Análisis de Datos para Principiantes: Habilidades Que Te Hacen Invaluable

Cada vez que alguien mencionaba las tablas dinámicas, a mi amigo Jamie, que trabaja por cuenta propia, le entraba un sudor frío. Excel le hacía doler la cabeza, y la expresión toma de decisiones basada en datos en las reuniones le hacía recurrir a una tercera taza de café.

¿Avancemos cinco años? Ahora las empresas le pagan sumas astronómicas para que analice sus datos y les explique qué está ocurriendo realmente en sus negocios. Y no, no tiene ningún título sofisticado en ciencia de datos ni formación en matemáticas (se licenció en Filología Inglesa, por el amor de Dios).

¿Cómo logró pasar de tener fobia a las hojas de cálculo a convertirse en consultor de datos? He visto a varios amigos llevar a cabo esta transformación y hoy voy a compartir sus historias reales. Sin jerga técnica, sin hacer ver que se trata de algo complicadísimo, solo las habilidades reales que transformaron sus perspectivas profesionales —y que podrían hacer lo mismo por usted—.

Atención, spoiler: ¡resultó mucho más fácil de lo que pensaban!

No se trata de matemáticas, sino de trabajo de investigación

Cómo estos autónomos aprendieron a dejar de preocuparse y a apreciar los datos

El gran secreto que nadie le cuenta: para dominar los datos no hace falta memorizar fórmulas ni programar como un niño prodigio de Silicon Valley. Se trata de desarrollar una mentalidad de detective.

Tomemos como ejemplo a mi amiga Sophia, de Zinner. Su primer gran éxito no se debió a que realizara un análisis sofisticado. Ocurrió porque fue lo suficientemente curiosa como para preguntar: Un momento, ¿por qué las ventas de los martes son siempre más altas que las de los sábados? Eso parece al revés.

Resulta que la empresa llevaba TRES AÑOS realizando una promoción por correo electrónico los martes, y nadie se había molestado en comprobar si estaba programada para el día correcto. Trasladaron la promoción por correo electrónico al viernes, lo que se tradujo en un aumento inmediato de los ingresos. Su cliente pensó que era un genio, pero ella simplemente había planteado una pregunta obvia que a nadie más se le había ocurrido formular.

Fue entonces cuando se dio cuenta de algo fundamental: la mayoría de las personas se sienten tan intimidadas por los datos que ni siquiera los analizan con espíritu crítico. Simplemente aceptan cualquier tendencia que les presente la herramienta de generación de informes.

Aprende a cuestionar los datos: ¿De dónde vienen? ¿Quién los recopiló? ¿Qué falta? Y ya estarás por delante del 90% de tus colegas.

A nadie le importan los datos (lo que les importa son las respuestas)

Otro amigo mío que trabaja por cuenta propia, Alex, aprendió esta lección por las malas. Dedicó semanas a elaborar un magnífico informe de 30 páginas con gráficos codificados por colores para un cliente del sector minorista que nadie —y se refiere a NADIE— llegó a leer jamás. Su cliente pasó directamente a la última página y le preguntó: ¿Y qué deberíamos hacer de forma diferente?, y Alex no supo qué responder. ¡Vaya!

Desde entonces, ha seguido una estrategia sencilla que me ha compartido para que la tengan en cuenta en , Zinners y .

1. Descubra qué es lo que quita el sueño a los responsables de la toma de decisiones. En el caso de sus clientes del sector del comercio electrónico, suele tratarse de preguntas como: ¿Por qué abandonan los clientes sus carritos? o ¿Qué productos deberíamos dejar de comercializar?.
2. Parta de ahí y analice la situación en sentido inverso. Si les preocupa el abandono de carritos, necesita datos sobre el embudo de compra, no estadísticas generales de tráfico.
3. Coloque una nota Post-it junto a su ordenador con el siguiente mensaje: ¿Qué medida concreta deberían adoptar a partir de este análisis?. Si no es capaz de dar una respuesta clara, la tarea seguirá sin completarse.

Este enfoque le ha ahorrado a Alex innumerables horas dedicadas a analizar aspectos que a nadie le interesan. Y, aunque parezca contradictorio, ha simplificado considerablemente sus análisis. A menudo, la respuesta a una cuestión empresarial candente no requiere estadísticas complejas, sino simplemente examinar la parte adecuada de los datos desde la perspectiva correcta.

