Analistas de datos vs Programadores

En este artículo vamos a conocer características, diferencias y similitudes de dos roles muy importantes en la industria de datos, hoy cara a cara, mano a mano: Analista de Datos versus Programador. 

Para esto reunimos y les consultamos a César Brochero Castel, analista de datos y director académico del Bootcamp de Jupi Digital y a Mauro Zadunaisky, programador, Co founder y IT Advisor de Jupi.  

¿Quién es quién?

Les pedimos una definición de cada rol y César nos cuenta que en su experiencia, es amplio el espectro de actividades que realiza un Analista de Datos, son procesos relacionados con la toma de decisiones basadas en datos, desde la preparación del dato hasta la visualización y el consumo de esos datos por parte de quienes toman las decisiones en una organización. Ahí es donde el analista aporta valor, en cómo puede obtener el dato, limpiarlo, organizarlo, estructurarlo, crear el modelo analítico y después contestar preguntas de negocio a través de esas visualizaciones.

Ese es un poco el espectro de actividades y procesos en las que se mueve un analista de datos, concluye César su definición ampliada del rol del analista. 

Entonces le preguntamos a Mauro cuál es la incumbencia profesional de un programador. Nos comentó que a quienes tradicionalmente se les llama programador sería mejor, más formalmente, llamarlos desarrolladores de software. 

Cuando nos metemos en el mundo del desarrollo de software debemos pensar primero en ¿qué sería desarrollar software? y desarrollar software es hacer una app, hacer una app que se hace a través de la web o hacer una app móvil que se descarga en el teléfono desde el Play Store o desde el app store de de las distintas plataformas, pero también desarrollar software es hacer un proceso que corre,  por ejemplo: ¿Cuántas veces les ha pasado entrar al Home banking y que no funcione? y que diga: “Ven dentro de tres horas”, esto es porque atrás hay un proceso corriendo que está haciendo que las cuentas se concilian y que pasen datos de acá para allá, bueno todos esos procesos que corren en los sistemas son software. Otro ejemplo es que software también es lo que determina que se ve en las pantallas en el aeropuerto para ver si un vuelo está para partir o  no, cuánto falta para que salga, desde qué puerta sale, digamos software también es entrar en una página y pedir un turno para un médico o para un trámite. O sea software es lo que lee el código de barra en el supermercado para que eso determine cuánto sumara el ticket que se está pagando.

Entonces primero que nada hay que entender que el mundo del software es enorme, es amplio, tiene multiplicidad de disciplinas y de especialidades. Por ahí la diferencia está en que está muy fragmentado lo que es el el mundo del software, hay muchísimas especialidades, hay gente que se especializa en hacer el software que se instala en una plaqueta de una aspiradora robot por ejemplo, que cuando la aspiradora robot va recorriendo detecta que hay un juguete o un obstáculo y lo esquiva, o el software de Netflix que tenemos instalado que tiene un algoritmo que nos sugiere lo próximo para ver. 

Un perfil que confunde 

Hay un perfil que no es ni analista de datos ni programador que puede llegar a confundir un poco, se trata de quienes interactúan con los clientes, ellos son los analistas funcionales, hay que entender que el analista funcional si bien comparte la palabra analista es un rol completamente distinto. El analista funcional es el que está más cerca del negocio, el que entiende al cliente, el que entiende el valor que necesita el cliente extraer de este software que vamos a hacer, lo baja a una lista de requerimientos para después pasárselo a un equipo, un arquitecto, líderes técnicos y los programadores quienes son los que efectivamente escriben el código. 

El programador o los equipos de programación son los que hacen el software que va a generar los datos, que se van a guardar en una base de datos y que va a permitir que el analista después tenga la materia prima con la cual trabajar.

Saber o no saber

Una diferencia bastante importante entre analista y programador es que el programador puede no entender nada del negocio, recibir los requerimientos funcionales del analista funcional, que él sí tiene que entender del negocio y hacer su trabajo sin entender absolutamente nada de lo que está haciendo y funciona bien eso en la industria. En cambio el analista tiene que entender lo que está analizando y ahí hay una diferencia importante.

