¿Qué es ser un Data Analyst? Contado por un Analista de Datos
Summary
TLDRThe video script provides an insightful perspective on what it truly means to be a data analyst, as told by someone who has walked in those shoes. It emphasizes that being a good data analyst is not just about mastering SQL, Excel, or Python, but rather about the impact one can make on a business. This impact can come in various forms, such as insights, metrics, or data visualizations. The script delves into the history of data analysis, from the early days of data storage and decision-making to the modern era dominated by digital storage and the internet. It highlights the explosion of data generation in recent years and the need for new technologies to handle this vast amount of information. The video also discusses the blurred lines between different roles within data analysis, such as data scientists and data engineers, and stresses the importance of asking the right questions, identifying problems, and communicating effectively with stakeholders. Ultimately, the performance of a data analyst is measured by the business impact they can generate, not just their technical proficiency.
Takeaways
- 👋 Introduction: The speaker, Secreta la Mona, welcomes viewers back to the channel and introduces the topic of what it truly means to be a data analyst from her perspective.
- 🔍 Definition of a Data Analyst: Being a good data analyst is not just about mastering SQL, Excel, or Python but about generating impact on the business through insights, metrics, or data visualizations.
- 🛠️ Tools and Skills: While tools like Excel, Python, and effective communication are necessary, they are means to an end and not the definition of a data analyst.
- 💡 Purpose of a Data Analyst: The primary role of a data analyst is to solve complex, ambiguous, and real business problems by analyzing and decomposing them to propose data-based solutions.
- 📚 Historical Perspective: Data analysis dates back to the earliest human activities involving information storage and decision-making, with examples like Herman Hollerith and William Gossett.
- 💻 Technological Revolution: The advent of computers and the internet led to an explosion in data generation and distribution, creating new possibilities for data use and the need for new technologies.
- 🌐 Web 2.0 and Data: The rise of dynamic websites like Facebook and YouTube has led to unique user interactions, creating a vast amount of data that traditional technologies could not support.
- 📈 Big Data and Opportunities: The massive generation of data has led to the creation of over 15 million new jobs in the last decade, with roles ranging from data architects to analysts.
- 🔎 Market Expectations vs. Reality: The market often seeks specific technical skills like SQL, Python, and Excel, but the reality is that the scope of a data analyst role can overlap with other roles and is defined by business needs.
- 🤔 Critical Thinking: A data analyst must be able to ask questions, identify problems, and structure solutions, which is crucial for making an impact on the business.
- 🗣️ Communication and Influence: Effective communication and the ability to influence other teams and stakeholders are vital for ensuring that analytical insights translate into business impact.
Q & A
What does the term 'data analyst' really mean according to Secreta la Mona?
-According to Secreta la Mona, being a data analyst is not just about mastering SQL, Excel, or Python scripting. It's about the impact you can generate in the business, which can come in the form of insights, metrics, or data visualizations.
What is the primary role of a data analyst in a company?
-The primary role of a data analyst is to solve the most ambiguous and difficult real problems a company may have. This involves analyzing and breaking down these problems to propose data-based solutions.
Can you provide an example of early data analysis from the script?
-An early example of data analysis mentioned in the script is Herman Hollerith, who used punched cards to process census data, reducing a process that took 10 years to just a few months.
What was the significance of the advent of computers as mentioned in the script?
-The advent of computers, as mentioned in the script, led to the digital storage and an explosion in the generation and distribution of information worldwide, which was a significant technological revolution.
What is the role of Web 2.0 in the context of data generation?
-Web 2.0 transformed websites from static pages to dynamic platforms for sharing experiences among millions of users, creating a new ecosystem known as the Internet, which led to an immense amount of data being generated.
How has the generation of massive amounts of data impacted the job market?
-The massive generation of data has led to the creation of over 15 million new jobs in the last decade, with roles ranging from data architects to data analysts.
What are some of the tools and skills that a data analyst might need to know according to the script?
-Some tools and skills a data analyst might need include knowing Excel, writing code in Python, and effective communication. However, the script emphasizes that these tools are means to an end, not the definition of a data analyst.
What is the difference between what the job market looks for in a data analyst and the skills and tools that really matter?
-The job market often looks for specific skills like SQL, Python, and Excel, but what really matters is the ability to identify, collect, clean, analyze, and interpret data to solve business problems.
How does the script describe the overlap between the roles of a data analyst, data scientist, and data engineer?
-The script describes an overlap where the boundaries are often blurred, and a data analyst may perform tasks associated with different roles depending on the needs of the business.
What is the most important aspect of a data analyst's role according to the script?
-The most important aspect of a data analyst's role, according to the script, is the ability to ask questions, identify problems, and structure solutions to have an impact on the business.
How should someone new to the field of data analysis focus their learning efforts?
-According to the script, someone new to data analysis should focus on learning to identify problems, formulate them, and approach them effectively, rather than just worrying about technical skills.