Las habilidades concretas que permitieron a mis amigos conseguir un empleo (y ganar dinero)

Mire, hay un sinfín de habilidades relacionadas con los datos que PODRÍA aprender. Pero no necesita la mayoría de ellas para empezar a marcar la diferencia. Estas son las que realmente han marcado la diferencia para los autónomos y los trabajadores a distancia de , según tengo entendido:

La magia de las hojas de cálculo que impresionó a sus clientes

Puede que Excel no sea muy glamuroso, pero cumple su función. Cinco fórmulas cambiaron la vida laboral de mi amigo:

• VLOOKUP: Le hizo parecer un mago al relacionar los nombres de los clientes con sus compras anteriores. Su cliente había estado haciendo esto manualmente… ¡vaya! El tutorial de Excel Easy sobre la función VLOOKUP, de , (muy adecuado para principiantes).
• Tablas dinámicas: Transformó una lista de clientes de 10,000 filas en información clara en 3 minutos. Consejo profesional de Taylor: “Aprende a arrastrar y soltar en las tablas dinámicas antes de abordar las cosas más avanzadas”. El tutorial de tablas dinámicas de Excel Easy (muy amigable para principiantes)
• COUNTIFS: Respondió a la pregunta ¿Cuántos clientes compraron el producto X pero no el producto Y? en segundos, en lugar de horas. Guía de COUNTIFS de Ablebits (apta para principiantes)
• Texto a columnas: Le ahorró tener que separar manualmente los nombres y apellidos en una lista de contactos. Probablemente, solo esta función le haya ahorrado entre dos y tres días de tediosas tareas de copiar y pegar a lo largo de su carrera. Guía de Excel Easy sobre Texto a columnas: (muy adecuada para principiantes)
• Declaraciones IF simples: Permítale categorizar automáticamente a los clientes como “de alto valor” o “en riesgo” según su comportamiento. Cualquiera puede aprender esto en 15 minutos. Documentación oficial de la función IF de Microsoft (muy amigable para principiantes)

No es nada del otro mundo. Podría aprender estas cinco cosas en un fin de semana y aumentar al instante su valor en el trabajo.

Visualización de datos (o cómo mi amigo dejó de hacer gráficos feos)

Madison solía crear los gráficos de Excel más horribles del mundo: gráficos circulares en 3D con todos los colores del arcoíris. Todavía se estremece al recordarlos.

A continuación, leyó Storytelling with Data, de Cole Nussbaumer Knaflic (un libro que, según ella, le cambió la vida) y aprendió algunos principios básicos:

1. Menos es más: elimine todo aquello que no contribuya a transmitir su mensaje. Líneas de cuadrícula, bordes, etiquetas innecesarias… todo desaparece.
2. Un gráfico, un mensaje: Si desea mostrar tres ideas diferentes, utilice tres gráficos distintos.
3. Utilice el color con moderación: utilice el gris para la mayor parte de los datos y resalte la información importante con un color que contraste.

Con solo estos pequeños ajustes, sus presentaciones adquirieron de inmediato un aspecto más profesional. La gente empezó a decir cosas como: ¡Vaya, qué claro está todo!, en lugar de entrecerrar los ojos con cara de desconcierto al mirar sus diapositivas.

Comprender de verdad las nociones básicas de estadística (¡por fin!)

Mi amigo de la universidad evitaba las estadísticas como si fueran una plaga hasta que un cliente le llamó la atención por no saber la diferencia entre el precio medio y el precio mediano de la vivienda (¡qué vergüenza!).

Resulta que solo hay que comprender unos pocos conceptos para dar la impresión de ser inteligente en las reuniones:

• Media frente a mediana: El precio mediano de la vivienda (300 000 dólares) puede resultar mucho más útil que la media (450 000 dólares) cuando unas pocas ventas de mansiones sesgan sus datos. Esta simple observación ha ayudado a Damon a evitar innumerables decisiones empresariales erróneas.
• Correlación frente a causalidad: El mero hecho de que tanto las ventas de helado como las muertes por ahogamiento aumenten en verano no significa que el helado provoque los ahogamientos. Comprender los hechos le evitó hacer algunas recomendaciones verdaderamente estúpidas.
• Significación estadística: Saber cuándo un patrón es real frente a una casualidad. ¡Una vez impidió que un cliente renovara completamente su sitio web basándose en el comportamiento de solo 12 visitantes!

