¿Qué son los analistas de datos (data analyst)?
Un analista de datos es un profesional que estudia las fuentes básicas o primarias (datos), discriminando cuales son las realmente determinantes, interpretándolas, convirtiéndolas en información y logrando establecer estrategias válidas para la empresa. Cuando comencé en mi carrera profesional, era un puesto habitual en las grandes corporaciones, sobre todo aquellas asociadas al mundo bursátil , donde se explotaba con el ánimo de establecer estrategias a largo que se aplicaban a decisiones de inversión. Hoy tiene una mayor implantación y las organizaciones empiezan a apreciar lo importante que es saber interpretar la realidad desnuda.
Habitualmente los analistas de datos son puestos profesionales ocupados por estadísticos, economistas, matemáticos, ingenieros… y últimamente también por otros perfiles como físicos o informáticos. Realizan el análisis cuantitativo de la compañía y para ello ponen en marcha una serie de funciones canónicas que podemos enumerar aquí:
- Recogida (muestreo) y preparación de los datos para el análisis (limpieza, clasificación). Cuando estos datos son en grandes volúmenes, a niveles de millones de entradas, categorías y variables, podemos hablar de que es un analista Big Data.
- Los datos se procesan y agrupan, lo que te permite analizar de forma estadística y buscar patrones en conjuntos de información, normalmente utilizando herramientas de macrodatos. Esta fase es la que da nombre a su labor. Nótese que se buscan patrones, pero también anomalías. Ovejas negras y resultados inesperados valen su peso en oro.
- A partir de ahí, se lleva a cabo una visualización y comprensión de los datos para obtener resultados actuales y determinar las tendencias futuras. Para ello se utilizan herramientas informáticas que hoy en día pueden proporcionar esa información: las conocidas como inteligencias artificiales. Pero también la acción humana tiene presencia fundamental vía intuición, experiencia, pensamiento lateral y la comprensión del comportamiento humano (a veces irrracional)
- Llega entonces el momento de formular hipótesis y propuestas para mejorar a nivel empresarial. Normalmente mediante la creación de estrategias, la modificación de comportamientos actuales y la toma de decisiones de autoprotección y crecimiento. Es lo que llamamos informe.
Funciones no canónicas del analista de datos
Además de estas labores canónicas yo añadiría otras, derivado de mi conocimiento de estar pegado al terreno y de luchar día a día por la obtención de información: el analista ha de saber crear esas fuentes de datos desde cero, imaginativamente o descubriendo fuentes indirectas. Y ha de saber desarrollar la cultura de la minería de datos en su organización. Porque en el mundo real, en las empresas españolas la cultura del análisis de datos no existe o es de implantación muy reciente venida desde fuera (empresas multinacionales). O que se considera un asunto menor prescindible en caso de crisis (como el marketing). Por tanto, se carecen de esas fuentes de datos o están bastardeadas con sesgos y contaminaciones de procedimiento. Y el analista ante todo ha de ser realista.
Como vemos, la automatización de procesos y la inteligencia artificial ayuda y sustituye muchas de las actividades humanas. Y en la labor del analista de datos sólo lo hace para facilitar su labor, porque nos ahorra horas de trabajo tedioso. Pero el comportamiento humano, en toda su grandeza y miseria, influye decisivamente en la labor del data analyst, allá donde todo ha de ser aséptico y automático.
Los datos como historia
Esta infografía se ha hecho muy famosa, hasta el punto que la he visto circulando continuamente por las RRSS. En concreto, la ví en un perfil de linked-in que sigo habitualmente, el de Marc Vidal. (Ya están tardando en seguirlo).
Es muy bonita, aclara mucho sobre la labor de los analistas de datos y el investigador de mercados en particular. Pero es peligrosa. Explico el porqué.
Los datos se torturan hasta que confiesan
Lo vemos diariamente en los medios de comunicación: se anuncian los datos de paro de España del mes de septiembre, celebrados a bombo y platillo por los miembros del Gobierno que aprovechan para destacar las bondades de la reforma laboral de su partido, las políticas sociales y (sorna mode on) el gran trabajo que realizan. ESOS MISMOS DATOS, interpretados por la oposición, indican el desbarajuste de las políticas del Gobierno, la confirmación de las previsiones más pesimistas, (Donald Trump mode on) y la manipulación de los medios de comunicación.
¿Quien tiene razón? ¿Hasta qué punto la interpretación de UN MISMO DATO puede ser tan diferente?
Los datos se rodean de mentiras, de relatos, de excusas, de política. Se destacan unos u otros en función de los intereses de cada uno de los grupos mientras que se ocultan otros o se plantean fuera de contexto. Se interpretan de forma sesgada cuando no se manipulan directamente. Tal y como decía mi profesora de Investigación de Mercados con amarga queja, «a los datos se les tortura hasta que confiesan». Hasta que, con pequeños detalles, se van cambiando y tergiversando los resultados. De forma que finalmente expresan lo que el poseedor (o comunicador) de los mismos quiere expresar.
De ahí que muchos no ven lo que no quieren ver. Y surgen explicaciones del tipo «No lo podíamos saber». Pero los datos estaban ahí. Lo que ocurre es que no lo queríamos saber.
La importancia de entrar a la sala bien duchado
En el transcurso del trabajo de los analistas de datos, estamos obligados a dar información, no datos. Es decir, hemos de interpretarlos, explicando el porqué de los mismos y su origen. Porque nuestro cliente quizás no sepa interpretar los datos, saber qué significan o simplemente ponerlos en contexto. Un 5% puede ser mucho si hablamos de inflación pero poco si hablamos de rentabilidad. Puede ser mucho para un hipocondriaco o poco para un optimista convencido. El vaso se ve medio lleno o medio vacío constantemente y el analista de datos ha de crear la historia que hace comprensible y útil la información que ha recopilado, para que la toma de decisiones sea viable. Esa es la clave de su trabajo y lo que lo convierte en un elemento fundamental en la empresa hoy. Se ha de mojar. Y no siempre es fácil ser valiente.
Es por eso que, cuando en la infografía nos indican que con los datos se puede elaborar una historia, podemos decir que llevan mucha razón. Pero hemos de tener mucho cuidado. Porque el peligro está justo ahí. Y lógicamente no me refiero a equivocarnos, algo que todos podemos hacer. Sino al hecho de introducir nuestro propio sesgo, nuestra opinión o nuestra influencia. De que la historia no sea la que está en los datos sino la que nosotros queremos contar. Inconscientemente o deliberadamente.
Por ello cada trabajo se ha de revisar por uno o dos investigadores independientes adicionales al analista principal, si es posible analistas de otros campos o con otros intereses. Se ha de contar con un criterio aséptico, es decir, se ha de entrar bien duchado, con la mente limpia y sin presiones emocionales. Y se ha de evitar que los afectados por los datos sean quienes interpreten los datos: es por eso que es recomendable auditar constantemente y externalizar el servicio de los analistas de datos . Porque los intereses pueden terminar influyendo en las interpretaciones o creando cámaras de eco en las organizaciones.
Y esto sí que lleva, irremediablemente, al fracaso.
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