Data Scientis & BI Analist
25/01/2018

Data Scientis & BI Analist

Gestión de Empresas

En el post de hoy hablaremos sobre los Data Scientist y BI Analysts, los dos términos dan nombre a roles y perfiles muy buscados actualmente en el sector profesional.

Data Scientist es el término que da nombre a la profesión de aquel que trabaja en Data Science, el objetivo del cual es predecir comportamientos, tendencias del mercado, etc. basándose en estadísticas y análisis de datos previos.

Una de las herramientas de las que dispone SAP es SAP BI, una herramienta que permite a las empresas tomar decisiones basadas en el análisis de la información disponible a través de varias fuentes. Permite modelar las diferentes estructuras que van a contener los datos que los usuarios van a explotar posteriormente a través de herramientas de reporting. Una de las figuras o usuarios que va explotar estos datos posteriormente va a ser el BI Analyst.

BI Analyst (Business Intelligence Analyst) da nombre a la profesión de analista de inteligencia de negocios, un analista de inteligencia de negocio es responsable de analizar los datos utilizados por la empresa que se usan para dar soporte a la toma de decisiones. El objetivo de esta posición es maximizar la utilidad de los datos.

Como podemos ver en la descripción de los roles de cada uno de los dos términos, desarrollan funciones que se complementan entre ellas ya que un BI Analyst realiza análisis de datos ya modelados y obtenidos a través de SAP BI para que posteriormente el Data Scientist pueda predecir comportamientos basados en los análisis del BI Analyst.

A continuación explicamos en más detalle en qué consiste cada uno de estos roles.

¿Qué es Data Science, para que sirve y qué protocolo sigue?

Data Science es una combinación de software, estadística, matemática, programación y visualización con el objetivo de extraer datos factibles de interpretar e incluso crear nueva información. Es la evolución de lo que hasta ahora se conocía como Analista de datos pero a diferencia de éste que sólo se dedicaba a analizar fuentes de datos de una única fuente, el Data Scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes.

Un Data Scientist es un experto en Data Science, su trabajo consiste en extraer conocimiento a partir de datos para poder responder a las preguntas que se le formulan.

Las conclusiones obtenidas a través de esta información serán útiles para predecir el comportamiento del mercado y poder desarrollar productos que tengan demanda en el mercado o generar nuevas oportunidades de negocio para la empresa. Es por este motivo que el Data Scientist debe tener visión de negocio, para ser capaz de extraer y transmitir estas recomendaciones a los responsables de negocio.

El Data Science es valorado en las grandes empresas porque puede predecir el éxito de un nuevo producto que se acaba de lanzar al mercado, la necesidad de cambio en un servicio a través del análisis del comportamiento del cliente.

El proceso que sigue un Data Scientist para responder a las cuestiones que se le plantean puede resumirse en lo siguiente:

  • Extraer los datos, independientemente de su fuente y de su volumen.
  • Limpiar los datos, para eliminar lo que distorsiona las mismas.
  • Procesar los datos usando diferentes métodos estadísticos
  • Diseñar nuevos tests o experimentos en caso necesario.
  • Visualizar y presentar gráficamente los datos.

BI Analyst

Tal y como hemos explicado anteriormente un BI Analyst es un analista de inteligencia de negocios, responsable de analizar los datos utilizados por la empresa, que se usan para dar soporte a la toma de decisiones.

Su función es desarrollar y proporcionar nuevas soluciones de inteligencia de negocios, generalmente se les asigna la tarea de definir, informar o desarrollar de otra manera nuevas estructuras para Business Intelligence, de manera que sirvan para un propósito específico y faciliten el análisis de datos.

La preparación de informes y realización de tareas de reporting es una de las principales funciones que realiza esta figura, así como colaborar con los equipos de desarrollo. Debe tener muy buen conocimiento y estar informado sobre las estructuras de almacenamiento de datos y sobre las diversas formas en que los datos pueden aplicarse para ayudar en la inteligencia de negocios.

Un analista de inteligencia de negocios debe tener conocimientos de informática y de Business Intelligence además de conocimientos específicos de temas como SQL o herramientas concretas de Business Intelligence.

Las tareas principales de un BI Analyst son las siguientes:

  • Gestionar el flujo de información de inteligencia empresarial a los usuarios.
  • Proporcionar soporte técnico para la generación de informes.
  • Crear herramientas o sistemas de inteligencia de negocios, incluyendo diseño de bases de datos, hojas de cálculo o salidas relacionadas.
  • Mantener o actualizar las herramientas de inteligencia de negocios, bases de datos, cuadros de mando, sistemas o métodos
  • Realizar o coordinar pruebas para asegurar que la inteligencia es consistente con las necesidades definidas.
  • Recopilar datos de inteligencia de negocios de los informes disponibles de la industria, información pública, informes de campo o fuentes compradas.
  • Identificar o monitorizar clientes actuales y potenciales, utilizando herramientas de inteligencia de negocios.
  • Analizar las estrategias de mercado competitivas.
  • Sintetizar los datos actuales de inteligencia empresarial para respaldar las recomendaciones de acción.
  • Analizar las tendencias de mercado para identificar el desarrollo de productos o para mejorar las ventas de productos existentes.
  • Generar informes que empresariales que puedan revistar los directivos de la empresa.

¿Qué segregación de tareas realizarías entre Data Scientist y BI Analyst si quieres conocer si debes lanzar al mercado un producto que es muy parecido a uno que está vendiendo la competencia? Te propongo que realices una lista de tareas necesarias para realizar este estudio donde se vean las funciones que realiza Data Scientist, BI Analyst y su interacción en común.

Curso relacionado: Curso Superior de SAP

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Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.

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