¿Data Engineer, Data Analyst o Data Scientist?

Hace algunos años lo normal en las ofertas de trabajo era encontrar demanda de roles de BigData o Business Intelligence, pero como todo, ha ido evolucionando y especializándose y ahora lo normal es encontrarte demanda de roles como Data Engineer, Data Analyst y Data Scientist pero ¿cual es exactamente la diferencia entre estos tres roles o disciplinas?

Si quieres enfocar tu carrera profesional al mundo de data es fundamental que entiendas la diferencia entre estos tres roles, ya que a menudo se confunden en la industria e incluso dentro de cada empresa pueden tener ligeras diferencias.

Así que en este post voy a intentar explicar (para no iniciados) el trabajo y responsabilidades de cada role desde un punto de vista general y dejaremos que cada empresa lo aplique como le parezca.

La pirámide de datos

Para comprender mejor la interconexión y la dependencia entre estos roles, imagina el flujo de datos en una organización como una pirámide de tres capas. Cada capa es indispensable y se construye sobre la anterior, garantizando que el valor de los datos se extraiga de manera eficiente y efectiva. Esta estructura jerárquica no solo ilustra las responsabilidades, sino también cómo el trabajo de un rol impacta directamente en el siguiente.

• Base de la pirámide: El Data Engineer se encarga de la infraestructura y organización). Esta es la capa fundamental ya que sin una base sólida de datos accesibles y de calidad, las capas superiores no pueden funcionar.

• Capa intermedia: El Data Analyst, generador de conocimientos e informes. Sobre la infraestructura del Data Engineer, el Data Analyst transforma los datos brutos en información comprensible y útil para el negocio.

• Cima de la pirámide: El Data Scientist predice y optimiza. En la cúspide el Data Scientist utiliza los datos organizados y los conocimientos generados para predecir el futuro y optimizar procesos, llevando el análisis al siguiente nivel.

1. El Data Engineer

Piensa en el Data Engineer como el planificador urbano y equipo de construcción de tus datos. Su trabajo es la columna vertebral de cualquier estrategia de datos, asegurándose de que la información no solo exista, sino que esté disponible, limpia y lista para ser usada por otros roles. Son quienes construyen las “carreteras” y las “tuberías” que conectan las fuentes de datos con los sistemas de análisis, garantizando que el tráfico de información fluya sin problemas y de manera eficiente.

¿Qué hacen?

Conectan fuentes de datos: Su día a día implica configurar y mantener sistemas para extraer datos de una multitud de fuentes. Esto puede incluir APIs de plataformas de marketing (como Google Ads, Facebook Ads, LinkedIn Ads), bases de datos transaccionales de la empresa (CRM, ERP), archivos de logs de servidores, datos de sensores IoT o redes sociales, etc. El objetivo es centralizar estos datos en almacenes de datos (Data Warehouses) como Snowflake o BigQuery o “lagos” de datos (Data Lakes) si se trata de volúmenes masivos y formatos variados.

Limpian y transforman datos desordenados (mediante procesos de ETL/ELT): La realidad es que los datos rara vez llegan en un formato perfecto. El Data Engineer es responsable de la limpieza, deduplicación, estandarización y transformación de estos datos. Por ejemplo, si los identificadores de anuncios o los nombres de campaña no coinciden entre diferentes plataformas, ellos diseñan procesos para unificarlos. También manejan valores faltantes o inconsistencias que podrían sesgar los análisis posteriores.

Automatizan procesos y optimizan la infraestructura: Configuran trabajos automáticos (conocidos como pipelines de datos) que se ejecutan regularmente, por ejemplo, cada noche, para que los datos frescos estén listos cada mañana. Además, optimizan el almacenamiento y el procesamiento de los datos para asegurar que todo funcione más rápido y sea escalable. Esto puede implicar la migración a nuevos servicios en la nube o la reestructuración de bases de datos para manejar un aumento repentino en el volumen de datos.

¿Por qué son importantes?

La importancia del Data Engineer no puede subestimarse. Sin los adecuados sistemas fiables y eficientes para la ingesta y preparación de datos, nadie más en la empresa puede hacer su trabajo de manera efectiva. Datos no fiables o inaccesibles significan que no hay análisis significativos, no hay predicciones precisas y, en última instancia, no hay decisiones de negocio basadas en evidencia. Son los responsables de la calidad y la disponibilidad de los datos.

2. El Data Analyst

Una vez que el Data Engineer ha organizado y preparado el terreno de los datos entra en juego el Data Analyst. Este role toma los datos recién recopilados y limpios y los convierte en información fácil de entender y, lo más importante, en conocimientos digeribles para el equipo de marketing, ventas o cualquier otro departamento. Son como tu traductor y narrador, uniendo los números brutos con las decisiones empresariales reales y dando sentido a lo que los datos nos dicen.

