Volver a la lista de artículos Artículos
Lectura de 11 minutos

Más allá del DBA: Exploración de nuevas funciones de datos para los entusiastas de SQL

Los conocimientos de SQL están muy solicitados, no sólo para el mantenimiento de bases de datos, sino también para impulsar el análisis, la información y la automatización en todos los sectores. Aunque los administradores de bases de datos (DBA) siguen desempeñando un papel importante, el campo de los datos se ha ampliado para incluir puestos como ingenieros de datos, analistas y desarrolladores de BI que utilizan SQL de formas nuevas y prácticas.

En este artículo, explorarás en qué se diferencian estos puestos, qué habilidades requieren y cómo puedes acceder a ellos aprovechando tus conocimientos de SQL. Tanto si estás empezando como si quieres desarrollar tu carrera profesional, conocer estas oportunidades te ayudará a decidir el siguiente paso.

Evolución de las funciones de datos

Históricamente, la gestión de datos se centraba en funciones como los DBA, que se encargaban de mantener las bases de datos, garantizar su rendimiento y salvaguardar la integridad de los datos. Sin embargo, el aumento del volumen de datos y la llegada de la analítica avanzada han dado lugar a nuevas funciones que exigen un conjunto de habilidades más amplio.

Ingeniero de datos

Descripción general del puesto:
Los ingenieros de datos son responsables de diseñar, construir y mantener sistemas que recopilan, almacenan y procesan grandes volúmenes de datos. Desarrollan sólidas arquitecturas y canalizaciones de datos que garantizan que los datos se recopilan de forma eficaz a partir de diversas fuentes, se transforman en formatos utilizables y se hacen accesibles para su análisis.

Esta función implica garantizar la calidad y coherencia de los datos, aplicar procesos de validación de datos y optimizar las velocidades de recuperación y procesamiento de datos para respaldar los análisis en tiempo real y la inteligencia empresarial. La colaboración con científicos de datos, analistas y otras partes interesadas es esencial para alinear la infraestructura de datos con los objetivos de la organización y facilitar la extracción de información práctica.

Para aquellos interesados en desarrollar una carrera como ingeniero de Big Data, es importante adquirir un conjunto completo de habilidades que incluya dominio de SQL, familiaridad con las bases de datos NoSQL, comprensión de los conceptos de almacenamiento de datos y experiencia con plataformas y marcos de Big Data.

En el artículo How to Become a Big Data Engineer (Cómo convertirse en ingeniero de Big Data) se ofrece una guía detallada sobre las habilidades y los pasos necesarios para entrar en este campo. Este recurso ofrece información valiosa sobre los requisitos del puesto y proporciona consejos prácticos para los aspirantes a ingenieros de Big Data.

Responsabilidades clave:

  • Desarrollar y mantener arquitecturas de datos.
  • Construir canalizaciones de datos para recopilar datos de diversas fuentes.
  • Garantizar la calidad y coherencia de los datos.
  • Colaborar con científicos de datos y analistas para proporcionar la infraestructura de datos necesaria.

SQL en acción:
SQL es fundamental para los ingenieros de datos. Lo utilizan para extraer y transformar datos, crear y gestionar esquemas de bases de datos y optimizar el rendimiento de las consultas.

Casos reales:
Una empresa minorista puede contratar a un ingeniero de datos para diseñar un sistema que agregue los datos de ventas de varias tiendas en un almacén de datos centralizado que permita realizar análisis en tiempo real. Por ejemplo, los datos de cada tienda podrían insertarse en una tabla de preparación como raw_sales, que luego se transforma y se carga en una tabla de informes.

-- Insert new data into staging table
INSERT INTO raw_sales (store_id, product_id, sales_amount, sale_date)
VALUES (1, 101, 250.00, '2024-03-01');

-- Transform and aggregate daily totals
INSERT INTO daily_store_sales (store_id, sale_date, total_sales)
SELECT store_id, sale_date, SUM(sales_amount)
FROM raw_sales
GROUP BY store_id, sale_date;

-- Query total sales across all stores
SELECT sale_date, SUM(total_sales) AS company_wide_sales
FROM daily_store_sales
GROUP BY sale_date
ORDER BY sale_date;

Este flujo ayuda a la empresa a realizar un seguimiento del rendimiento por día, por tienda y en toda la empresa, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones la información que necesitan para gestionar el inventario y planificar las promociones.