La transformación de los datos brutos en información útil

El proceso de limpieza de datos

Los profesionales de datos a menudo informan que dedican hasta el 80% de su tiempo a limpiar y preparar datos. Este proceso poco glamuroso pero esencial incluye:

• Eliminación de entradas duplicadas
• Tratamiento de los valores que faltan
• Estandarización de formatos (fechas, divisas, etc.)
• Corrección de errores evidentes

Un análisis fiable se basa en datos limpios: en este caso se aplica el dicho si entran datos erróneos, salen datos erróneos.

Del análisis a la comprensión

El verdadero valor del análisis de datos radica en relacionar las cifras con sus implicaciones en el mundo real. Esto significa que:

• Identificación de patrones y anomalías
• Comparación de los resultados con los índices de referencia o con el rendimiento histórico
• Sintetizar los resultados en un relato coherente
• Cómo convertir las conclusiones analíticas en recomendaciones empresariales

Cómo presentar su análisis de forma eficaz

Técnicas de narración con datos

El análisis más sofisticado no sirve de nada si no se pueden comunicar los resultados de forma eficaz. La narración de datos combina:

• Una estructura narrativa clara (exposición, conflicto, desenlace)
• Uso estratégico de las visualizaciones de datos
• Un contexto con el que se pueda identificar y que guarde relación con las prioridades de las partes interesadas

Tenga en cuenta que cada tipo de público requiere un nivel de detalle distinto. Es posible que los directivos solo estén interesados en las implicaciones generales, mientras que los equipos operativos podrían necesitar información más detallada.

Cómo elaborar informes de datos convincentes

Los informes bien diseñados hacen que su análisis resulte accesible y se pueda aplicar en la práctica. Entre los elementos clave se incluyen:

• Un resumen ejecutivo en el que se destacan las conclusiones principales
• Jerarquía visual que guía a los lectores a través de los puntos importantes
• Elementos interactivos que permiten la exploración (cuando proceda)
• Recomendaciones claras basadas en sus conclusiones

Herramientas que estos autónomos utilizan realmente (y no solo aquellas que suenan impresionantes)

Todo el mundo tiene su propia opinión sobre las herramientas de análisis de datos. La mayoría de los artículos enumeran docenas de ellas que hay que aprender a utilizar. Sin embargo, los autónomos que conozco han construido todo su negocio basándose únicamente en unas pocas herramientas que les permiten hacer su trabajo sin que se les vaya la cabeza.