Outlines
📊 Understanding the Role of a Data Analyst
This paragraph introduces the video's focus on the true meaning of being a data analyst, as experienced by the speaker who works for a Dublin-based company. It emphasizes the importance of data in decision-making and dispels common misconceptions about the role. The speaker shares their personal journey of understanding what it means to be a data analyst and invites viewers interested in the topic to learn more about the role and its impact on business. The paragraph also touches on the various tools and skills a data analyst might use, such as SQL, Excel, and Python, but clarifies that these are means to an end, not the definition of a good analyst. The core of the role is solving complex business problems using data-driven insights.
🔍 The Evolution and Impact of Data Analysis
The second paragraph delves into the history of data analysis, tracing its roots back to early human endeavors to store and make decisions based on information. It highlights significant milestones and figures, such as Herman Hollerith's use of punch cards for census data and William Gosset's work in improving beer quality through statistics. The paragraph underscores the revolutionary impact of digital storage and the internet, leading to an explosion of data generation and distribution. It discusses the emergence of Web 2.0 and social media platforms like Facebook and YouTube, which have created new ecosystems of user-generated content. The speaker notes the unprecedented amount of data generated in recent years, surpassing all historical data, and the subsequent need for new technologies and methodologies to handle this data. The paragraph concludes by discussing the creation of millions of new jobs in the data field and the demand for skilled professionals to harness the power of data in businesses like Google, Facebook, and Netflix.
Mindmap
Keywords
💡Data Analyst
💡Impact
💡SQL
💡Excel
💡Python
💡Data Science
💡Big Data
💡Data Infrastructure
💡Stakeholder Management
💡Problem Solving
💡Web 2.0
Highlights
Introduction to what it truly means to be a data analyst from the perspective of Secreta la Mona.
Being a data analyst in a company like Google, based in Dublin, involves using data for decision-making.
The concept of a data analyst is often ambiguous, and the video aims to clarify it from Secreta's personal experience.
A good data analyst is not just about being proficient in SQL, Excel, or Python, but about the impact they can generate in the business.
Impact can come in various forms such as insights, metrics, or data visualizations.
To generate impact, a data analyst might need tools like Excel, Python coding, or effective communication skills.
The primary role of a data analyst is to solve complex and ambiguous business problems using data.
A brief history of data analysis, dating back to the era before the internet and computers.
Examples of early data analysis include Herman Hollerith's use of punch cards for census data and William Gossett's work in improving beer quality.
Nikola Tesla predicted the technological revolution of computers, digital storage, and the internet in 1926.
The advent of Web 2.0 led to dynamic websites like Facebook and YouTube, creating a new ecosystem of user-generated content.
In the last two years, more data has been generated than in all of human history.
Traditional technologies could not support the massive amount of data, leading to the rise of big data and new computing methods.
The big data era has created over 15 million new jobs in the last decade, with roles like data architect and data analyst.
Large companies like Google, Facebook, and Netflix seek skilled personnel to exploit data for business opportunities.
The market often seeks specific technical skills like SQL, R, Python, Tableau, and Excel, but there is an overlap with other roles.
The reality is that the boundaries between roles are blurred, and a data analyst may perform tasks from different roles depending on business needs.
The core of a data analyst's role is to identify, collect, clean, analyze, and interpret data, with boundaries depending on the business needs.
Communication and influence over other teams and stakeholders are crucial for a data analyst's impact.
The performance of a data analyst is measured by the business impact they generate, not just their technical efficiency.
Advice for newcomers in the field to focus on learning to identify and address problems rather than just technical skills.
Conclusion and call to action for viewers to like, subscribe, and turn on notifications for more content.
Transcripts
hola soy secreta la mona y le doy la
bienvenida de nuevo al canal en este
vídeo les voy a estar hablando de qué
significa realmente ser un analista de
datos y se lo voy a contar desde mis
propios zapatos siendo un analista que
trabaja en una empresa gafas basada en
dublín presencia propia sé que estas
empresas utilizan los datos para toda
toma de decisiones y también sé que hay
muchos conceptos ambiguos dando vueltas
por internet de qué significa realmente
ser un data analista lo sé porque yo
mismo hace unos años estuve ahí buscando
qué significaba y queriendo entenderme
así que si te interesa el tema que ataca
que te muestro lo que es para mí la
versión de ser un analista y si te
gustan este tipo de vídeos suscribirte
al canal y ponerle un me gusta abajo
ser un buen analista de datos no trata
de que también se pasa a ser una cuenta
en sql que también maneja ese excel o
cuando puedas trapear la web con un
script en python o en ere a ser un buen
analista tiene que ver con cuánto
impacto vos puedas llegar a generar en
el negocio y cuando hablamos de impacto
puede venir en cualquier forma puede
venir en forma de un insight en forma de
una métrica o en forma de una
