos reales
Sumérgete en diferentes conjuntos de datos para experimentar diferentes escenarios y desafíos. Practique limpiando, transformando y analizando datos de diferentes dominios para perfeccionar sus habilidades en el manejo de conjuntos de datos del mundo real. Además, participar en proyectos es una excelente manera de demostrar sus habilidades con los datos y demostrar sus conocimientos.
5. Establezca contactos y aprenda de profesionales experimentados
Conéctese con analistas de datos experimentados y únase a comunidades y foros profesionales para buscar orientación y aprender de sus experiencias. La creación de redes brinda oportunidades para colaborar, pedir consejos, compartir proyectos y recibir comentarios, lo que le permite mejorar sus habilidades de análisis de datos.
Aquí hay cinco errores comunes que debe evitar para convertirse en un analista de inteligencia empresarial exitoso.
1. No hacer preguntas de seguimiento
No hacer de forma preventiva preguntas de seguimiento detalladas antes de sumergirse en el análisis de datos puede generar conocimientos incompletos o inexactos. Haga preguntas con anticipación antes de actuar sobre la base de los datos.
2. Confiar en información poco confiable
Ignorar la importancia de la calidad y la integridad de los datos puede conducir a análisis incorrectos y conclusiones inexactas. Antes de comenzar, asegúrese siempre de que los datos estén completos y de alta calidad.
3. Comunicación ineficaz
La función de los analistas de datos empresariales es recopilar y analizar datos y comunicar conocimientos complejos a las partes interesadas. No comunicarse de forma clara y concisa puede obstaculizar la toma de decisiones, lo que puede conducir a malas decisiones comerciales.
4. Falta de comprensión del contexto empresarial
No comprender el propósito empresarial y el contexto detrás del análisis de datos puede generar conocimientos irrelevantes o incorrectos. Asegúrese de comprender cómo funciona el negocio y definir claramente las metas y objetivos.
5. Hacer frente a la educación continua
No mantenerse actualizado con nuevas herramientas, técnicas y tendencias de la industria puede obstaculizar el desarrollo profesional y limitar la capacidad de utilizar métodos avanzados de análisis de datos. Reciba educación continua para mejorar sus habilidades y adaptarse a las prácticas de análisis de datos.
Tomar decisiones basadas en datos es fundamental para convertirse en uno de los mejores analistas de inteligencia empresarial del uno por ciento. Permite la toma de decisiones objetiva, proporciona información precisa, impulsa el crecimiento y la innovación, justifica las decisiones ante las partes interesadas y promueve la mejora continua. Además, mediante el uso de KPI y herramientas, las empresas pueden superar sesgos y tomar decisiones estratégicas alineadas con sus objetivos. Por lo tanto, los analistas de inteligencia empresarial dependen de los datos para tomar decisiones informadas, eliminar sesgos y garantizar que las decisiones se basen en conocimientos prácticos. Por lo tanto, la toma de decisiones basada en datos permite a los analistas descubrir información valiosa, como tendencias y preferencias de los clientes, y ayudar a las organizaciones a seguir siendo competitivas.
En resumen, convertirse en uno de los principales analistas de datos empresariales del 1 % requiere una combinación de experiencia técnica y pensamiento basado en datos. Es más, al mejorar constantemente sus habilidades y aprovechar las oportunidades de aprendizaje, los analistas de inteligencia empresarial pueden allanar el camino hacia el éxito. Si está listo para hacer realidad sus sueños, considere explorar los cursos de análisis de datos en la plataforma GoogleSeo. Estos se ofrecen en colaboración con las mejores universidades y expertos internacionales y fortalecerán significativamente sus habilidades.