Sus herramientas para el día a día

1. Google Sheets: ¿No es Excel? Eso es lo que dice mi amigo trabajador remoto Liam. Para 90% del trabajo de sus clientes, Google Sheets gana debido a la colaboración en tiempo real. Puede unirse a una llamada, compartir su pantalla y ambos pueden editar el análisis juntos. La función IMPORTRANGE también le permite extraer datos de una hoja de cliente a otra, un cambio de juego para los paneles de control.
2. Looker Studio (antes conocido como Google Data Studio): Emma se resistió a aprender a utilizarlo durante MUCHO tiempo. Ahora lo utiliza cada semana. La versión gratuita se conecta con todo, desde Google Analytics hasta Hojas de cálculo, pasando por plataformas publicitarias. Sus clientes piensan que es un genio cuando convierte sus datos desordenados en un panel de control que se actualiza automáticamente.
3. Tableau Public : Cuando Ryan necesita crear algo más impactante visualmente para presentaciones o informes, Tableau es su herramienta de referencia. La curva de aprendizaje le hizo llorar de frustración, pero mereció la pena superar esas primeras semanas. Sus clientes mejor remunerados se interesaron por él tras ver los trabajos de su portafolio en Tableau.
4. Airtable : Mi amiga Jess dice que es como si las hojas de cálculo y las bases de datos hubieran tenido un hijo precioso. Ella lo utiliza para organizar proyectos complejos y conjuntos de datos que serían una pesadilla en hojas de cálculo normales. La función de vistas es mágica: los mismos datos se pueden mostrar en forma de calendario, tablero kanban o galería.
5. Zapier : No es estrictamente una herramienta de datos, pero Daniel, un freelancer de primer nivel, me cuenta que la utiliza para conectar entre sí todas sus demás herramientas. ¿Que los datos fluyan automáticamente desde los formularios rellenados por los clientes a una hoja de cálculo y, de ahí, a un panel de control? Es lo mejor. Insiste en que vale cada céntimo de los 30 dólares al mes que cuesta.
6. Mixpanel : Mi amiga Alicia, experta en productos, confía plenamente en esta herramienta para realizar un seguimiento del comportamiento de los usuarios. Afirma que es mucho más fácil de usar que Google Analytics a la hora de responder a preguntas concretas como ¿Cuántas personas completaron esta secuencia específica de acciones?. A sus clientes de startups les encantan los claros embudos de conversión que ella crea.
7. Notion : Sophie utiliza esta herramienta para realizar un seguimiento de su proceso de análisis. Crea bases de datos para registrar las solicitudes de los clientes, los pasos del análisis y las conclusiones; en definitiva, documenta todo su flujo de trabajo. Comparte vistas específicas con los clientes para que puedan ver el estado de sus solicitudes. Me evita tener que repetir el trabajo y me ayuda a justificar mis tarifas, me comentó.
8. Microsoft Power Automate : En entornos en los que predomina Windows, Dave, que actualmente se encuentra de viaje en Tailandia, utiliza esta herramienta para automatizar tareas repetitivas relacionadas con los datos. Configura flujos que extraen datos de los correos electrónicos, los depuran y los añaden a hojas de cálculo de seguimiento sin necesidad de intervención manual, lo que le permite dedicar su tiempo al análisis propiamente dicho.
9. Plausible Analytics : La alternativa a Google Analytics centrada en la privacidad, según mi buen amigo Leo, que se especializa en trabajar con clientes europeos preocupados por el RGPD. Le encanta su interfaz sencilla y afirma que se centra en las métricas que realmente importan sin abrumar a los clientes.
10. Hotjar : Para realizar un seguimiento específico del comportamiento de los usuarios en los sitios web, Carlos afirma que esto es lo más parecido a leer la mente que se puede conseguir. Utiliza los mapas de calor y las grabaciones de sesiones para mostrar a los clientes exactamente en qué puntos los usuarios se confunden o abandonan la página, lo que hace que sus recomendaciones resulten mucho más convincentes.

Cuando necesitan pasar al siguiente nivel

En el caso de proyectos más complejos, mis amigos más experimentados —, analista de datos autónomo — a veces se ven obligados a recurrir a medidas más contundentes:

1. Python con Pandas : Nia evitó programar durante AÑOS. Un gran error, según me cuenta. Resulta que Python no es ni de lejos tan difícil como temía. Para tareas repetitivas con datos, es un auténtico salvavidas. No tiene un nivel avanzado —básicamente copia y pega código de Stack Overflow y lo modifica—, pero cumple su función.
2. de SQL : Ken sigue teniendo una relación de amor-odio con el SQL. No le resulta intuitivo EN ABSOLUTO, pero no hay nada mejor que este lenguaje para trabajar con grandes conjuntos de datos. Aprendió los conceptos básicos a través de el curso gratuito de Khan Academy . No es divertido, pero es necesario.
3. R (Rarely) : Mi amiga Mira, que es académica, solo utiliza esta herramienta cuando trabaja con clientes del ámbito de la investigación o en proyectos estadísticos. La biblioteca de visualización ggplot2 permite crear gráficos muy atractivos que impresionan a sus clientes con mayor formación técnica.

Recursos de aprendizaje que realmente les han servido de ayuda

Tras haber perdido cientos de horas en cursos demasiado teóricos o avanzados, estos son los recursos que a mis amigos les resultaron realmente útiles:

• En serio, cómprese Storytelling with Data, de Cole Nussbaumer Knaflic. Madison lo relee cada año.
• Los cursos gratuitos de Google Analytics — y — le enseñaron a Raj más de lo que aprendió en sus clases de marketing de la universidad.
• “Microsoft Excel – Excel de principiante a avanzado” de Udemy por Kyle Pew. Espera una oferta, normalmente puedes conseguirlo por $15, dice Alex.
• El canal de YouTube , de Luke Barousse , titulado , explica conceptos complejos relacionados con los datos de una forma tan clara que incluso mi amigo Jamie, que no tiene conocimientos técnicos, los entendió perfectamente.