¿Qué hacen?

Extraen, limpian y exploran datos: Utilizan herramientas de consulta como SQL para extraer datos de las bases de datos centrales que el Data Engineer ha configurado. A menudo, realizan una limpieza adicional para inconsistencias o valores atípicos específicos de un análisis, como campañas con gasto cero o conteos duplicados accidentales. Su objetivo es explorar los datos para identificar patrones, tendencias y anomalías.

Crean paneles e informes interactivos: una de sus tareas principales es la visualización de datos. Construyen dashboards intuitivos y reportes detallados utilizando plataformas como Tableau, PowerBI o Looker. Estos paneles pueden mostrar métricas clave de rendimiento (KPIs), como el costo por click, las tasas de conversión y el ROI general por canal de marketing, permitiendo a los equipos monitorear el progreso y detectar problemas rápidamente.

Identifican tendencias y ofrecen recomendaciones accionables: Más allá de solo mostrar números, el Data Analyst interpreta los datos para responder preguntas de negocio específicas. Por ejemplo, podrían analizar si una campaña de correo electrónico tuvo un mejor rendimiento que los anuncios habituales o si un cambio en el sitio web afectó las tasas de conversión. Luego, se reúnen con los stakeholders para presentar sus hallazgos, traduciendo los datos en recomendaciones claras y prácticas: “Oye, gastamos un 20% más en Facebook la semana pasada, pero obtuvimos un 40% más de leads, así que dupliquemos la apuesta el próximo mes”.

¿Por qué son importantes?

El Data Analyst es fundamental porque traduce los datos brutos en conocimientos accionables. Son el puente entre la complejidad técnica de los datos y las necesidades estratégicas del negocio. Te dicen qué canales de marketing valen la pena, qué productos funcionan mejor, dónde hay cuellos de botella operativos o qué áreas necesitan una “revisión”. Su capacidad para comunicar eficazmente estos insights es lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos en lugar de intuiciones.

3. El Data Scientist

En la cima de la pirámide está el Data Scientist, el rol más avanzado y predictivo en el ecosistema de datos. Si el Data Analyst describe el pasado y el presente, el Data Scientist es el visionario que utiliza técnicas avanzadas para predecir resultados futuros y descubrir patrones ocultos y relaciones complejas que no son evidentes a primera vista. Se trata de dar forma y predecir el futuro, no solo de entender lo que ya ha ocurrido.

¿Qué hacen?

Construyen modelos predictivos y algorítmicos: Recopilan datos históricos (quizás de CRM, interacciones web, emails, etc.) sobre comportamientos específicos, como qué leads tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago. Luego, construyen y entrenan modelos de Machine Learning o Deep Learning utilizando lenguajes como Python (con librerías como pandas, numpy, scikit-learn, pytorch o tensorflow) o, en algunos casos, R para el análisis estadístico. Estos modelos pueden calificar leads, predecir la rotación de clientes (churn), detectar fraudes, optimizar precios o crear sistemas de recomendación personalizados.

Investigan el rendimiento y optimizan modelos: Su trabajo no termina con la creación del modelo. Un día típico podría comenzar revisando el rendimiento de un modelo implementado la noche anterior. Si la precisión disminuyó, investigarán si los nuevos datos están arruinando el modelo o si el modelo simplemente se está volviendo obsoleto y necesita ser reentrenado o ajustado. Esto implica un ciclo constante de experimentación, validación y mejora.

Colaboran y experimentan con nuevos algoritmos: A menudo, trabajan de la mano con los Data Engineers para asegurarse de que todas las características relevantes (como las marcas de tiempo de los clics o las visitas a la página) estén fluyendo correctamente y sean accesibles. También dedican tiempo a probar nuevos algoritmos, refinar los hiperparámetros de los modelos y buscar esos pocos puntos porcentuales extra en la precisión que pueden significar una gran diferencia en el impacto comercial.

¿Por qué son importantes?

El Data Scientist es crucial porque ayuda a las empresas a mantenerse por delante de la competencia. Utilizan datos no solo para explicar lo que sucedió en el pasado, sino para pronosticar lo que está por venir y sugerir cómo actuar al respecto. Su trabajo permite a las organizaciones tomar decisiones proactivas, identificar oportunidades de mercado, mitigar riesgos y optimizar operaciones de una manera que sería imposible solo con el análisis descriptivo. Son los innovadores que exploran las fronteras de lo que es posible con los datos.

Salarios y herramientas: ¿Qué esperar?

