Introducción
Guía Data Science - Análisis de datos: En el artículo anterior analizamos qué estudiar para trabajar como analista de datos y señalamos las principales áreas de formación (estadística, programación, bases de datos, visualización, Machine Learning y fundamentos de Big Data). Esta segunda pieza profundiza en una cuestión diferente: qué conocimientos necesita realmente un profesional para aplicar esas herramientas con criterio.
El mercado laboral no demanda solo dominio instrumental. El analista debe saber formular preguntas, evaluar la calidad de la información, interpretar resultados y comunicar conclusiones. El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum señala que el pensamiento analítico es considerado una competencia esencial por el 69 % de las empresas encuestadas, mientras que la alfabetización tecnológica alcanza el 51 % y las competencias en IA y Big Data el 45 %. Además, IA y Big Data aparecen entre las capacidades cuyo peso crecerá con mayor rapidez hasta 2030.
La diferencia es relevante, conocer una herramienta permite ejecutar una tarea; comprender el análisis faculta para saber si esa tarea responde realmente al problema planteado.
Pensamiento analítico, el conocimiento que organiza el proceso
Convertir una necesidad en una pregunta de datos
La primera competencia de un analista no pertenece a ningún software. Consiste en saber qué pregunta debe responderse.
“Analizar las ventas” no constituye todavía un problema analítico. Hay que determinar si interesa estudiar su evolución, comparar productos, explicar diferencias territoriales, identificar comportamientos anómalos o estimar la demanda futura.
Esta traducción de una necesidad empresarial a una pregunta cuantificable exige razonamiento, conocimiento del contexto y capacidad para establecer objetivos medibles.
El pensamiento analítico también implica formular hipótesis y someterlas a comprobación. Una correlación puede ser espuria, la diferencia entre grupos podría responder a la composición de la muestra y X tendencia deberse a cambios en la forma de medir una variable. El analista debe considerar explicaciones alternativas y reconocer la incertidumbre.
Estadística aplicada a la interpretación
El segundo gran componente es la estadística. El analista de datos no necesita convertirse necesariamente en un especialista teórico, pero sí comprender los métodos que utiliza. La base incluye estadística descriptiva, probabilidad, distribuciones, muestreo, inferencia, correlación y regresión, por supuesto, puede ampliarse hacia análisis multivariante y series temporales.
Este conocimiento resulta especialmente importante cuando las herramientas automatizan cálculos. Como sabemos, un programa puede producir cierto intervalo de confianza o ajustar el modelo en segundos, pero corresponde al profesional determinar qué significa el resultado, qué supuestos lo sustentan y cuáles limitaciones presenta.
Por ello, la interpretación no debe reducirse a observar un valor p. También hay que considerar magnitud del efecto, tamaño de la muestra, incertidumbre y relevancia práctica.
Calidad del dato y preparación analítica
Antes de analizar información hay que comprobar que esa información merece ser analizada. Nuestros profesionales en análisis de datos necesitan detectar valores ausentes, duplicidades, errores de formato, inconsistencias, problemas de codificación, unidades incorrectas, valores extremos y limitaciones de cobertura; también conocer la procedencia y trazabilidad de los datos.
Un dataset, por ejemplo, puede estar perfectamente estructurado y contener un error sistemático capaz de alterar todas las conclusiones posteriores. La competencia, por lo tanto, no consiste en comprender por qué se aplica una transformación, qué información puede perderse y cómo afecta al análisis. En proyectos de mayor escala, esta cuestión se complica, dado que la información suele proceder de múltiples sistemas y procesos de integración.
Comprender cómo están organizados los datos
El análisis requiere conocer la estructura de las fuentes. El profesional demandado hoy necesita distinguir tablas, relaciones, claves, dimensiones, hechos y, especialmente, granularidad. Si la tabla registra transacciones individuales y otra resume información mensual, combinarlas sin controlar esta diferencia puede generar duplicaciones o agregaciones incorrectas.
Esta comprensión estructural es fundamental incluso antes de escribir una consulta SQL. Ese analista necesita saber exactamente qué representa cada registro y qué relación existe entre las tablas.
SQL y Excel: conocimiento aplicado… no mecanización
La investigación académica sobre las competencias requeridas a los Data Analysts sitúa SQL como la aplicación técnica con mayor relevancia, seguida por Microsoft Excel, Tableau, Python y Power BI. El estudio analizó 94 aplicaciones informáticas y 94 términos técnicos asociados al trabajo de análisis.
El conocimiento profesional de SQL debe superar las consultas básicas e incluir JOIN, agregaciones, CTE, subconsultas, funciones de ventana y tratamiento temporal; también exige detectar cuándo una consulta modifica la unidad de análisis o produce duplicaciones.
Claro, Excel continúa teniendo utilidad en el entorno profesional. Su dominio incluye tablas dinámicas, funciones de búsqueda, Power Query y organización de información. Sin embargo, el conocimiento realmente valioso consiste en saber cuándo una solución manual deja de ser adecuada por volumen, complejidad o necesidades de reproducibilidad.
