Por si no te has dado cuenta, hoy en día los datos son el nuevo petróleo y aquellos profesionales que aprenden a extraer valor de ellos son los más cotizados. De ahí que el rol emergente del Analytics Engineer esté ganando tanta popularidad, pues es una combinación entre un Data Analyst y un Data Engineer. Si estás intrigado por saber todo lo relacionado con esta profesión, aquí te lo explico de manera sencilla.
¿Qué es un Analytics Engineer?
Este profesional se diferencia de otros roles en el ámbito de los datos porque no solo se dedica al análisis, sino también a la creación de pipelines y al control de versiones. De este modo logra un flujo de trabajo más eficiente y colaborativo. Principalmente debe gestionar, transformar y modelar datos para que sean fácilmente comprensibles y accesibles para toda la organización.
El Analytics Engineer surgió como tal en 2018 y, desde entonces, ha sido indispensable en las empresas modernas, sobre todo si manejan grandes volúmenes de datos para tomar decisiones estratégicas. Su importancia radica en que se encarga de optimizar la explotación de datos, mejora las estrategias comerciales y los procesos de toma de decisiones.
Funciones de un Analytics Engineer
Al ser un perfil tan demandado, las funciones del Analytics Engineer están llenas de desafíos y tareas complejas. Algunas de las más destacadas son:
- Modelado y transformación de datos: Una de las principales funciones del Analytics Engineer es estructurar, limpiar y preparar los datos para su análisis. Esto asegura que los datos sean precisos y fiables, lo que es crucial para cualquier tipo de análisis posterior.
- Integración de datos y desarrollo de pipelines: Diseñar y desarrollar pipelines es otra tarea esencial. Estos pipelines se encargan de extraer, transformar y cargar (ETL) los datos de la más alta calidad, garantizando que estén listos para su uso en cualquier momento.
- Validación y pruebas de datos: Los Analytics Engineers no solo transforman datos, sino que también son responsables de validarlos y probar su fiabilidad. Esto incluye pruebas unitarias, de integración y de rendimiento, asegurando que los datos siempre sean precisos y estén listos para ser utilizados.
- Colaboración con las partes interesadas: Este rol requiere una estrecha colaboración con otros equipos y partes interesadas dentro de la empresa. Los Analytics Engineers trabajan codo a codo con Data Analysts, Data Scientists y otros usuarios finales para proporcionar conjuntos de datos que sean relevantes y accionables.
- Documentación de datos: Documentar los procesos de transformación y los flujos de trabajo es crucial para la transparencia y reproducibilidad. Un Analytics Engineer se asegura de que toda esta información esté bien documentada para que otros puedan entender y replicar su trabajo.
- Mejora continua y aplicación de mejores prácticas: Los Analytics Engineers se mantienen actualizados con las últimas tendencias tecnológicas y las mejores prácticas de ingeniería de software, como la modularidad y la reusabilidad del código.
Habilidades necesarias para ser un Analytics Engineer
Para ser un Analytics Engineer se deben combinar las habilidades técnicas y de negocio. Te presento algunas de las habilidades más demandadas:
- Experiencia en el sector de datos: Para ser un Analytics Engineer exitoso, es fundamental tener experiencia previa en entornos centrados en datos, ya sea como Data Analyst o Data Engineer.
- Dominio avanzado de SQL: El SQL es una de las herramientas más importantes para un Analytics Engineer. Dominar este lenguaje es esencial para poder manipular y transformar datos dentro de bases de datos.
- Competencias en programación: Además de SQL, es importante tener habilidades en lenguajes de programación como Python o R, que son esenciales para la visualización de datos y el desarrollo de modelos predictivos.
- Conocimiento de DBT y otras herramientas: DBT (Data Build Tool) es una herramienta clave para la transformación de datos, y un Analytics Engineer debe ser experto en su uso. Además, es recomendable estar familiarizado con otras herramientas de Business Intelligence (BI) y de ingeniería de datos, como Tableau, Looker, Snowflake y Google BigQuery.
- Ingeniería de software: Aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software es crucial para garantizar la eficiencia y la eficacia en el trabajo. Esto incluye la gestión de versiones, la modularidad del código y la documentación exhaustiva.
Salidas laborales y oportunidades
Como el campo del Analytics Engineer es uno de los más prometedores en la actualidad, muchas empresas están buscando contratar a estos profesionales para que les gestionen y exploten sus datos. Entre las salidas laborales más comunes se encuentran roles en empresas tecnológicas, consultoras de datos y grandes corporaciones que dependen del análisis de datos para tomar decisiones estratégicas.
Además, la demanda de Analytics Engineers sigue creciendo, lo que significa que los salarios y las oportunidades laborales son muy atractivos. Ten en cuenta que este es un rol que no solo ofrece estabilidad, sino también la posibilidad de trabajar en proyectos innovadores y desafiantes.
¿Cómo convertirse en un Analytics Engineer?
Hay varias rutas que puedes seguir en caso de que quieras convertirte en un Analytics Engineer. Podrías comenzar con una educación en matemáticas, estadística o informática. También podrías especializarte en ciencias de datos o análisis de negocios.
Además, es de vital importancia que adquieras experiencia práctica en el manejo de datos, ya sea a través de prácticas, proyectos personales o trabajos anteriores. Participar en nuestro Bootcamp de Big Data, Data Science, Machine Learning e IA, de KeepCoding, es una excelente manera de adquirir las habilidades necesarias para destacar en este campo.
El rol de Analytics Engineer es, sin duda, uno de los más interesantes y demandados en la actualidad. Si te apasionan los datos y quieres formar parte de una profesión que combina lo mejor de dos mundos, el análisis y la ingeniería, entonces este es el camino para ti. Además, con la demanda creciente en el sector IT, convertirte en un Analytics Engineer te ofrecerá no solo un salario atractivo, sino también una estabilidad laboral que pocos sectores pueden igualar.
