¿Qué hace un Data Analyst?
En los últimos años una de las actividades que más han proliferados son las relacionadas al análisis de datos y con ello el rol del Data Analyst. Las empresas generan miles de datos cada día y necesitan a alguien que los entienda, los ordene y los convierta en información útil. Ese es el trabajo de un Data Analyst.
Su tarea principal es analizar datos para ayudar a tomar mejores decisiones. Desde mejorar ventas, entender el comportamiento de los clientes, hasta optimizar procesos internos: los datos bien interpretados pueden marcar una gran diferencia en el negocio.
Además, una de las grandes ventajas del trabajo como Data Analyst es que muchas de sus tareas pueden realizarse de forma remota. Hoy en día, cualquier persona con una computadora, conexión a internet y las habilidades adecuadas puede desarrollarse en este rol desde su casa.
Por eso, cada vez hay más freelancers ofreciendo servicios de análisis de datos a empresas de todo el mundo, lo que abre un abanico de oportunidades tanto para quienes buscan independencia laboral como para quienes quieren generar ingresos en dólares desde América Latina.
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¿Qué hace un Data Analyst en su día a día?
El trabajo de un Data Analyst puede variar bastante dependiendo del tipo de empresa o industria, pero en general hay ciertas tareas que se repiten en casi todos los casos. Todo empieza por recolectar datos: ya sea desde bases de datos, planillas, archivos CSV o incluso APIs que conectan distintas plataformas. Lo importante es reunir la información que realmente sirve para tomar decisiones.
Una vez que tiene esos datos, el analista se encarga de limpiarlos y prepararlos para su análisis. Esto significa eliminar errores, valores duplicados o vacíos, y organizar todo para que sea fácil de entender y trabajar. A partir de ahí, crea reportes, gráficos o dashboards interactivos que ayudan a visualizar lo que los números están diciendo.
Pero no se trata solo de mirar gráficos: el Data Analyst también debe identificar patrones, detectar posibles problemas y encontrar oportunidades ocultas. Muchas veces colabora con otros equipos —como marketing, ventas o finanzas— para entender el contexto del negocio y presentar sus conclusiones de forma clara, ya sea a través de un informe o una reunión con los tomadores de decisiones.
En pocas palabras, su trabajo es transformar datos crudos en información útil que ayude a una empresa a crecer, optimizar procesos o tomar mejores decisiones.
¿Cuánto gana un Data Analyst hoy en día?
Una de las razones por las que el rol de Data Analyst resulta tan atractivo es su excelente salida laboral y la posibilidad de acceder a ingresos competitivos, tanto en empresas como en el mundo freelance. ¿Cuánto se puede ganar? La respuesta depende de varios factores: experiencia, habilidades, sector, país y modalidad de trabajo (remota o presencial).
Sueldos en empresas (modalidad fija o remota)
De acuerdo con plataformas como Glassdoor e Indeed, un Data Analyst con algo de experiencia puede ganar entre USD 2.000 y USD 5.000 mensuales trabajando para empresas de tecnología, finanzas, marketing digital o consultoría. En posiciones más senior, el salario puede superar fácilmente los USD 6.000 al mes, especialmente en compañías con sede en Estados Unidos, Europa o Asia.
Además, muchos analistas trabajan en modalidad remota para empresas internacionales, lo que les permite cobrar en dólares sin importar dónde vivan.
Ganancias como freelancer en plataformas globales
En sitios como Upwork o Freelancer.com, los Data Analysts freelancers cobran entre USD 20 y USD 50 por hora, dependiendo de su experiencia, su reputación en la plataforma y las herramientas que manejen. Algunos perfiles destacados llegan incluso a cobrar más de USD 70 por hora por proyectos complejos o especializados.
Lo interesante es que este modelo permite flexibilidad total: vos elegís tus horarios, clientes y tarifas, y a medida que ganas experiencia, podes escalar tus ingresos sin techo.
💡 Consejo: si estás empezando, podes ofrecer tus servicios a tarifas más accesibles para ganar reputación y luego aumentar progresivamente tu valor por hora.
¿Qué habilidades necesitas para trabajar como Data Analyst?
Si bien mucha gente piensa que ser Data Analyst es solo saber de números, lo cierto es que hace falta una combinación de habilidades técnicas y habilidades blandas para destacarse en este rol. Tranquilo, no se trata de saberlo todo desde el primer día, pero sí de ir construyendo una base sólida.
Por el lado técnico, vas a necesitar entender cómo analizar datos, buscar patrones y transformar números en información útil. Acá entran herramientas como Excel avanzado, el uso de SQL para consultar bases de datos, y algo de programación con Python o R, que te permiten automatizar procesos o hacer análisis más profundos. También es clave saber visualizar datos, es decir, armar gráficos o dashboards que comuniquen bien lo que estás viendo.
En cuanto a lo conceptual, tener conocimientos básicos de estadística y probabilidad te va a ayudar a interpretar los resultados con más confianza y respaldo.
