Habilidades requeridas para un Analista de Inteligencia de Negocios y cómo evaluarlas

Los analistas de inteligencia empresarial (BI) son el núcleo de la toma de decisiones basada en datos. Ellos transforman datos complejos en perspectivas procesables que ayudan a las empresas a mejorar las estrategias y el rendimiento.

El puesto requiere una combinación de habilidades técnicas como el análisis de datos, el dominio de herramientas de BI como Tableau o Power BI, y habilidades blandas que incluyen el pensamiento crítico y la comunicación efectiva.

Los candidatos pueden escribir estas habilidades en sus currículums, pero no se pueden verificar sin pruebas de habilidades de Analista de Inteligencia Empresarial en el trabajo.

En esta publicación, exploraremos 8 habilidades esenciales de los analistas de inteligencia empresarial, 9 habilidades secundarias y cómo evaluarlas para que pueda tomar decisiones de contratación informadas.

8 habilidades y rasgos fundamentales del analista de inteligencia empresarial

9 habilidades y rasgos secundarios del analista de inteligencia empresarial

Cómo evaluar las habilidades y rasgos del analista de inteligencia empresarial

Resumen: Las 8 habilidades clave del analista de inteligencia empresarial y cómo evaluarlas

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Preguntas frecuentes sobre las habilidades de los analistas de inteligencia empresarial

8 habilidades y rasgos fundamentales de los analistas de inteligencia empresarial

Las mejores habilidades para los analistas de inteligencia empresarial incluyen Análisis de datos, Programación SQL, Visualización de datos, Perspicacia comercial, Resolución de problemas, Almacenamiento de datos, Generación de informes y Análisis predictivo.

Profundicemos en los detalles examinando las 8 habilidades esenciales de un analista de inteligencia empresarial.

Análisis de datos

El análisis de datos es fundamental para el papel de un analista de inteligencia empresarial, e implica la interpretación de conjuntos de datos complejos para identificar tendencias, hacer predicciones e impulsar las decisiones comerciales. Esta habilidad requiere dominio de herramientas y software estadísticos para transformar datos sin procesar en información procesable.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para redactar una Descripción del puesto de analista de datos.

Programación SQL

SQL es la columna vertebral para la gestión de bases de datos. Un analista de inteligencia empresarial utiliza SQL para recuperar, manipular y analizar datos, lo que la convierte en una habilidad fundamental para crear informes y apoyar los procesos de toma de decisiones basados en datos en la organización.

Visualización de datos

La visualización de datos implica la creación de representaciones gráficas de información. Los analistas de inteligencia empresarial utilizan herramientas como Tableau o Power BI para diseñar paneles que hacen que los datos complejos sean más accesibles y comprensibles para las partes interesadas.

Perspicacia comercial

Comprender las operaciones y la estrategia comerciales es clave para un analista de inteligencia empresarial. Esta habilidad garantiza que el análisis de datos sea relevante y esté alineado con los objetivos de la organización, lo que ayuda a informar eficazmente las decisiones estratégicas.

Consulta nuestra guía para una lista completa de preguntas de entrevista.

Resolución de problemas

La resolución de problemas es crucial, ya que implica identificar problemas dentro de conjuntos de datos y diseñar soluciones estratégicas. Un analista de inteligencia empresarial aplica esta habilidad para garantizar la integridad de los datos y optimizar el impacto de los hallazgos de inteligencia empresarial.

Almacenamiento de datos

El conocimiento del almacenamiento de datos es esencial para que un analista de inteligencia empresarial gestione y recupere datos de manera eficiente. Esto incluye comprender cómo se almacenan, organizan y acceden a los datos en bases de datos a gran escala.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para redactar una Descripción de trabajo de arquitecto de datos.

Generación de informes

Generar informes detallados y precisos es una tarea diaria para un analista de inteligencia empresarial. Esta habilidad implica resumir los hallazgos y presentarlos de manera clara y concisa para ayudar en la toma de decisiones.