visualización de datos ahora para
generar este impacto si necesitas
ciertas herramientas como por ejemplo
saber excel escribir un código en python
o comunicar de forma efectiva y bonita
pero eso no define a un analista
principalmente estás ahí para solucionar
los problemas más ambiguos más difíciles
y reales que una empresa puede llegar a
tener vas a tener que plantear analizar
y descomponer estos problemas para luego
proponer soluciones basadas en datos
pero para entender mejor todo esto vamos
a recorrer un poco la historia
el análisis de datos se remonta a toda
actividad en la que el humano fue capaz
de almacenar información de alguna forma
y tomar decisiones a partir de esos
datos previo a la era de internet y las
computadoras podemos tomar ejemplos como
los de herman hollerith quien utilizó
tarjetas perforadas para cortar tiempos
de análisis sobre datos censales de un
proceso que demoraba 10 años acortarlo a
tan solo unos meses o como william
gossett estadista de la fábrica guineas
en 1900 una de las primeras cervecerías
del mundo en contar con su propio
laboratorio de estadística para mejorar
la calidad de sus cervezas pero no fue
hasta antes del 1926 en donde nikola
tesla predijera lo que es hoy en día una
de las más grandes revoluciones
tecnológicas de la historia humana la
aparición de las computadoras el
almacenamiento digital e internet tienen
una explosión en la generación y
distribución de información a lo largo
de todo el mundo poco después es cuando
nace la web 2.0 en donde los sitios web
ya no son páginas estáticas con
información fija sino un medio dinámico
para compartir experiencias entre
millones y millones de usuarios como
facebook en el 2004 y youtube 2005
podemos interactuar con estos sitios
comentar la izquierda subir contenido y
no sólo eso sino que la forma en que
interactuamos y el contenido que vemos
es único a nuestros propios gustos e
intereses creamos y dejamos nuestra
huella en un ecosistema totalmente nuevo
conocido como internet ahora te estás
imaginando bien esto es un montón de
data en los últimos dos años se
generaron más datos que en toda la
historia de la humanidad las tecnologías
tradicionales no podían soportar tanta
información lo que dio lugar a louis
data generando un mundo nuevo de
posibilidades para el uso de los datos y
la necesidad de nuevas tecnologías con
métodos de computación paralela como map
reviews hadoop spark la generación
masiva de datos y la necesidad de
responder preguntas tan básicas como
cuántos usuarios activos de una
plataforma en un mes empezaron a
requerir de grandes infraestructuras
sofisticadas y dieron lugar a la
creación de más de 15 millones de nuevos
puestos de trabajo en la última década
con aplicaciones de todo tipo desde
arquitectos de liniers data analista y
atrás artist
dentro de tantos roles diferentes
necesidades de negocios y recursos
disponibles grandes empresas como google
facebook y netflix salen en busca de
personal capacitado para explotar estos
datos la cantidad enorme de productos
infinitos aplicaciones y oportunidades
así que contratarán analistas sea algo
indispensable y muy rentable para estas
empresas ahora bien cuál es la
diferencia entre lo que el mercado busca
y parece ser relevante en un data
analista en comparación con las
habilidades y herramientas que realmente
importan el mercado busca este tipo de
habilidades sql ere o python table pavor
vijay excel y widgets inferencia
estadística pruebas hipótesis project
management stakeholder management entre
varios otros como podemos ver el alcance
de una lista de datos no está siempre
tan bien definido y muchas veces existe
superposición con otros roles como por
ejemplo con un data scientist a la hora
hacer una regresión o bien con un dato
ingenieril a la hora de tratar y
recolectar un conjunto de datos y eso
también los vemos en la descripción de
los puestos de trabajo de grandes
empresas la realidad que los límites son
difusos y un análisis puede estar
haciendo tareas de diferentes roles al
mismo tiempo según las necesidades de
neos todo lo que entre dentro de este
círculo va a estar a tu alcance todo lo
que toca la luz es nuestro reino
identificar recolectar limpiar analizar
e interpretarla los límites pueden ser
difusos y siempre van a depender del rol
de la organización y de la empresa en la
que estés básicamente de las necesidades
del negocio del momento pero siempre hay
algo muy importante eso es mucho muy
importante es que en tu rol vas a tener
que saber hacer preguntas saber plantear
problemas identificar cuáles son esos
problemas y elaborar estructuras para
poder resolverlo a su vez y esto lo
había mucho en mi trabajo la
comunicación y la influencia sobre otros
equipos y sobre tus stakeholders es
súper importante porque más allá de que
es la mejor cuerda del mundo o de que
optimice es un proceso que pase de 10
segundos a 2 segundos si eso no se lleva
a cabo en una definición de negocio no
va a tener impacto de hecho la forma de
medir la evaluación de desempeño de
estas empresas es midiendo qué tanto
impacto genera este en el negocio y no
qué tan eficiente fue tu query en la
mayoría de los casos en la mayor parte
del tiempo vas estar intentando resolver
estos problemas y articulando los medios
para poder llegar a estas soluciones más
allá de la herramienta o el conocimiento
técnico que
para analizar esos datos por eso si sos
nuevo en este mundo no te preocupes
tanto por las capacidades técnicas que
te faltan sino en aprender bien a
identificar un problema poder saber
plantearlo y abordarlo bueno y eso fue
todo gracias porque hasta el final si te
gustó el vídeo ponerle un me gusta acá
abajo hacer click en el botón rojo para
suscribirte y activar la campanita nos
vemos en el próximo vídeo chao
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