Hace unos días tuve el gusto de sentarme a charlar con Maia Buzarquis en su podcast Mai Analytics. La idea era hablar de lo que no aparece en los cursos ni en las descripciones de puesto: cómo es realmente trabajar como analista de datos. Fue una conversación muy natural, y quería dejar por escrito algunas de las ideas que salieron.
El analista como puente
Una de las primeras cosas que hablamos fue qué es, en la práctica, un analista de datos. Mi forma de verlo es que somos una especie de comodín: el puente entre lo que el negocio necesita y la solución técnica que lo resuelve. Para cumplir ese rol, la herramienta más importante no es un lenguaje ni un software, sino la curiosidad. Entender cómo funcionan los procesos que hay detrás de los números es lo que hace que un análisis tenga sentido.
Preguntar bien vale tanto como saber programar
Muchos de los errores típicos al empezar no son técnicos. Subestimar la complejidad de un pedido, o construir un reporte impecable que después nadie usa, son cosas que nos pasan a todos. La diferencia la hace saber hacer las preguntas correctas antes de abrir cualquier herramienta, y comunicarse de forma clara y asertiva con quien pide el trabajo.
Cuando todo es urgente
Otro tema fue cómo manejar varios proyectos al mismo tiempo sin que la presión te pase por encima. Hablamos de priorizar con criterio, por ejemplo con la clásica matriz urgente/importante, y de apoyarse en herramientas de organización como Notion para no depender de la memoria.
Qué miro cuando contrato
Cuando entrevisto a alguien, lo técnico pasa a segundo plano. Me interesa mucho más la capacidad de resolver problemas, la actitud y algo que parece obvio pero no lo es: saber buscar. Alguien que sabe encontrar respuestas por su cuenta aprende cualquier herramienta.
El stack: sí, Excel también
Python y Power BI son herramientas centrales en mi trabajo, pero no hay forma de esquivar Excel. Sigue siendo el idioma común con el negocio, y dominarlo es indispensable.
Liderar no es lo mismo que mandar
Una parte de la charla que disfruté mucho fue sobre liderazgo técnico. Ser líder no es ser jefe: es enseñar, acompañar y lograr que el equipo gane autonomía. El micromanagement puede dar resultados a corto plazo, pero no forma personas.
IA: aliada, no piloto automático
Obviamente hablamos de inteligencia artificial. La uso todos los días (Claude es mi favorita por cómo razona), pero con una advertencia clara: delegar todo el proceso en la IA sin supervisión humana es un error. La herramienta potencia tu criterio; no lo reemplaza.
Si estás pensando en arrancar
El consejo con el que cerramos: no esperes a sentirte listo para empezar. En este rubro el aprendizaje no termina nunca y las tecnologías cambian todo el tiempo, así que el mejor momento para arrancar es ahora.
Mirá el episodio completo acá:
Un agradecimiento especial a Maia, por la invitación y por el espacio que está construyendo para la comunidad de datos. Si te interesa este mundo, te recomiendo pasar por el canal de Mai Analytics: hay muchísimo contenido valioso con invitados de distintos perfiles.