| Publicado por: DMC Institute | Enero 2026 | Tiempo de lectura 5 min. |
El término Data Analytics se ha vuelto omnipresente en el mundo empresarial. Se habla de decisiones basadas en datos, dashboards, inteligencia artificial y modelos predictivos. Sin embargo, esta popularidad también ha generado confusión: ¿Data Analytics es solo hacer reportes? ¿Incluye machine learning?
Para entender qué es realmente Data Analytics y cómo impacta la toma de decisiones, es necesario explicar tanto el concepto como la realidad profesional que hoy existe.
Palabras clave: Data Analytics | Toma de decisiones |
- ¿Qué es exactamente Data Analytics?
Data Analytics es la disciplina que transforma datos en información útil para apoyar la toma de decisiones empresariales. No se limita a generar gráficos o reportes, sino que abarca todo el proceso que va desde los datos crudos hasta las recomendaciones accionables.
En términos generales, Data Analytics incluye cuatro tipos de análisis asociadas a preguntas clave:
| Tipo de Analytics | Pregunta clave |
| Descriptivo | ¿Qué está pasando en el negocio? |
| Diagnóstico | ¿Por qué está ocurriendo? |
| Predictivo | ¿Qué podría ocurrir si seguimos igual / qué es probable que pase? |
| Prescriptivo | ¿Qué decisión es la más conveniente? |
No obstante, aunque esta clasificación sigue siendo válida a nivel teórico, el mercado laboral ha fragmentado estas funciones en distintos roles profesionales, algo clave para entender cómo se aplica realmente el análisis de datos hoy.
- Data Analytics en la práctica: roles y especializaciones
- Data Analyst: el análisis descriptivo y diagnóstico
El Data Analyst es el rol más asociado tradicionalmente a Data Analytics. Su foco está en:
- Construir reportes y dashboards.
- Analizar variaciones y tendencias.
- Responder preguntas del negocio basadas en datos históricos.
Ejemplo de negocio: Un data analyst detecta que las ventas mensuales cayeron un 10%. Analizando los datos por región y producto, identifica que la caída se concentra en un canal específico.
Este rol trabaja principalmente con SQL, Soft BI (Power BI, Tableau), métricas de negocio, entre otros.
- Analytics Engineer: transformar datos para que sean analizables
En organizaciones más maduras ha surgido con fuerza el rol de Analytics Engineer, que se especializa en la transformación y modelado de datos. Transformar datos no es solo limpiarlos, sino:
- Unificar definiciones entre áreas,
- Crear métricas de negocio estandarizadas y a diferentes niveles (diario, mensual, por cliente).
- Diseñar modelos analíticos (tablas de hechos y dimensiones),
Ejemplo de negocio: Un analytics engineer construye una capa de datos que define claramente qué es “cliente activo”, “ingreso” o “churn”, garantizando que todos trabajen con las mismas métricas.
- Data Scientist: predicción y toma de decisiones automatizada
Aunque conceptualmente el data scientist también analiza datos, en la práctica su foco es distinto y su rol se ha independizado. Sus soluciones incluyen machine learning y pueden verse como:
- Modelos predictivos.
- Sistemas de recomendación.
Ejemplo de negocio: Una empresa de e-commerce utiliza modelos de machine learning para predecir qué clientes tienen mayor probabilidad de dejar de comprar y se les ofrece promociones personalizadas antes de que eso ocurra.
Hoy, el mercado distingue claramente entre Data Analysts que explica el pasado y el Data Scientists que estima el futuro. Ambos roles son complementarios, pero no intercambiables.
- Business Analytics: convertir datos en decisiones
Existe también un perfil menos técnico y más estratégico, muchas veces llamado Business Analyst, o alternativamente Commercial Analyst, Product Analyst, Marketing Analyst, etc. Este profesional no necesariamente construye dashboards, pero:
- Formula las preguntas correctas.
- Interpreta resultados y los traduce en insights accionables.
- Contextualiza los datos en la estrategia del negocio.
Ejemplo de negocio: A partir de los reportes existentes, un product analyst identifica que una funcionalidad clave no genera valor y recomienda priorizar mejoras en otra área del producto. Aquí el valor no está en la técnica, sino en la capacidad de decisión.
- Conclusión
Cuando Data Analytics se implementa correctamente, su impacto es tangible:
- Decisiones más rápidas y mejor fundamentadas (menor dependencia de la intuición).
- Alineación entre áreas a indicadores y métricas que todos pueden ver.
- Optimización de costos e ingresos al anticipar ocurrencias.
Data Analytics no es un único rol ni una sola herramienta. Es un ecosistema profesional que incluye perfiles técnicos, analíticos y de negocio, todos enfocados en el mismo objetivo: tomar mejores decisiones.