Aquí está la verdad: no necesitas 15 herramientas. Necesitas sentirte realmente cómodo con 3 a 5 herramientas que resuelven problemas reales. Domina lo básico antes de perseguir lo sofisticado.

Proyectos reales para ampliar su portfolio

La mejor forma de desarrollar habilidades de análisis de datos es mediante la práctica con datos reales. Considere estas ideas de proyectos aptas para principiantes:

1. Análisis de finanzas personales : Realice un seguimiento y visualice sus patrones de gasto utilizando sus propios datos financieros
2. Cuadro de mando de ventas : Cree una visualización de los datos públicos de ventas procedentes de Kaggle u otras fuentes
3. Análisis de redes sociales : Analice los patrones de interacción de sus propios perfiles en redes sociales o de los de una empresa
4. Análisis de reseñas de productos : Obtenga información valiosa a partir de las reseñas de Amazon u otras plataformas de comercio electrónico
5. Exploración de datos de salud pública : Trabaje con conjuntos de datos abiertos sobre temas como la COVID-19 o los indicadores de salud

Documente su proceso y sus conclusiones en un blog o en un repositorio de GitHub para demostrar sus habilidades a posibles empleadores.

La libertad de trabajar a distancia que los conocimientos en materia de datos han proporcionado a estos autónomos

Mi amiga Olivia nunca olvidará el día en que se dio cuenta de que podía llevar sus habilidades en el ámbito de los datos a cualquier parte. Estaba sentada en otra de esas reuniones de equipo desmoralizantes, mirando el reloj, cuando su teléfono vibró al recibir un correo electrónico del fundador de una startup:

¿Podría ayudarnos a averiguar por qué se están desplomando nuestras tasas de conversión? Estaremos encantados de pagarle su tarifa de consultoría.

Tres meses después, había dejado su trabajo y conseguido suficiente trabajo de datos freelance para reemplazar su salario, trabajando 20 horas menos a la semana. Eso fue en 2016, mucho antes de que el trabajo remoto fuera genial.

Hoy en día, su oficina son las cafeterías junto a la playa de Tailandia, la mesa de la cocina de sus padres cuando va a visitarlos y, la mayoría de los días, su propio sofá. Todo ello porque es capaz de hacer algo que a la mayoría de la gente le resulta intimidante: dar sentido a datos desordenados.

Si sueña con dejar atrás la vida en una oficina con cubículos, aquí tiene algunas formas reales en las que mi red de amigos autónomos está ganando dinero gracias a sus habilidades en el ámbito de los datos:

Datos sobre Empezar la semana que viene Zinns

• “Arreglar mi Google Analytics”: Mi amigo Raj dice que te sorprendería la cantidad de pequeñas empresas que tienen configuraciones de seguimiento completamente rotas. Él ha cobrado £500 por una auditoría de medio día y arreglos básicos. Todo lo que necesitaba era la certificación gratuita de Analytics de Google.
• “¿Qué deberíamos publicar en las redes sociales?”: Mi amiga Sara convirtió su experiencia en marketing + habilidades básicas de datos en un trabajo secundario analizando qué contenido de Instagram funciona mejor para las empresas locales. Ella realiza análisis simples en Hojas de cálculo, crea un informe conciso de una página y cobra $350 por auditoría social.
• “Ayúdame a entender mi encuesta de clientes”: Las empresas realizan encuestas constantemente y luego se sienten abrumadas por las respuestas. Ser capaz de categorizar las respuestas abiertas, encontrar patrones y visualizar los resultados es ORO. El primer proyecto pagado de mi amigo Jamie fue literalmente organizar 400 respuestas de encuestas en temas y hacer tres gráficos simples.
• Haz que mis datos tengan un aspecto atractivo: Aunque pueda parecer trivial, a los ejecutivos les repugnan las hojas de cálculo y los informes poco atractivos. Mi amiga Zoe, que es diseñadora, tiene todo un negocio dedicado a transformar paneles de control de Excel —importantes, pero de aspecto horrible— en algo visualmente atractivo. Cobra 75 € por hora solo por hacer que los informes sean más atractivos y fáciles de usar.
• Descubra qué falla en nuestra página web: Carlos utiliza herramientas gratuitas como Hotjar para observar el comportamiento de los usuarios y, a continuación, analiza en qué puntos se atascan o se confunden. Afirma que, sinceramente, es un trabajo fascinante, y que las empresas están dispuestas a pagar una buena suma para solucionar los problemas de conversión.

