5 Aspectos que los diferencias:

El primer aspecto que diferencia a un analista de BI de un ingeniero de datos es el enfoque que tienen en la gestión de datos. Los analistas de BI se enfocan principalmente en el análisis y la visualización de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas. Por otro lado, los ingenieros de datos se enfocan en la gestión de los datos en sí, desde su recolección hasta su almacenamiento, procesamiento y análisis.

El segundo aspecto que diferencia a estos dos roles es el tipo de habilidades que requieren. Los analistas de BI suelen tener habilidades en análisis de datos, estadísticas y visualización, mientras que los ingenieros de datos suelen tener habilidades en programación, bases de datos y arquitectura de datos.

El cuarto aspecto que diferencia a estos dos roles es el nivel de experiencia requerido. Si bien los analistas de BI pueden comenzar su carrera con una formación en análisis de datos o estadísticas, los ingenieros de datos suelen requerir una formación más técnica en programación, bases de datos y arquitectura de datos.

El quinto aspecto que diferencia a los analistas de BI de los ingenieros de datos es su rol en el ciclo de vida de los datos. Los analistas de BI suelen trabajar en la fase final del ciclo de vida de los datos, es decir, en la visualización y presentación de los datos. Por otro lado, los ingenieros de datos trabajan en todas las fases del ciclo de vida de los datos, desde la recolección hasta el análisis y la visualización.

En resumen, aunque los roles de analista de BI e ingeniero de datos pueden parecer similares, existen algunas diferencias clave en términos de enfoque, habilidades, relación con los usuarios de los datos, nivel de experiencia y rol en el ciclo de vida de los datos. Ambos roles son importantes en la gestión de datos y trabajan en estrecha colaboración para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y mejorar su rendimiento.

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Pero si lo presentamos así con una simple línea temporal con un gráfico  de línea más el eje, eso hace que los datos sean mucho más digeribles para nuestras capacidades cognitivas y  nuestro cerebro entienda mejor,  aparte de que es capaz de entender un patrón.

Aquí tenemos otro ejemplo, es una tabla con datos, pero por el simple hecho de tener el color rojo en una sola columna,  nuestro cerebro automáticamente presta atención a esos datos, porque captura el patrón en la imagen y normalmente en nuestra cultura el color rojo en los datos nos indica una señal de alerta.

En caso de encontrarnos con un Dashboard como este,  podemos hacernos una idea de como van las actividades de Ventas y Alquileres de Propiedades de una empresa de Bienes Raíces y el simple hecho de estar compuesto de diferentes tipos de gráficos se nos hace fácil entender, comparar, determinar patrones y tendencias, representados en este panel diseñado con la herramienta de Power BI

Según el autor Colin Ware en el año 2000, definió la visualización de Datos como la representación gráfica de datos o conceptos.

Lo que se desea con la Visualización de Datos, a través de la representación gráfica,  es darle una forma comprensible a los datos, para que  nuestro cerebro entienda más fácil la información y nos ayude a la toma de decisiones correcta y oportuna.

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