Programación y automatización
Ese analista del que estamos hablando necesita una competencia de programación que le permita construir procesos reproducibles y reducir tareas repetitivas.
Python y R son las alternativas más habituales. No es necesario convertir la elección del lenguaje en una cuestión excluyente. Python presenta un ecosistema particularmente amplio en Machine Learning, inteligencia artificial e ingeniería, mientras que R conserva una fuerte orientación estadística.
Más importante que memorizar funciones es aprender a estructurar el proceso, es decir, importar, transformar, validar, reutilizar código y documentar. Un análisis que debe actualizarse periódicamente puede beneficiarse enormemente de la automatización frente a la repetición manual.
Visualización para ir de los resultados a la comprensión
El análisis de datos para por representar información, pero sobre todo debe saber qué merece ser representado.
Por ejemplo, un gráfico de líneas permite estudiar evolución temporal, uno de dispersión ayuda a explorar relaciones entre variables, el histograma muestra distribuciones, etc. La elección depende de la pregunta, ahí cobra parra de su paso la reflexión analítica.
Por ello, herramientas como Power BI y Tableau deben complementarse con principios de diseño visual y razonamiento estadístico. La investigación sobre competencias profesionales las sitúa entre las aplicaciones relevantes para el perfil Data Analyst.
Ahora bien, también es necesario distinguir entre dato, hallazgo e interpretación. Que una variable haya aumentado un 12 % es un dato, que el incremento se concentre en una categoría es un hallazgo; explicar por qué ha ocurrido todo exige evidencia adicional.
Conocimiento del negocio y del dominio
El analista trabaja con datos, pero éstos siempre pertenecen a un contexto. Conceptos como “cliente activo”, “conversión”, “ingreso” o “churn” pueden tener definiciones específicas en cada organización. Conocer el dominio permite seleccionar métricas pertinentes y evitar resultados técnicamente correctos, pero poco útiles.
Esta competencia conecta directamente el análisis cuantitativo con la toma de decisiones. La intervención profesional necesita comprender qué significa X métrica para el área que la utiliza y qué consecuencias puede tener una determinada interpretación.
Pensamiento crítico, comunicación y aprendizaje continuo
Los conocimientos técnicos buscan complementarse con competencias transversales. El World Economic Forum sitúa, junto al pensamiento analítico, capacidades como creatividad, resiliencia, flexibilidad, agilidad, curiosidad y aprendizaje continuo entre las habilidades relevantes para la evolución del mercado laboral.
Para un analista de datos, esto significa saber explicar resultados a públicos diferentes, defender una metodología, reconocer errores y modificar una conclusión cuando aparece nueva evidencia. La comunicación rigurosa implica también declarar los límites del análisis. Es decir, necesitamos poder explicar qué muestran los datos, qué no permiten afirmar y qué grado de incertidumbre existe.
Gobierno, privacidad y ética de los datos
El analista ideal debe conocer, además de todo lo anterior, los principios básicos de gobierno y seguridad de la información. Nuestro trabajo puede involucrar datos personales, financieros, comerciales o estratégicos. Es básico comprender cuestiones como control de acceso, minimización, trazabilidad, conservación y uso legítimo.
La Comisión Europea señala en su informe de la Década Digital 2026 que España debe seguir aumentando la proporción de especialistas TIC y destaca la relevancia de la privacidad y la seguridad en el entorno digital.
La expansión de la IA generativa añade una nueva dimensión, ya que debemos verificar resultados y evitar introducir información sensible en sistemas que no estén autorizados para procesarla.
Big Data e inteligencia artificial
Por supuesto, el análisis no necesita necesariamente diseñar una infraestructura distribuida, pero sí comprender conceptos básicos de data warehouse, data lake, ETL/ELT, cloud, streaming y procesamiento distribuido.
Estos conocimientos permiten interpretar de dónde proceden los datos, cómo se almacenan y qué operaciones pueden ejecutarse en un entorno local o requieren infraestructura escalable.
El World Economic Forum sitúa IA y Big Data entre las competencias cuyo crecimiento será más rápido durante 2025-2030. Esta evolución obliga a comprender también las nuevas herramientas generativas. Los asistentes capaces de generar SQL, código o explicaciones pueden aumentar la productividad, pero requieren supervisión. Ese profesional altamente eficiente debe comprobar consultas, verificar cálculos y contrastar interpretaciones.
Un perfil multidisciplinar
El conjunto de estas competencias configura un perfil necesariamente híbrido. El analista necesita suficiente estadística para interpretar, programación para automatizar, conocimiento de bases de datos para obtener información, visualización para comunicar, conocimiento del negocio para contextualizar y cultura tecnológica para comprender la infraestructura.
Esta integración explica el valor de una formación especializada. El Máster en Big Data y Data Science de la UNED estructura sus 60 ECTS alrededor del enfoque multidisciplinar que resulta más atractivo para las actuales culturas corporativas y organizacionales.
