En la actualidad, generamos una cantidad inimaginable de datos todos los días. Según Statista, la cantidad total de datos producidos a nivel mundial ha alcanzado los 62 zettabytes (un zettabyte equivale a mil millones de terabytes) en 2020, y se proyecta que en los próximos cinco años crecerá a más de 180 zettabytes.
Con esta explosión en el volumen de datos, la ciencia de datos y la inteligencia de negocios desempeñan un papel fundamental en ayudar a las organizaciones a dar sentido a esta información.
Mientras que las herramientas utilizadas por los científicos de datos se basan principalmente en la codificación, como Python, R, herramientas de línea de comandos, entre otras, los analistas de inteligencia de negocios utilizan herramientas sofisticadas basadas en una interfaz gráfica de usuario (GUI) como Tableau o Power BI.
La historia de la inteligencia de negocios
El término inteligencia de negocios fue acuñado por primera vez en 1865 por el autor Richard Millar Devens, quien lo utilizó en la Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes para describir cómo un financiero había logrado vencer a sus competidores al recopilar y actuar sobre información.
Sin embargo, los cimientos de la inteligencia de negocios moderna no llegaron hasta el desarrollo del disco duro, inventado por IBM en 195Esto permitió a los usuarios almacenar 5 MB de datos, lo cual constituía una gran cantidad de información en ese momento.
Dos años después, el investigador de IBM Hans Peter Luhn publicó un artículo titulado a business intelligence system, en el cual se presentaban los principios de la inteligencia de negocios y se destacaban los desafíos a los que se enfrentan las empresas al tratar y utilizar grandes cantidades de datos para tomar mejores decisiones. Por estas razones, Hans es considerado el padre de la inteligencia de negocios.
Entre los años 1960 y 1970, se desarrollaron los primeros sistemas de gestión de datos y sistemas de apoyo a la toma de decisiones, lo que llevaría en la década de 1980 a la creación del almacén de datos, que aún se utiliza en la actualidad.
Los almacenes de datos son sistemas que recopilan y organizan datos de diferentes fuentes en un repositorio central, lo que permite un análisis más efectivo y profundo. Avanzando rápidamente hasta finales de la década de 1990, los precursores de los sistemas de inteligencia de negocios modernos se convirtieron en una realidad gracias a las innovaciones tecnológicas, el surgimiento de las computadoras personales y el nacimiento de Internet.
El surgimiento del analista de inteligencia de negocios moderno
En las últimas dos décadas, el rol del analista de inteligencia de negocios ha evolucionado considerablemente. El auge de los grandes datos y el crecimiento constante del volumen de información han llevado a una mayor demanda de plataformas y herramientas de inteligencia de negocios sofisticadas para ayudar a los analistas a comprender los datos de sus empresas.
A finales de la década de 1990 y principios de la década de 2000, los analistas utilizaban herramientas como Excel, SQL o herramientas básicas de inteligencia de negocios para analizar y visualizar los datos de su organización. Sin embargo, con el lanzamiento de herramientas como Power BI, Tableau y Qlik, se espera que los analistas de hoy en día dominen varias herramientas en sus tareas diarias.
Además de tener experiencia técnica en herramientas específicas, se espera que los analistas modernos sean expertos en diversas áreas. Esto implica poseer habilidades sólidas en gestión de proyectos, conocimiento del dominio, narración de historias y habilidades de comunicación, que son requisitos mínimos para el analista moderno en la actualidad.
Teniendo esto en cuenta, es hora de responder a la pregunta principal planteada al principio: ¿Deberían los analistas de inteligencia de negocios aprender a programar? ¡La respuesta es sí!
El valor de aprender a programar para un analista de inteligencia de negocios
Mejora de las habilidades de resolución de problemas
Ya sea comprender el impacto de una prueba A/B en las métricas clave, crear paneles de control para los interesados y brindar recomendaciones basadas en información, los analistas de inteligencia de negocios resuelven problemas a diario. Aprender a programar puede acelerar estas habilidades, ya que la programación ofrece una nueva forma de abordar problemas técnicos.
La relación entre la programación y la mejora de las habilidades de resolución de problemas ha sido ampliamente estudiada, ya que capacita a los profesionales para pensar en un amplio espectro de soluciones para posibles problemas.