Análisis predictivo

El análisis predictivo permite a los analistas de inteligencia empresarial pronosticar tendencias futuras basadas en datos históricos. Esta habilidad implica el uso de técnicas y modelos estadísticos avanzados para predecir resultados e informar las estrategias comerciales.

Consulta nuestra guía para una lista completa de preguntas de entrevista.

9 habilidades y rasgos secundarios de un analista de inteligencia empresarial

Las mejores habilidades para los analistas de inteligencia empresarial incluyen Machine Learning (Aprendizaje Automático), Conocimientos de ETL, Cloud Computing (Computación en la Nube), Herramientas de Colaboración, Gestión de Proyectos, Software Estadístico, Gobernanza de Datos, Experiencia del Usuario e Integración de API.

Profundicemos en los detalles examinando las 9 habilidades secundarias de un analista de inteligencia empresarial.

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Si bien no siempre es fundamental, la comprensión del aprendizaje automático puede mejorar la capacidad de un analista de inteligencia empresarial para realizar predicciones de datos complejas y automatizar los procesos de análisis de datos.

Conocimientos de ETL

La experiencia con los procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) es beneficiosa para la gestión de flujos de trabajo de datos y para garantizar que los datos se recopilen, procesen y almacenen con precisión.

Cloud Computing (Computación en la Nube)

La familiaridad con los servicios en la nube como AWS o Azure puede ser ventajosa para los analistas de inteligencia empresarial, ya que más organizaciones trasladan sus operaciones de datos a la nube.

Herramientas de Colaboración

El dominio de las herramientas de colaboración como Microsoft Teams o Slack es útil para comunicarse con los miembros del equipo y las partes interesadas, garantizando que los conocimientos y las recomendaciones basadas en datos se compartan de manera efectiva.

Gestión de proyectos

Las habilidades básicas de gestión de proyectos ayudan a los analistas de inteligencia empresarial a supervisar proyectos de BI, administrar plazos y garantizar que los entregables satisfagan las necesidades del negocio.

Software estadístico

El conocimiento de software estadístico como R o Python para la computación estadística puede proporcionar a un analista de inteligencia empresarial herramientas adicionales para realizar análisis de datos más sofisticados.

Gobernanza de datos

Comprender los principios de gobernanza de datos es importante para garantizar que los datos se manejen de manera ética y de conformidad con las regulaciones y las políticas de la empresa.

Experiencia de usuario

Las habilidades en el diseño de la experiencia del usuario pueden ayudar a los analistas de inteligencia empresarial a crear visualizaciones de datos y herramientas de BI más intuitivas y efectivas.

Integración de API

Las habilidades en integración de API son útiles para automatizar flujos de datos y mejorar las capacidades de los sistemas de inteligencia empresarial.

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de un analista de inteligencia empresarial

Evaluar las habilidades y rasgos de un analista de inteligencia empresarial implica más que solo echar un vistazo a su currículum. Se trata de comprender qué tan bien pueden manipular e interpretar datos para impulsar las decisiones empresariales. Un proceso de evaluación exhaustivo es clave para identificar a los candidatos más capaces.

Si bien las habilidades técnicas como la programación SQL, la visualización de datos y el análisis predictivo se pueden medir a través de pruebas, los rasgos como el acumen empresarial y la resolución de problemas requieren una mirada más profunda. Aquí es donde las evaluaciones prácticas juegan un papel crucial. Al simular escenarios empresariales del mundo real, puede ver cómo los candidatos aplican sus habilidades para resolver problemas complejos y generar informes perspicaces.

El uso de herramientas como evaluaciones de Adaface, que están diseñadas para reflejar las tareas laborales reales, puede agilizar significativamente el proceso de selección. Estas evaluaciones ayudan a identificar a los candidatos que no solo son técnicamente competentes sino que también sobresalen en la aplicación práctica de sus conocimientos, mejorando así potencialmente la calidad de las contrataciones.

Veamos cómo evaluar las habilidades de un analista de inteligencia empresarial con estas 6 evaluaciones de talento.

