Módulo 1: Introducción al Rol de Analista
Curso de introducción al rol de Analista
Los distintos tipos de análisis que un analista podría llevar a cabo en una organización son: análisis funcional, análisis de sistemas, análisis de negocio, y análisis de datos. Cada tipo de análisis tiene un enfoque y objetivos específicos y es fundamental comprender las características y métodos de cada uno para elegir el que mejor se adapte a las necesidades de un proyecto.
1. Análisis Funcional
El análisis funcional se centra en comprender y definir las funcionalidades que debe tener un sistema o aplicación para cumplir con los requisitos de los usuarios y el negocio. Su objetivo es describir en detalle «qué» hace el sistema, es decir, las funcionalidades que debe incluir para satisfacer las expectativas y necesidades planteadas.
Objetivos del Análisis Funcional:
- Identificar y describir las funcionalidades y procesos que necesita el sistema.
- Asegurar que las funciones sean viables y efectivas para los usuarios y el negocio.
- Servir como base para el diseño y desarrollo técnico del sistema.
Actividades Clave en el Análisis Funcional:
- Recopilación de Requisitos Funcionales: Consultar con los stakeholders y usuarios clave para conocer las funcionalidades esperadas.
- Especificación de Casos de Uso: Documentar cómo debe funcionar el sistema a través de casos de uso y diagramas de flujo de procesos.
- Desarrollo de Diagramas Funcionales: Crear diagramas para ilustrar cómo se deben ejecutar los procesos, como los Diagramas de Actividad en UML.
- Validación de Requisitos Funcionales: Colaborar con los usuarios para validar que los requisitos descritos cumplen sus expectativas y necesidades.
Herramientas Comunes:
- Jira o Trello: Para gestionar tareas y requisitos.
- Microsoft Visio o Lucidchart: Para diagramas de flujo y casos de uso.
- UML (Unified Modeling Language): Para modelar procesos y diagramas de actividad.
2. Análisis de Sistemas
El análisis de sistemas implica un enfoque técnico en el diseño y arquitectura del sistema en sí, considerando aspectos como la infraestructura, la base de datos y la comunicación entre los distintos componentes del sistema. A diferencia del análisis funcional, aquí se define el «cómo» funcionará el sistema desde un punto de vista técnico.
Objetivos del Análisis de Sistemas:
- Diseñar la arquitectura técnica del sistema para soportar las funcionalidades requeridas.
- Asegurar la integración adecuada de los componentes y tecnologías del sistema.
- Optimizar el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad de la solución.
Actividades Clave en el Análisis de Sistemas:
- Definición de la Arquitectura del Sistema: Diseñar la estructura de hardware y software que soportará el sistema.
- Selección de Tecnologías y Herramientas: Elegir las tecnologías (bases de datos, lenguajes de programación, frameworks) que mejor se adapten al proyecto.
- Modelado de la Base de Datos y de Datos Relacionados: Crear un modelo de base de datos relacional o no relacional que soporte el almacenamiento de datos de manera eficiente.
- Pruebas de Integración: Probar la interacción entre distintos componentes para asegurar la estabilidad del sistema.
Herramientas Comunes:
- SQL y NoSQL (por ejemplo, MySQL, MongoDB): Para el modelado de bases de datos.
- UML (Diagramas de Clase, Componentes): Para modelar la arquitectura del sistema.
- Postman: Para pruebas de integración de APIs y servicios.
3. Análisis de Negocio
El análisis de negocio es un enfoque orientado a comprender las necesidades y objetivos generales de la organización y alinear las soluciones tecnológicas con dichos objetivos. Abarca un análisis más amplio del contexto organizacional y del valor que debe aportar el sistema o proyecto.
Objetivos del Análisis de Negocio:
- Alinear soluciones tecnológicas con las metas estratégicas de la organización.
- Proponer mejoras en los procesos de negocio para aumentar la eficiencia y la rentabilidad.
- Identificar oportunidades de mejora en la experiencia del cliente o en la eficiencia interna.