Tengo algo de experiencia: ideas para ganar dinero

• El “Terapeuta de Datos”: Así llama mi amigo Miguel a su rol favorito: sentarse con dueños de pequeñas empresas que están ahogándose en datos pero no saben qué métricas realmente importan. Creó una “Sesión de Claridad de Datos” donde identifica sus 3-5 números más importantes y construye un sistema de seguimiento simple. $1,200 por una sesión de medio día que literalmente hace llorar de alivio a algunos clientes.
• Paneles de control por suscripción : Una vez que se familiarizó con herramientas como Google Data Studio (ahora Looker Studio), mi compañera Priya comenzó a crear paneles de control personalizados que se actualizan automáticamente. A los clientes les ENCANTA no tener que realizar un seguimiento manual de sus métricas, y ella cobra una tarifa de configuración más una cuota mensual de mantenimiento.
• El analista a tiempo parcial: Muchas empresas necesitan ayuda con los datos, pero no cuentan con personal a tiempo completo. Tyler tiene contratos de 10 horas al mes con empresas emergentes, en las que, en esencia, actúa como su equipo de datos a tiempo parcial. ¡Obtiene unos ingresos constantes sin necesidad de comprometerse a tiempo completo!
• El traductor de datos: Mi compañera de Zinner, Aisha, actúa de enlace entre los equipos técnicos y los responsables de la toma de decisiones para explicar, en un lenguaje sencillo, qué significan realmente los datos. Este puesto es una auténtica joya si se cuenta tanto con conocimientos sobre datos como con habilidades comunicativas.

La mayoría de estos trabajos no requieren títulos ni certificaciones sofisticadas, sino simplemente la capacidad demostrada para resolver problemas reales. El portafolio de Miguel comenzó con proyectos de voluntariado para una organización sin ánimo de lucro local, lo que le llevó a conseguir sus primeros clientes de pago, lo que a su vez le llevó a… bueno, a contarme todo esto desde su cabaña en la montaña en lugar de desde un cubículo de oficina.

Ahí radica el atractivo de los conocimientos sobre datos. Usted ofrece algo que a la mayoría de la gente le intimida, ¡por lo que la barrera de entrada es menor de lo que podría pensar!

Aprendizaje y crecimiento continuos

De analista de datos principiante a intermedio

A medida que vaya adquiriendo confianza con las habilidades básicas, considere seguir esta progresión:

1. Domine las funciones de las hojas de cálculo y las visualizaciones básicas
2. Aprenda SQL para la recuperación y manipulación de datos
3. Explore Python o R para realizar análisis más avanzados
4. Desarrolle competencias especializadas relevantes para su sector

Los analistas más exitosos combinan los conocimientos técnicos con la experiencia en el sector, así que aproveche lo que ya sabe sobre su sector.

Cómo crear su red de análisis de datos

El aprendizaje se produce más rápidamente en el seno de la comunidad. Piénselo:

• Unirse a grupos centrados en los datos en LinkedIn o Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Participar en encuentros locales (virtuales o presenciales)
• Encontrar un mentor que pueda guiarle en su proceso de aprendizaje
• Compartir su trabajo y recibir comentarios

Experiencias reales con los datos: de no tener ni idea a convertirse en consultor

No soporto que los artículos hagan que todo parezca fácil y lineal. Por eso les pedí a mis amigos autónomos que fueran sinceros sobre sus complicados comienzos en el mundo del análisis de datos. Esta es una de mis historias favoritas, contada por Jamie:

2017: Coordinadora de marketing que no tenía ni idea de nada. Solía confundir la media con la mediana. Le sudaban las manos cuando le pedían que preparara las cifras para las reuniones.

2018: Me vi obligada a convertirme en la experta en Excel cuando un compañero dejó el trabajo. Pasé muchas noches en vela buscando en Google cómo usar la función VLOOKUP y ayuda con las fórmulas de Excel, por favor, Dios mío. Lloré dos veces en el baño de la oficina.