Prueba de análisis de datos

Nuestra Prueba de análisis de datos evalúa la capacidad de un candidato para analizar e interpretar datos, lo cual es crucial para los roles que requieren la extracción de información útil de conjuntos de datos sin procesar.

La prueba cubre una variedad de temas que incluyen modelado de datos, consultas SQL e interpretación de datos mediante gráficos y diagramas, diseñada para evaluar las habilidades prácticas del candidato en el manejo y análisis de datos.

Los candidatos que obtienen buenos resultados en esta prueba demuestran una gran capacidad para predecir resultados, detectar anomalías y utilizar herramientas de datos populares como Excel de manera efectiva en escenarios empresariales.

Prueba en línea de SQL

La Prueba en línea de SQL evalúa la competencia de un candidato en SQL, una habilidad fundamental para la gestión y manipulación de bases de datos.

Esta prueba evalúa la capacidad del candidato para diseñar bases de datos, realizar operaciones CRUD y escribir consultas complejas que involucren joins y subconsultas.

Los candidatos con altas puntuaciones mostrarán una comprensión profunda de la eficiencia de la base de datos, las medidas de seguridad y la capacidad de manejar tareas complejas de recuperación y gestión de datos.

Prueba en línea de Tableau

Nuestro Examen en línea de Tableau evalúa la experiencia de un candidato en Tableau, una herramienta líder para la visualización de datos y la inteligencia empresarial.

El examen desafía a los candidatos a conectarse con múltiples fuentes de datos, gestionar y analizar datos dentro de Tableau, y crear visualizaciones y paneles de control impactantes.

Los candidatos exitosos demostrarán competencia en el uso de las funciones de Tableau para ordenar, filtrar y publicar datos, lo que garantiza que puedan ofrecer información completa sobre los datos.

Examen de evaluación de la interpretación de datos

El Examen de evaluación de la interpretación de datos evalúa la capacidad de los candidatos para analizar y obtener información de visualizaciones de datos, como gráficos y diagramas.

Este examen evalúa la capacidad del candidato para leer e interpretar conjuntos de datos complejos, una habilidad necesaria para los roles que requieren la toma de decisiones informadas basadas en datos.

Los candidatos que sobresalen en este examen pueden traducir eficazmente los datos en información útil, una habilidad esencial para la toma de decisiones estratégicas en contextos empresariales.

Examen de resolución de problemas

Nuestro Examen de resolución de problemas evalúa las habilidades de razonamiento y resolución de problemas de un candidato, que son clave para los roles analíticos.

El examen incluye varios tipos de razonamiento, como el lógico, el abstracto y el pensamiento crítico, lo que desafía a los candidatos a aplicar estas habilidades en escenarios complejos.

Las personas con alto rendimiento en esta prueba suelen ser expertas en analizar situaciones, identificar patrones y diseñar soluciones efectivas bajo presión.

Prueba online de Data Warehouse

La Prueba online de Data Warehouse mide el conocimiento de un candidato en el almacenamiento de datos, esencial para la gestión de sistemas de almacenamiento de datos a gran escala.

Esta prueba evalúa habilidades en SQL, modelado de datos y procesos ETL, cruciales para construir y mantener almacenes de datos eficientes y escalables.

Los candidatos que obtienen buenos resultados probablemente sean competentes en la optimización del almacenamiento y la recuperación de datos, y en garantizar la integridad y seguridad de los datos dentro de los ecosistemas de datos organizacionales.

Resumen: Las 8 habilidades clave de un analista de inteligencia empresarial y cómo evaluarlas

Habilidad del Analista de Inteligencia de Negocios	Cómo evaluarlos
1. Análisis de datos	Evaluar la capacidad del candidato para interpretar y obtener información de los datos.
2. Programación SQL	Evaluar la competencia en la escritura de consultas optimizadas y la gestión de bases de datos.
3. Visualización de datos	Comprobar la capacidad para crear representaciones visuales de datos claras e impactantes.
4. Perspicacia empresarial	Determinar la comprensión de los factores del mercado y las operaciones comerciales.
5. Resolución de problemas	Observar la eficacia con la que un candidato aborda y resuelve problemas complejos.
6. Almacenamiento de datos	Probar el conocimiento del diseño, la construcción y el mantenimiento de sistemas de almacenamiento de datos.
7. Generación de informes	Revisar las habilidades para crear informes detallados y precisos a partir de datos.
8. Análisis predictivo	Examinar la capacidad de utilizar datos históricos para pronosticar tendencias futuras.