Actividades Clave en el Análisis de Negocio:
- Evaluación del Estado Actual y Proceso de Mejora: Análisis de cómo funcionan los procesos de negocio actuales y qué cambios pueden realizarse para optimizarlos.
- Definición de Requisitos de Negocio y Alineación Estratégica: Recopilar los requisitos de negocio que permitan que la solución sea valiosa para la organización.
- Desarrollo de Casos de Uso Empresariales y Escenarios de Impacto: Crear escenarios de negocio, o casos de uso, que permitan visualizar el impacto que tendrá la solución en el negocio.
- Medición de Resultados y KPI: Establecer indicadores de rendimiento clave (KPI) para medir el éxito de la solución implementada.
Herramientas Comunes:
- Bizagi o Bizflow: Para modelado de procesos de negocio.
- Power BI y Tableau: Para la visualización y el análisis de métricas de negocio.
- Microsoft Excel: Para análisis de datos cuantitativos y comparativos.
4. Análisis de Datos
El análisis de datos se centra en extraer y procesar datos para descubrir patrones, tendencias y conocimientos que puedan ser utilizados para la toma de decisiones. Este análisis es vital para empresas que buscan maximizar el uso de sus datos internos y externos.
Objetivos del Análisis de Datos:
- Convertir datos en información útil para la toma de decisiones.
- Identificar patrones y tendencias que puedan sugerir oportunidades o riesgos para el negocio.
- Evaluar el rendimiento de procesos, productos o estrategias.
Actividades Clave en el Análisis de Datos:
- Recopilación y Preparación de Datos: Recopilar datos de distintas fuentes y prepararlos (limpieza y estructuración) para el análisis.
- Modelado y Análisis Estadístico: Aplicar modelos estadísticos para identificar correlaciones y patrones en los datos.
- Visualización de Datos: Crear visualizaciones claras y efectivas que muestren tendencias y hallazgos importantes.
- Interpretación y Comunicación de Resultados: Traducir los hallazgos en insights prácticos y comunicar los resultados a los stakeholders.
Herramientas Comunes:
- SQL y Python: Para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
- R o SPSS: Para análisis estadístico avanzado.
- Power BI y Tableau: Para la visualización de datos y creación de dashboards.
- Excel: Para el análisis exploratorio de datos y generación de gráficos básicos.
Comparación de los Tipos de Análisis
| Tipo de Análisis | Enfoque | Objetivo Principal | Herramientas Comunes |
|---|---|---|---|
| Análisis Funcional | Funcionalidades del sistema | Definir qué funciones debe tener el sistema | UML, Lucidchart, Jira |
| Análisis de Sistemas | Arquitectura y componentes | Asegurar que la arquitectura soporte las funcionalidades | SQL, UML, Postman |
| Análisis de Negocio | Procesos y objetivos de negocio | Alinear el sistema con los objetivos estratégicos del negocio | Bizagi, Power BI, Excel |
| Análisis de Datos | Información a partir de datos | Generar insights a partir de patrones y tendencias en los datos | SQL, Python, Tableau, Excel |
Ejemplo Práctico de Aplicación de los Tipos de Análisis
Imaginemos el desarrollo de una aplicación para mejorar la logística de una empresa:
- Análisis Funcional: Se determinan las funcionalidades requeridas, como la capacidad de rastreo de envíos, inventario en tiempo real, y notificaciones de entrega.
- Análisis de Sistemas: Se diseña la arquitectura, eligiendo una base de datos relacional para el inventario y un sistema de microservicios para las notificaciones en tiempo real.
- Análisis de Negocio: Se evalúan los procesos de logística actuales y se proponen mejoras en base a la tecnología para reducir los tiempos de entrega y costos operativos.
- Análisis de Datos: Se analizan datos históricos de entregas y pedidos para optimizar las rutas de envío y prever picos de demanda.
Este desglose permite ver cómo cada tipo de análisis contribuye a diferentes aspectos del proyecto, asegurando que las soluciones sean funcionales, sostenibles y alineadas con los objetivos estratégicos del negocio.