Funciones de un analista de datos: habilidades, perfil y oportunidades

Piensa en los datos como el oro puro, y en el analista de datos como el orfebre que transforma el material en obras de arte aún más valiosas. ¿Te interesa esta tarea? En esta guía te explicaremos qué hace un Data Analyst, cuáles son las funciones en análisis de datos, qué habilidades y herramientas necesitas para convertirte en uno y cuáles son las oportunidades laborales en México y otros países de América Latina.

Un analista de datos se encarga de recolectar, organizar e interpretar grandes volúmenes de datos. Su objetivo es encontrar patrones y generar resultados que permitan a las organizaciones optimizar procesos, diseñar estrategias y resolver problemas de negocio.

El analista de datos se dedica al retroanálisis; es decir, luego de que se producen los datos. A partir de este análisis del pasado, el analista identifica conexiones con el desempeño de la empresa y ofrece recomendaciones estratégicas para mejorar los resultados.

El papel que desempeña un analista de datos varía según la industria, pero, en términos generales, su día a día consiste en la realización de tareas como:

🔷 Extracción de datos: busca y recolecta conjuntos de datos entre distintas fuentes, como sistemas internos de la empresa, correos electrónicos, encuestas, registros de clientes o bases de datos externas.
🔷 Organización y limpieza: debe dar tratamiento a la información; es decir, seleccionar entre esa gran cantidad de datos aquellos que son de calidad, precisos y útiles para la empresa, mientras elimina algunos que contengan valores atípicos o estén duplicados. También necesita crear cierto orden para generar carpetas o conjuntos de datos, y acelerar futuros desarrollos.
🔷 Análisis de datos: aplica habilidades en estadísticas, conocimientos en ingeniería y matemática para desarrollar modelos predictivos. Aquí es común que utilicen lenguajes como SQL (para consultas en bases de datos), y Python o R (para análisis avanzados y automatización).
🔷 Detección de tendencias y patrones: puede analizar objetivamente el comportamiento de los clientes, ventas o procesos internos. Esta es la principal habilidad que aporta valor a una empresa, ya que la ayuda generar conclusiones, anticipar oportunidades o problemas.
🔷 Creación de informes y tablas: utiliza herramientas como Tableau, Power BI o Excel para comunicar estas conclusiones. De hecho, gran parte de su trabajo consiste en poder trabajar en conjunto con otros equipos de la empresa y comunicarles de manera efectiva sus predicciones.
🔷 Recomendación acciones estratégicas: con base en sus hallazgos y el aporte de información de calidad, ofrece rutas para optimizar desarrollos, mejorar campañas de marketing o facilitar la toma de decisiones en la empresa.

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Un analista de datos debe poseer conjunto de habilidades técnicas y blandas que le den la capacidad de interpretar humanamente los datos procesados. Es aquí donde radica la diferencia entre este y otros profesionales.

Entre las hard skills más importantes de un profesional de Data Analytics se encuentran:

🔶 Conocimientos en SQL para consultar bases de datos.
🔶 Excel, Python o R para análisis y construcción de modelos.
🔶 Aplicación de algoritmos para clasificar, predecir tendencias y comportamientos.
🔶 Manejo de herramientas de visualización como Tableau o Power BI.
🔶 Habilidades en inteligencia artificial y automatización.

Mientras que las soft skills relevantes para el Data Analytics son:

🔷 Pensamiento crítico para resolver problemas.
🔷 Comunicación clara para explicar resultados.
🔷 Trabajo en equipo.
🔷 Organización y atención al detalle.

La función de analista de datos siempre será optimizar procesos y generar mejores resultados. A continuación vamos a ver algunos ejemplos de cómo se vería eso en cada industria.

🔶 En e-commerce, el analista detecta cuándo los carritos de compra se abandonan más y propone estrategias de promoción para mejorar el volumen de facturación. También ayuda a identificar los productos que comienzan a estar en tendencia para ajustar el inventario.
🔶 En hospitales, analiza los datos de pacientes y asigna recursos según la demanda.
🔶 En supermercados, extrae datos, reconoce patrones de compra y planifica inventarios de manera eficiente.

Si bien más arriba mencionamos las habilidades y el manejo de herramientas esenciales, es cierto que el simple hecho de poseerlas, no es suficiente para que alguien sea Data Analyst. El perfil de un analista de datos también incluye curiosidad intelectual y ganas de aprender continuamente.

Este perfil combina las habilidades técnicas con una visión estratégica, un gran manejo de las matemáticas, conocimientos en ingeniería, estadística, programación, y adaptabilidad para cambiar de proyectos e industrias.

Ambas profesiones ayudan a tomar decisiones, pero la diferencia entre un Data Scientist y un Data Analyst se nota principalmente en la manera de trabajar la información, las herramientas que utilizan y su relación con los equipos.

Un analista toma datos históricos, los organiza y los interpreta para generar informes claros que los distintos departamentos puedan usar. De esta manera, colabora directamente con marketing, ventas o con directivos para tomar decisiones estratégicas.

En cambio, el científico de datos pasa la mayor parte del tiempo en el desarrollo de modelos predictivos, por medio de la programación y el trabajo con grandes cantidades de datos. Por este motivo, se enfocan más en el desarrollo técnico del sistema, que en la interacción diaria con equipos.

Elegir entre ambas profesiones implica decidir entre orientarte hacia el campo de la comunicación de datos y el análisis práctico, o hacia la programación avanzada y el modelado de datos. Puedes leer más al respecto aquí.

Es común confundir roles, pero se trata de campos de acción y perfiles distintos con tareas muy diferentes entre sí. Veamos qué hace un analista según el sector en el que trabaja:

Según el informe Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, las habilidades en análisis de datos y ciencia de datos se encuentran entre las más demandadas actualmente, y con los mejores salarios del mercado laboral global.

En mayo del 2025, Infobae posicionó al análisis de datos como una de las diez profesiones digitales más solicitadas en América Latina. Esta información deviene de un análisis que realizaron entre 39,000 vacantes tecnológicas que estuvieron activas durante el primer trimestre del año.

Según información publicada en Glassdoor en 2025, el salario promedio de un analista de datos en México es de $19,250 MXN mensuales, aunque la cifra puede variar según la experiencia, la industria y la ubicación.

🔷 De junior a middle: el sueldo mensual promedio aumenta alrededor de $4,000 MXN.
🔷 De middle a senior: el incremento es de $4,000 MXN mensuales adicionales.
🔷 De senior a leader: el salto es mucho mayor, pasando de $24,000 a $39,000 MXN mensuales.

Los datos de Payscale no se alejan mucho de esos números, ya que confirman que el salario anual promedio para un analista de datos es de $303,864 MXN, con sueldos que van desde $196,000 MXN (aproximadamente el 10% de los profesionales gana esto) y $594,000 MXN (el 60% gana esto).

Algunos de los sectores que buscan continuamente profesionales que se dediquen al análisis de datos y ofrecen las mejores oportunidades para crecer son:

🔶 Finanzas y banca.
🔶 Marketing digital.
🔶 E-commerce.
🔶 Salud.
🔶 Retail.
🔶 Logística.
🔶 Energía.
🔶 Telecomunicaciones.

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