Mejor colaboración con otros miembros del equipo de datos
Los analistas de inteligencia de negocios a menudo forman parte de equipos de análisis o datos más amplios. Esto significa que colaborarán con profesionales que tienen experiencia en programación, como ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos. Un resultado clave de aprender a programar para los analistas de inteligencia de negocios es una mejor empatía y colaboración con otros miembros del equipo.
Aprender a programar ayudará a los analistas de inteligencia de negocios a formular mejores solicitudes a otros miembros del equipo, crear soluciones ad hoc que requieren habilidades de programación cuando el tiempo de los demás miembros del equipo es limitado y comprender mejor los flujos de trabajo de sus compañeros de equipo. Una mejor cohesión del equipo solo puede generar mejores resultados para la organización en general.
Crear visualizaciones de datos y flujos de trabajo más complejos
El dominio de herramientas de inteligencia de negocios como Tableau y Power BI es fundamental para los analistas de negocios modernos. Sin embargo, aprender a programar puede acelerar el flujo de trabajo de los analistas de inteligencia de negocios de varias formas.
En primer lugar, Tableau y Power BI ofrecen integraciones con R y Python. Esto permite a los analistas automatizar sus flujos de trabajo utilizando scripts en su herramienta de inteligencia de negocios favorita. Un ejemplo clave de esto es ejecutar Python en Power BI para automatizar una manipulación de datos en un conjunto de datos ampliamente utilizado.
Además, los lenguajes de programación como R y Python permiten crear análisis y visualizaciones de datos más complejas, que no son posibles en las herramientas de inteligencia de negocios. Por ejemplo, con paquetes como ggplot2 en R y Matplotlib en Python, los profesionales pueden diseñar visualizaciones e informes extremadamente personalizados.
Ser parte de la comunidad de código abierto
Un aspecto único de los lenguajes de programación es que casi todas las herramientas que utilizan los mejores profesionales e investigadores son de código abierto. Esto significa que cualquier persona en cualquier momento puede descargar las herramientas más poderosas y sofisticadas de forma gratuita, sin barreras de entrada.
Además, esto también significa que los profesionales pueden interactuar directamente con los creadores de estas herramientas, ofreciendo recomendaciones para mejorar el código fuente. Pertenecer a una comunidad de código abierto puede ayudar a los analistas a enriquecer sus carreras, conocimientos y reputación. Esto significa mejores oportunidades laborales en el futuro y conexiones más sólidas dentro del entorno de los datos.
Oportunidades de crecimiento profesional
Una de las ventajas principales de aprender a programar es la posibilidad de ampliar las oportunidades de carrera e incluso cambiar a otras trayectorias profesionales. La inteligencia de negocios es un campo amplio con diversas trayectorias profesionales, como analistas de datos, analistas de productos, desarrolladores de inteligencia de negocios y arquitectos de inteligencia de negocios. Los empleos relacionados con la programación tienen una gran demanda, ofrecen salarios elevados y mucha satisfacción, según las estadísticas de Glassdoor.
Ejemplos de estos roles son los puestos de analista de datos, que están estrechamente relacionados con el rol de inteligencia de negocios, pero requieren un mayor grado de conocimientos en programación y estadística. El salario medio de los analistas de datos en Estados Unidos es de alrededor de $94,687 al año y puede llegar hasta $391,000.
Además, continuamente vemos una gran demanda de ingenieros de datos y científicos de datos. Los ingenieros de datos tienen un papel relevante en la consolidación de grandes cantidades de datos, que serán explotados y utilizados por los científicos de datos para extraer ideas y construir modelos de aprendizaje automático. Los salarios medios para los ingenieros de datos y científicos de datos son respectivamente de $112,493 y $117,212 al año.
El futuro del rol del analista
A medida que la inteligencia de negocios continúa evolucionando, el analista de inteligencia de negocios moderno deberá evolucionar también. Adquirir habilidades de programación puede permitir una mejor resolución de problemas, una mejor colaboración con otros miembros del equipo, flujos de trabajo eficientes y complejos, oportunidades de crecimiento profesional y más.
Si este artículo te ha inspirado a comenzar a aprender a programar, asegúrate de consultar los recursos a continuación.
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