Ahora, no todo es técnico. Las habilidades blandas también pesan mucho. Por ejemplo, un buen Data Analyst tiene que ser curioso, hacerse preguntas y buscar siempre entender el “por qué” detrás de los datos. Además, es importante tener pensamiento crítico para detectar errores, y comunicación efectiva para explicar hallazgos incluso a quienes no manejan términos técnicos. La organización también cuenta: los datos bien gestionados hacen tu trabajo mucho más claro y rápido.
🧰 Herramientas más utilizadas por un Data Analyst (en detalle)
Te dejo un repaso más profundo de las principales herramientas que vas a encontrar en casi cualquier oferta laboral para Data Analyst:
Herramienta
¿Para qué se usa?
Detalle técnico / beneficios
Excel / Google Sheets
Análisis básico, limpieza de datos, dashboards rápidos
Ideal para empezar, soporta fórmulas, tablas dinámicas, gráficos y automatización con macros o Google Apps Script.
SQL
Consultas a bases de datos relacionales
Permite trabajar con grandes volúmenes de datos en MySQL, PostgreSQL, SQL Server, BigQuery, entre otros.
Power BI
Visualización y reporting profesional
Herramienta de Microsoft para conectar múltiples fuentes y crear dashboards interactivos. Muy demandada en Latinoamérica.
Tableau
Visualización de datos
Similar a Power BI, con una interfaz intuitiva y gran capacidad de personalización.
Python
Análisis, automatización y machine learning
Con librerías como pandas, numpy, matplotlib o seaborn se puede limpiar, analizar y visualizar datos de forma eficiente.
R
Estadísticas y ciencia de datos
Más orientado al análisis estadístico profundo. Muy usado en investigación, economía o bioestadística.
Google Analytics
Análisis de tráfico web y comportamiento de usuarios
Esencial para Data Analysts que trabajan en marketing digital o e-commerce.
Looker Studio (ex Data Studio)
Informes visuales conectados
Gratuito, muy útil para crear reportes con datos de Google Sheets, Google Ads, Analytics, entre otros.
💡 Muchos Data Analysts no usan todas estas herramientas al principio. Lo importante es empezar por las básicas (como Excel y Power BI) e ir sumando según el tipo de empresa o industria donde quieras trabajar.
Cursos recomendados para empezar
Si estás dando tus primeros pasos como Data Analyst, aprender a manejar herramientas de visualización de datos es fundamental. Una excelente opción para comenzar es el curso gratuito de Power BI ofrecido por el YouTube Tio Tech.
Este curso está diseñado para llevarte desde los conceptos básicos hasta la creación de dashboards interactivos, cubriendo temas como la importación de datos, modelado, creación de visualizaciones y uso de funciones DAX. Aunque no otorga un certificado oficial, es una herramienta valiosa para adquirir una base sólida en Power BI.
Podes acceder al curso completo y gratuito en el siguiente enlace: Curso Completo de Power BI – El Tío Tech
Plataformas recomendadas para trabajar como Data Analyst
Una vez que adquirís una buena base en análisis de datos, es hora de salir a buscar oportunidades. Lo bueno es que hoy existen muchas plataformas online donde podés encontrar trabajos como Data Analyst, tanto en modalidad freelance como en relación de dependencia. A continuación, te muestro algunas de las más confiables, con un dato destacado sobre cada una:
LinkedIn es la red profesional más utilizada en todo el mundo, y también una de las más efectivas para encontrar empleo como Data Analyst. Más de 50 empleos relacionados con “Data Analyst” novatos se publican cada mes en su sección de empleos en idioma hispano, y muchos permiten postularte con solo un clic si tienes el perfil optimizado.
🔍 Indeed
Indeed se enfoca en ofrecer resultados rápidos y filtrados para búsquedas laborales en todo el mundo. Actualmente cuenta con más de 20 ofertas activas relacionadas con análisis de datos principiantes, muchas de ellas en modalidad remota o híbrida.
🕵️♂️ Glassdoor
Glassdoor no solo es una bolsa de trabajo, sino también una fuente de información interna sobre las empresas. Además de mostrar más de 15.000 empleos activos para Data Analysts, permite ver el rango salarial estimado y leer reseñas reales de empleados sobre el ambiente laboral.
💼 Upwork
Upwork es ideal si querés trabajar como freelance, eligiendo tus propios proyectos y clientes. En esta plataforma, los Data Analysts cobran entre USD 20 y USD 70 por hora, dependiendo de su experiencia y especialización. Hay miles de proyectos publicados cada semana.
🌍 Workana
Workana es una de las plataformas freelance más populares en el mercado hispano. En su sección de Data Analyst, podés encontrar ofertas en español y trabajar con empresas de América Latina, España o incluso del mercado global, todo en modalidad 100% remota.
🌐 Working Nomads
Working Nomads se especializa en trabajos remotos y globales. Su sección de “Remote Data Analyst Jobs” se actualiza diariamente con nuevas vacantes de empresas internacionales que ofrecen sueldos en dólares y la posibilidad de trabajar desde cualquier parte del mundo.
Principales Trabajos Disponibles Para Personas sin Experiencia:
Junio 2025
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