Como programador puedo desarrollar una app de deportes y jamás fui a un gimnasio o jamás jugué a ningún deporte, porque a mí me pasan los requerimientos funcionales del sistema y los puedo programar sin problema.

César nos planteó que sobre el final del trabajo de análisis es importante para poder procesar la información tener alguna habilidad de programación y Mauro nos dijo que al principio cuando uno tal vez está trabajando solo y no tiene un analista funcional necesita de alguien que conozca la empresa que solicita el desarrollo.

La persona que entiende mejor del negocio va a poder hacer mejor su trabajo, incluso si no lo necesita en términos estrictos y yendo del lado del analista vemos en Jupi Digital, que la gente que viene del mundo de programación, que viene de saber escribir código que está acostumbrada, que tiene el hábito de leer código y saber e imaginarse cómo eso se va a ejecutar, al principio tiene más facilidad, en las primeras clases que el que ya viene con algo de experiencia porque son programadores, porque hicieron un bootcamp de programación o porque estuvieron estudiando cualquier ingeniería, donde están acostumbrados a las fórmulas a las matemáticas, a los modelos más abstractos de pensamiento y hace que todo esto lo manejen más rápido y mejor pero también después a medida que va avanzando el bootcamp empezamos a ver casos de negocio más profundos y te das cuenta que tal vez un contador o un economista se da cuenta muy rápido de cosas que tal vez el ingeniero químico que la abstracción matemática lógica la tenía perfecto y entendía todo rápido le falta ese conocimiento y necesita de los otros compañeros para entender cuestiones financieras. 

¿Qué aprender?

En definitiva es muy difícil también cuando uno plantea su plan de carrera o cómo realizar su carrera en un mundo donde la especialización tiende a perder valor, como que pareciera ser que la tendencia con todo esto de la Inteligencia Artificial que puede ser cada vez más especialista en distintas cosas, hay una tendencia a pensar que los humanos tal vez tendríamos que empezar a hacer un poquito más generalistas pero la realidad es que el mercado de hoy paga por especialistas. Entonces es difícil este proceso de decidir hasta qué punto veo cosas de negocio, habilidades blandas, técnicas de marketing de venta de un emprendimiento, cuando salgo al mercado y me piden ser especialista en tres herramientas o en estas cuatro técnicas de hacer cosas, entonces hay que hacer un balance.

Características

Siempre les decimos a las personas que ingresan al bootcamp de Jupi Digital: alguien que desea dedicarse al análisis de datos debe ser muy curioso. Tiene que explorar constantemente, buscar soluciones a problemáticas con los datos disponibles y consultar múltiples plataformas. Hoy en día, los datos están más accesibles que nunca; hay información por todos lados y, muchas veces, es posible consumirla de forma gratuita. Se trata de ver cómo integrar un dato con otro y mantener siempre la curiosidad. Por ejemplo, preguntarse: “¿Por qué vendo más helados cuando llueve?” para formular una hipótesis y luego respaldarla adecuadamente con datos. No hay que temer a la tecnología; es necesario trabajar con herramientas de datos y otras más específicas. Pero, al igual que el mundo de los datos, la tecnología ha avanzado y es muy fácil de aprender, con una curva de aprendizaje rápida. Además de los canales de YouTube y las comunidades, hoy es muy fácil encontrar apoyo. Por supuesto, todo lo relacionado con el bootcamp nos permite ir directamente a lo específico.

Ambos coinciden en que una habilidad fundamental para un programador y un analista de datos es tener una alta tolerancia a la frustración. Eso se traduce en ser muy paciente y consciente de que las cosas toman su tiempo.

Para el nuevo, el junior o el novato en programación o análisis, le sorprende pasar cuatro horas lidiando con una coma. Se pregunta cómo es posible que eso ocurra: "No puede ser que perdí cuatro horas en encontrar eso". Sin embargo, alguien con experiencia, como un senior, sabe que es absolutamente normal, incluso esperable. Y aunque a nadie le gusta perderse, les decimos a los ingresantes: "Hace más de 20 años que nos dedicamos a esto y todavía nos sigue pasando".