2019: Creó un panel de control de ventas que llamó la atención del vicepresidente. Empezó a ser convocado a reuniones en las que, en realidad, no tenía la cualificación necesaria para participar. Descubrió que, de hecho, era capaz de explicar los datos de forma que resultaran comprensibles para personas sin conocimientos técnicos.

2020: Se desató la pandemia. La empresa llevó a cabo despidos. Empezó a trabajar por cuenta propia por desesperación, cobrando una cantidad ridículamente baja (35 dólares por hora por un trabajo por el que ahora cobra 125 dólares por hora). Aprendió a utilizar Tableau a través de vídeos de YouTube mientras cenaba cereales.

2021: Consiguió su primer cliente de verdad en el ámbito de los datos a través de un amigo de un amigo. Seguía padeciendo el síndrome del impostor a diario. Descubrió que la mayoría de las empresas tienen unas prácticas de datos PÉSIMAS, y que incluso sus conocimientos básicos resultaban valiosos.

2022: Subió sus tarifas. Perdió algunos clientes, pero ganó otros mejores. Empezó a especializarse en análisis de comercio electrónico. Alcanzó por primera vez los 10 000 dólares en un mes, pero a continuación tuvo dos meses en los que prácticamente no tuvo trabajo y entró en pánico.

2023: Por fin encontró su ritmo con una combinación de clientes fijos y trabajos por proyectos. Comenzó a impartir talleres básicos de visualización de datos como nueva fuente de ingresos. Se dio cuenta de que siempre estará aprendiendo —y que, en realidad, eso resulta bastante divertido—.

En la actualidad: Dirige una consultoría rentable de análisis de datos especializada en marcas de comercio electrónico de tamaño pequeño y mediano. Sigue buscando cosas en Google a diario. Sigue cometiendo errores. De vez en cuando sigue sintiendo que no sabe lo que está haciendo, pero, aun así, sus clientes obtienen un valor extraordinario.

La cuestión es que este camino no ha sido una línea recta, y todos mis amigos autónomos TODAVÍA están intentando encontrar su camino. No es necesario tenerlo todo perfectamente planificado. Solo hay que empezar, cometer errores, aprender y seguir adelante.

Consejos prácticos

Si mis amigos a los que les dan pánico las hojas de cálculo pudieran volver atrás y darse un consejo a sí mismos, esto es lo que dirían:

1. Empiece por UN proyecto que realmente le importe. Analizar sus finanzas personales, sus estadísticas de la liga de fútbol virtual, sus datos de escucha en Spotify… lo que sea. Cuando le importa el resultado, aprender resulta menos tedioso.
2. No intente aprenderlo todo de una vez. Domine primero Excel o Sheets. Después, la visualización de datos. Y luego, quizá, SQL. No necesitará Python ni R hasta mucho más adelante, si es que alguna vez los necesita.
3. Visualice su trabajo lo antes posible. Cuando se está aprendiendo, es mejor contar con gráficos deficientes que no tener ninguno. El ciclo de retroalimentación que supone ver su análisis visualizado le ayuda a mejorar rápidamente.
4. Busque problemas reales que resolver. Ofrezca su ayuda a la pequeña empresa de un amigo, a una organización sin ánimo de lucro local o a un departamento de su empresa que esté pasando por dificultades. Los datos del mundo real son desordenados y complicados de formas que los tutoriales nunca logran reflejar.
5. Comparta lo que cree. Nada aceleró el aprendizaje de mi amiga Madison tanto como tener que explicar su análisis a otra persona. Esto pone de manifiesto de inmediato las lagunas en su razonamiento.
6. No compares tu capítulo 1 con el capítulo 20 de otra persona. Esos intimidantes científicos de datos en LinkedIn llevan años en esto. Tu viaje apenas comienza.

Lo mejor de las habilidades en el manejo de datos es que el nivel exigido es sorprendentemente bajo. La mayoría de las empresas se ven desbordadas por la información, pero carecen de conocimientos profundos. No necesitan algoritmos avanzados de aprendizaje automático, sino a alguien que pueda indicarles qué productos deberían dejar de vender o por qué sus clientes se marchan.

Puede convertirse en esa persona mucho más rápido de lo que cree.

Entonces, ¿con qué proyecto de small data va a empezar esta semana? Compártalo con la comunidad de Zinn Hub en los comentarios que aparecen a continuación.