Por puestos relacionados a Business Intelligence (BI) se entienden tres posiciones puntualmente:

• Data Engineer: se encarga de dejarle “la data servida” a los otros dos roles. Tiene un manejo profundo de SQL, tecnologías cloud, paquetes de integración, y otras cosas que poco tienen que ver con el análisis de la data per sé. Son los que se encargan que los datos a analizar estén servidos para los siguientes escalones.
• Data Analyst: utiliza herramientas de análisis de datos, mayormente SQL y herramientas de visualización como Power BI o Tableau, para responder preguntas de negocio concretas. La idea es darle valor a los datos respondiendo preguntas concretas del negocio para tomar acción al respecto. Usualmente maneja una sóla “fuente de la verdad” como recurso de información, y no más. Puede también aportar al diseño y construcción de la misma.
• Data Scientist: a través de varias fuentes de información, y modelos de machine learning, intentan “predecir el futuro” y encontrar problemas de negocio futuros y posibles soluciones a los mismos. Estadística y matemáticas duras son muy amigas de este rol.

Los roles más comunes son los primeros dos, y podrían encontrar su paralelismo con back-end y front-end en programación: los data engineers buscan y dejan la data disponible, mientras que los data analysts se encargan de brindar información relevante que tenga valor de negocio.

Yo particularmente soy un data analyst, me dedico a responder preguntas de negocio, entendiendo cómo debería estar armada una base de datos óptima, aunque tengo skills de programación también. Me gusta más saber qué impacto tiene la información que encontré, que cómo conseguirla.

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Aprendé Power BI desde Cero con el curso de Power BI de Ánima Inteligencia con Cecilia Torres. Apurate, quedan pocos lugares!