Científico de datos

Descripción general del puesto:
Los científicos de datos analizan datos complejos para descubrir patrones, tendencias y perspectivas que fundamenten las decisiones empresariales. Un conocimiento sólido de SQL es esencial para recuperar y preparar los datos de forma eficaz antes de aplicar técnicas analíticas más avanzadas. SQL ayuda a los científicos de datos a cortar y filtrar grandes conjuntos de datos, realizar uniones y crear vistas agregadas, todas ellas tareas fundamentales durante el análisis exploratorio de datos.

Si quieres sentar las bases necesarias para esta carrera, consulta el artículo Por qué debes aprender SQL para la ciencia de datos. Explica cómo SQL encaja en el flujo de trabajo de la ciencia de datos y ofrece consejos prácticos para empezar, incluso si eres nuevo en este campo.

Responsabilidades clave:

  • Recopilar y limpiar grandes conjuntos de datos.
  • Aplicar métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático.
  • Visualizar los resultados de los datos.
  • Comunicar las conclusiones a las partes interesadas.

SQL en acción:
Los científicos de datos utilizan SQL para consultar bases de datos, recuperar subconjuntos de datos relevantes y realizar una exploración inicial de los datos antes de aplicar técnicas analíticas más complejas.

Caso de uso en el mundo real:
En el sector sanitario, un científico de datos puede analizar datos de pacientes para predecir brotes de enfermedades y mejorar las estrategias de preparación y respuesta. Por ejemplo, podrían utilizar SQL para identificar el aumento de los síntomas relacionados con la gripe en distintos hospitales a lo largo del tiempo:

SELECT
    hospital_id,
    report_date,
    COUNT(*) AS flu_symptom_cases
FROM
    patient_symptoms
WHERE
    symptom_description ILIKE '%fever%' OR
    symptom_description ILIKE '%cough%' OR
    symptom_description ILIKE '%sore throat%'
GROUP BY
    hospital_id, report_date
ORDER BY
    Report_date;

Esta consulta ayuda a detectar picos anormales en los síntomas de la gripe, que pueden utilizarse junto con modelos estadísticos para predecir brotes y asignar recursos médicos de forma proactiva.

Desarrollador de inteligencia empresarial (BI)

Descripción general del puesto:
Los desarrolladores de BI crean y gestionan soluciones de inteligencia empresarial que ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas y basadas en datos. Su función va más allá de la simple creación de informes: diseñan modelos de datos, desarrollan cuadros de mando automatizados y colaboran estrechamente con los equipos para traducir las necesidades empresariales en perspectivas cuantificables. Al transformar datos complejos en visuales y KPI claros, los desarrolladores de BI desempeñan un papel crucial a la hora de ayudar a los ejecutivos y a las partes interesadas a supervisar el rendimiento, identificar tendencias y responder rápidamente a las condiciones cambiantes.

Responsabilidades clave:

  • Diseño y desarrollo de herramientas de informes y cuadros de mando.
  • Integrar datos de diversas fuentes.
  • Garantizar la exactitud y coherencia de los datos.
  • Formar a los usuarios finales en herramientas de BI.

SQL en acción:
Los desarrolladores de BI dependen en gran medida de SQL para impulsar los cuadros de mando y los informes utilizados en toda la organización. Utilizan SQL para escribir consultas eficientes que recuperan, filtran y transforman datos de múltiples fuentes, garantizando que la información mostrada sea precisa y esté actualizada. Al crear una lógica de consulta reutilizable, los desarrolladores de BI facilitan la actualización automática de los cuadros de mando. SQL también les permite optimizar el rendimiento de los informes y garantizar una integración sin problemas con herramientas de BI como Power BI, Tableau o Looker, ayudando en última instancia a los equipos empresariales a tomar decisiones fundamentadas basadas en información en tiempo real.

