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Conceptos clave en el día a día del Analista Digital

Profesiones Digitales 
08/11/2023

¿Alguna vez te has preguntado qué herramientas y términos maneja un digital analyst en su día a día? La demanda de este perfil en el mercado laboral es cada vez más alta debido a la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones empresariales. Por eso, nuestro Máster en Business Analytics e IA es uno de los más populares. Pero, ¿qué es exactamente lo que hace este profesional, y qué conceptos debe conocer? Sigue leyendo, y descubre los términos que no pueden faltar en su vocabulario.

Digital analyst: conceptos clave utilizados en el día a día

Un data analyst es el profesional encargado de recopilar, procesar y realizar análisis avanzados de datos para ayudar a las empresas en la toma de decisiones informadas. Sus responsabilidades abarcan desde la limpieza y preparación de datos hasta la creación de modelos estadísticos y la visualización de información. Además, debe ser capaz de interpretar los resultados y comunicarlos de manera efectiva a los diferentes departamentos de la empresa.

Este conjunto de habilidades, sumamente versátil y en constante evolución, convierten a este analista en uno de los perfiles más demandados en el mercado laboral actual. De hecho, la capacidad para extraer insights valiosos de grandes volúmenes de información es una competencia que muchas organizaciones están dispuestas a recompensar generosamente.

Advanced analytics

Advanced analytics implica el uso de algoritmos y modelos matemáticos complejos para realizar análisis predictivos, prescriptivos y de optimización. Va más allá del análisis descriptivo básico para proporcionar recomendaciones y estrategias basadas en patrones y tendencias identificados en los datos.

 

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Batch processing

Batch processing es una técnica de procesamiento de datos donde se recopilan, procesan y almacenan grandes conjuntos de datos durante un período de tiempo específico sin intervención del usuario. Este método es especialmente útil para operaciones que no requieren interacción en tiempo real y permite optimizar recursos.

Data blending

Data blending es el proceso de unir y normalizar datos de diversas fuentes y formatos para crear un único conjunto de datos coherente. Una técnica que resulta esencial cuando se trabaja con sistemas heterogéneos, y se necesita una visión unificada para el análisis.

Dark data

Dark data se refiere a todos los datos recopilados y almacenados por una organización que no se utilizan para ninguna función analítica, ni para la toma de decisiones. Es información que se almacena “por si acaso”, pero que raramente se examina.

EIPD

EIPD, o “Evaluación de Impacto sobre la Protección de Datos”, es un análisis sistemático que se realiza para entender cómo un proyecto o sistema afectará la privacidad y la seguridad de los datos personales que se manejan. Es un requisito del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea.

OLAP

OLAP, que significa "Online Analytical Processing", es una tecnología que permite a los usuarios extraer y consultar datos para realizar análisis multidimensionales. Esto significa que se pueden analizar datos desde diferentes ángulos y niveles de detalle, lo que facilita la toma de decisiones informadas.

SSL

SSL, o "Secure Sockets Layer", es un protocolo de seguridad que cifra la información transmitida entre el servidor web y el navegador del usuario. Así asegura que todos los datos transmitidos, como información de tarjetas de crédito o contraseñas, se mantengan privados y seguros. Se usa sobre todo en el área de la ciberseguridad.

¿Cuáles son las herramientas más utilizadas por un digital analyst?

Google Analytics

Google Analytics no es solo una herramienta para medir el tráfico de un sitio web. Ofrece una amplia gama de funcionalidades que permiten entender el comportamiento del usuario en profundidad. Es indispensable para cualquier profesional que quiera obtener una visión completa del rendimiento de un sitio web. Además, su integración con otras herramientas de Google, como Google Ads, lo convierte en una solución muy completa para el análisis de datos digitales.

 

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Tableau

Permite a los usuarios arrastrar y soltar diferentes variables para crear gráficos complejos y tableros de control interactivos. Además, es una opción popular para los digital analyst que necesitan realizar trabajos más complejos y personalizados. ¿El motivo? Su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y su flexibilidad para conectarse a diversas fuentes de datos. 

Excel

Excel sigue siendo extremadamente potente y versátil para el análisis de datos. Su amplia gama de fórmulas y funciones permite a los usuarios realizar desde cálculos simples, hasta modelos financieros y estadísticos complejos. Además, su capacidad para crear gráficos y tablas facilita la visualización y presentación de datos. Lo que lo convierte en una herramienta esencial para cualquier digital analyst, especialmente aquellos que trabajan en pequeñas y medianas empresas.

Adobe Analytics

Es una solución integral que ofrece insights detallados sobre el comportamiento del usuario en sitios web y aplicaciones móviles. Es especialmente útil para empresas que buscan una personalización más profunda y una segmentación de audiencia avanzada.

SQL

El Lenguaje de Consulta Estructurada (SQL, por sus siglas en inglés) permite realizar consultas complejas y extraer datos específicos para análisis posteriores.

Estas cinco herramientas, junto con las habilidades para utilizarlas de manera efectiva, forman el núcleo de las competencias que un digital analyst debe poseer para tener éxito en su campo.



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