Los salarios en el campo de los datos pueden variar significativamente según la ubicación geográfica, el nivel de experiencia, el tamaño y tipo de la empresa, y la demanda del mercado. Sin embargo, para darte una idea general en Europa, las estimaciones promedio son las siguientes:

Data Analyst: Promedio de alrededor de €45,000 - €60,000 al año. En ciudades con alta demanda tecnológica como Londres, Berlín o Ámsterdam, estos salarios pueden ser más altos, mientras que en otras regiones podrían situarse en el extremo inferior de este rango.

Data Scientist: Promedio de alrededor de €55,000 - €80,000 al año. Este rango refleja la necesidad de habilidades más avanzadas en estadística, programación y Machine Learning. Los perfiles con experiencia en Deep Learning o investigación avanzada suelen alcanzar cifras más elevadas.

Data Engineer: Promedio de alrededor de €60,000 - €90,000 al año. Los Data Engineers a menudo son los que tienen el potencial salarial más alto debido a la complejidad y la demanda de sus habilidades en arquitectura de datos, construcción de pipelines robustos y gestión de infraestructuras a gran escala.

Es importante señalar que los Data Engineers y Data Scientists a menudo requieren una formación técnica más profunda, que puede incluir programación avanzada, Machine Learning, arquitectura de datos a gran escala o incluso doctorados en campos relacionados. Esto generalmente implica unos años extra de estudio y la realización de proyectos complejos, lo que naturalmente contribuye a sus rangos salariales más altos. Los Data Analysts, por otro lado, a menudo pueden comenzar con una comprensión más fundamental de los datos, como SQL o Excel y herramientas de visualización, y luego desarrollar sus habilidades a medida que progresan en sus carreras.

Herramientas clave

Data Engineers: Su arsenal incluye SQL para consultas de bases de datos, Python o Scala para construir pipelines de datos complejos, y frameworks como Apache Spark y Hadoop para el procesamiento de datos a gran escala. Las plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud son indispensables para alojar y gestionar la infraestructura de datos, utilizando servicios como S3, Data Factory, BigQuery, etc.

Data Analysts: La competencia en SQL es fundamental para extraer y manipular datos. Las herramientas de hoja de cálculo como Excel (incluyendo funciones avanzadas y VBA) siguen siendo muy utilizadas para análisis ad-hoc. Las plataformas de visualización de datos como Tableau, PowerBI o Looker son indispensables para crear informes y dashboards interactivos y comprensibles.

Data Scientists: Además de Python (utilizando librerías como pandas para manipulación de datos, numpy para computación numérica, y scikit-learn, pytorch o tensorflow para Machine Learning y Deep Learning), la experiencia en R para el análisis estadístico es un plus significativo. La familiaridad con la computación en la nube (AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform) es cada vez más común para la implementación y escalabilidad de modelos y la recuperación de grandes volúmenes de datos.

La confusión en la industria

Un punto crucial a comprender es la confusión inherente en la industria de los datos. La realidad es que los títulos de trabajo y las responsabilidades varían enormemente de una organización a otra, y eso a menudo crea ambigüedad sobre lo que realmente hace un rol de datos determinado. Esta situación puede deberse a varios factores:

• Evolución del campo: El mundo de los datos está en constante cambio, y las definiciones de roles no siempre se actualizan al mismo ritmo.

• Tamaño y madurez de la empresa: Una startup pequeña puede tener un “Data Scientist” que realice tareas de Data Engineering y Data Analysis debido a la falta de personal, mientras que una gran corporación tendrá roles muy especializados.

• Conocimiento de RRHH/reclutadores: A veces, los departamentos de recursos humanos o los reclutadores, que quizás no tienen un conocimiento técnico profundo, escriben descripciones de puesto que listan todas las palabras de moda relacionadas con los datos que pueden encontrar, incluso si el rol real podría no requerir la mitad de esas habilidades.

• Infraestructura existente: En otros casos, las empresas contratan a un Data Scientist, pero no tienen la infraestructura de datos lista para proyectos de Machine Learning a gran escala, por lo que esa persona termina haciendo principalmente tareas básicas de informes o limpieza de datos. Por el contrario, otra empresa podría contratar a un Data Scientist que realmente está construyendo modelos de IA de vanguardia a tiempo completo.

Todo se reduce a cómo cada empresa estructura y nombra sus roles. Por eso, es crucial ir más allá del título del puesto y profundizar en las tareas, expectativas y tecnologías reales que se utilizarán en el día a día. Durante una entrevista, no dudes en preguntar sobre los proyectos típicos, el tamaño del equipo de datos, las herramientas que utilizan y cómo se mide el éxito del rol.