Además, la estructura del programa incorpora ámbitos de aplicación como Text Mining y Web Mining, Big Data en el Sector de Seguros, transformación digital financiera y Turismo y Smart Cities. Esto permite situar las competencias analíticas dentro de problemas y sectores concretos estratégicos.
¿Cómo demostrar estos conocimientos?
Un currículum enumerar herramientas, pero en realidad demuestra mucho más un cuadro productivo sea capaz de resolver un problema completo. Un proyecto sólido debería mostrar cómo se parte de X pregunta, se obtienen y validan los datos, se selecciona método, se realiza análisis, se representan resultados y se formula una conclusión fundamentada.
Por eso, el portfolio de proyectos, los casos prácticos y los trabajos aplicados resultan útiles para demostrar competencias que una simple lista de tecnologías no permite evaluar.
Conclusiones
Los conocimientos necesarios para un analista de datos forman un sistema interdependiente. SQL, Python, R, Excel o Power BI son herramientas importantes, pero su valor depende de competencias más profundas: pensamiento analítico, estadística, comprensión estructural de los datos, conocimiento del dominio, capacidad crítica y comunicación.
Los datos disponibles sobre el mercado respaldan esta combinación. El World Economic Forum identifica el pensamiento analítico como competencia esencial para el 69 % de las empresas encuestadas y sitúa IA y Big Data entre las capacidades de crecimiento más rápido. La investigación específica sobre Data Analysts encuentra entre las principales competencias técnicas SQL, Excel, Tableau, Python y Power BI.
Por ello, la formación no debería organizarse como una lista de programas que memorizar. Debe construirse alrededor del ciclo completo del dato, es decir: plantear una pregunta, comprender la información, obtenerla, transformarla, analizarla, evaluar la incertidumbre y comunicar los resultados.
En sentido de lo anterior, el Máster en Big Data y Data Science de la UNED integra áreas como análisis multivariante, minería de datos y series temporales dentro de un itinerario modular.
El analista de datos actual necesita, en definitiva, una combinación equilibrada de competencia tecnológica y criterio intelectual. Las herramientas seguirán evolucionando, así que la capacidad para formular buenas preguntas, interpretar evidencia y producir análisis rigurosos continuará siendo el fundamento de la profesión.
FAQ: ¿Qué conocimientos necesita un analista de datos?
¿Cuál es el conocimiento más importante para un analista de datos?
El pensamiento analítico constituye una de las competencias más relevantes. El World Economic Forum señala que el 69 % de las empresas encuestadas lo considera esencial.
¿Qué conocimientos técnicos debe dominar?
Una base sólida incluye SQL, estadística, modelado de datos, programación con Python o R y herramientas de visualización y Business Intelligence.
¿Es necesario saber estadística?
Sí. Permite interpretar distribuciones, relaciones, muestras, incertidumbre y resultados de modelos.
¿Qué nivel de SQL necesita?
Debe comprender JOIN, agregaciones, CTE, subconsultas, funciones de ventana y problemas derivados de la granularidad.
¿Debe dominar Python y R?
No necesariamente. Es preferible adquirir profundidad en uno y conocer progresivamente el otro.
¿Necesita conocer Big Data?
Conviene comprender sus fundamentos, especialmente data warehouses, data lakes, ETL/ELT, cloud y procesamiento distribuido.
¿Qué papel tiene la inteligencia artificial?
Puede automatizar determinadas tareas de consulta, programación y documentación, pero los resultados requieren revisión y validación profesional.
¿Cómo puede demostrar sus conocimientos?
Mediante proyectos completos que evidencien capacidad para obtener, validar, analizar y comunicar datos. Un portfolio bien documentado puede complementar la formación académica.
¿Qué relación tiene con el Máster de la UNED?
El Máster en Big Data y Data Science de la UNED reúne el conjunto de competencias y habilidades especialmente pensadas para estructurar a los profesionales de élite en el análisis de datos.
Referencias bibliográficas
Huang, Y.-T., & Lee, C.-H. (2023). Investigation of essential skills for data analysts. Journal of Computer Information Systems. https://www.sciencedirect.com/org/science/article/pii/S1062737523000240
European Commission. (2026). Spain’s 2026 Digital Decade Country Report. European Commission. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/spains-2026-digital-decade-country-report
IndesIA. (2024). Observatorio dinámico de talento tecnológico. TalentHackers. https://www.indesia.org/wp-content/uploads/2024/06/Informe-Mercado-talento-2024.pdf
World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025. World Economic Forum. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
World Economic Forum. (2025). Skills outlook: The Future of Jobs Report 2025. World Economic Forum. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/3-skills-outlook/
World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025: Digest. World Economic Forum. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/
Universidad Nacional de Educación a Distancia. (2026). Big Data y Data Science aplicados a la Economía y a la Administración y Dirección de Empresas. Formación Permanente UNED. https://formacionpermanente.uned.es/tp_actividad/actividad/big-data-y-data-science-aplicados-a-la-economia-y-a-la-administracion-y-direccion-de-empresas
Máster en Big Data y Data Science. (2026). Estructura y metodología. UNED. https://www.masterbigdataonline.com/estructura.html