Prueba de Analista de Inteligencia de Negocios

45 minutos | 25 MCQs

La prueba de Analista de Inteligencia de Negocios evalúa los conocimientos y habilidades de un candidato en áreas como inteligencia de negocios, análisis de datos, visualización de datos, SQL, modelado de datos, almacenamiento de datos y creación de paneles.

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Probar la prueba de Analista de Inteligencia de Negocios

](https://www.adaface.com/assessment-test/business-intelligence-analyst-test)

Preguntas frecuentes sobre las habilidades del Analista de Inteligencia de Negocios

¿Cuáles son las habilidades clave necesarias para un Analista de Inteligencia de Negocios?

Un Analista de Inteligencia de Negocios debe ser competente en análisis de datos, programación SQL, visualización de datos y análisis predictivo. También debe tener una sólida comprensión de la perspicacia empresarial, la resolución de problemas, el almacenamiento de datos y la generación de informes.

¿Cómo pueden los reclutadores evaluar las habilidades de programación SQL en los candidatos?

Los reclutadores pueden evaluar las habilidades de programación SQL realizando pruebas prácticas que impliquen escribir consultas SQL para resolver problemas del mundo real, revisando experiencias de proyectos anteriores o utilizando herramientas de evaluación SQL estandarizadas durante el proceso de entrevista.

¿Cuál es la importancia de la visualización de datos en un puesto de Inteligencia de Negocios?

La visualización de datos es importante, ya que ayuda a traducir conjuntos de datos complejos en representaciones gráficas comprensibles, lo que facilita la identificación de tendencias, patrones y valores atípicos, que son cruciales para tomar decisiones comerciales informadas.

¿Cómo puede ser utilizado el aprendizaje automático por los Analistas de Inteligencia de Negocios?

El aprendizaje automático puede ser utilizado por los Analistas de Inteligencia de Negocios para desarrollar modelos predictivos que pronostiquen tendencias y comportamientos, mejorar los procesos de análisis de datos y mejorar la toma de decisiones al proporcionar una visión más profunda de los datos.

¿Con qué herramientas debería estar familiarizado un Analista de Inteligencia de Negocios?

Un Analista de Inteligencia de Negocios debe estar familiarizado con software estadístico como R o SAS, herramientas ETL, plataformas de computación en la nube como AWS o Azure y herramientas de colaboración como Slack o Microsoft Teams para una gestión y comunicación de proyectos efectivas.

¿Por qué es importante la perspicacia empresarial para un Analista de Inteligencia de Negocios?

La perspicacia empresarial es importante ya que permite a los analistas comprender el contexto empresarial de sus análisis, alinear su trabajo con los objetivos estratégicos de la empresa y comunicar los conocimientos de una manera que las partes interesadas puedan entender y actuar.

¿Cómo impacta la gobernanza de datos en el papel de un Analista de Inteligencia de Negocios?

La gobernanza de datos asegura la calidad, consistencia y seguridad de los datos utilizados. Para los Analistas de Inteligencia de Negocios, una sólida gobernanza de datos ayuda a mantener datos precisos y confiables, lo cual es crítico para producir conocimientos válidos.

¿Cuáles son formas efectivas de evaluar las habilidades de resolución de problemas en los candidatos a Analista de Inteligencia de Negocios?

La evaluación de las habilidades de resolución de problemas se puede hacer a través de estudios de caso, preguntas de análisis situacional durante las entrevistas o discutiendo desafíos específicos que el candidato haya superado en proyectos anteriores, centrándose en su enfoque y los resultados.