Caso práctico real:
Un desarrollador de BI en una institución financiera puede desarrollar cuadros de mando que proporcionen información en tiempo real sobre las tendencias del mercado, ayudando a tomar decisiones de inversión. A menudo se basan en SQL para extraer y agregar datos para estos cuadros de mando. Por ejemplo, para mostrar los precios medios diarios de las acciones y el volumen total negociado por sector, podrían ejecutar una consulta como ésta:

SELECT
    sector,
    trade_date,
    ROUND(AVG(stock_price), 2) AS avg_price,
    SUM(trade_volume) AS total_volume
FROM
    market_data
GROUP BY
    sector, trade_date
ORDER BY
    trade_date DESC;

Este resultado puede introducirse en herramientas de BI como Power BI o Tableau, lo que permite a los interesados seguir el rendimiento del sector a lo largo del tiempo. El SQL proporciona la base para visuales que ayudan a los analistas e inversores a tomar decisiones más rápidas y basadas en datos.

Analista de datos

Visión general del puesto:
Los analistas de datos desempeñan un papel muy importante en la transformación de datos sin procesar en perspectivas procesables que impulsan mejoras empresariales. Son responsables de recopilar datos de diversas fuentes, limpiarlos y organizarlos para garantizar su precisión, analizarlos para identificar tendencias y patrones, y crear visualizaciones e informes para comunicar eficazmente los resultados a las partes interesadas. Este proceso permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, optimizar las operaciones y desarrollar estrategias basadas en pruebas empíricas.

Para aquellos que aspiran a convertirse en analistas de datos, es muy importante adquirir un conjunto diverso de habilidades, incluyendo el dominio de las estadísticas, Excel, SQL, Python, visualización de datos, y la familiaridad con las herramientas de Business Intelligence (BI). En el artículo Roadmap to Becoming a Data Analyst (Hoja de ruta para convertirse en analista de datos) se ofrece una guía completa en la que se detallan los pasos necesarios para desarrollar estas competencias. Este recurso esboza un enfoque estructurado para adquirir las competencias necesarias y ofrece consejos prácticos a las personas que deseen entrar en el campo del análisis de datos.

Responsabilidades clave:

  • Recopilar e interpretar datos.
  • Identificar patrones y tendencias.
  • Crear informes y visualizaciones.
  • Apoyar los procesos de toma de decisiones.

SQL en acción:

SQL se utiliza para extraer y manipular datos para informes, crear consultas complejas para el análisis de datos y garantizar que las herramientas de BI tengan acceso a los datos necesarios.


Caso práctico real:
Una empresa de comercio electrónico podría confiar en un analista de datos para examinar los datos de compra de los clientes con el fin de identificar los productos más populares y fundamentar las decisiones de inventario. Por ejemplo, el analista podría escribir una consulta SQL para determinar los productos más vendidos en los últimos 30 días:

SELECT
    product_id,
    product_name,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    SUM(quantity) AS total_units_sold,
    SUM(total_price) AS total_revenue
FROM
    order_details
WHERE
    order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY
    product_id, product_name
ORDER BY
    total_units_sold DESC
LIMIT 10;

Esta consulta proporciona una instantánea de los productos más vendidos en función de la cantidad vendida y los ingresos generados. Esta información ayuda a optimizar los niveles de existencias, planificar campañas de marketing y decidir qué productos incluir en la página de inicio o en promociones.

Por supuesto, esto es sólo la punta del iceberg. Los ejemplos de SQL mostrados a lo largo de este artículo son intencionadamente sencillos, pero ponen de relieve cómo se utilizan los conocimientos básicos de SQL en todas las funciones relacionadas con los datos, desde los informes básicos hasta los análisis complejos. Independientemente de la dirección que tome, dominar SQL le proporciona la capacidad de trabajar con datos con confianza y eficacia.

Transición a funciones de datos emergentes

Si está preparado para ir más allá de las funciones tradicionales de SQL, la clave está en ampliar tanto sus conocimientos técnicos como su experiencia práctica. Empieza por identificar qué función de datos te interesa más: análisis, ingeniería o ciencia de datos. Una vez que hayas elegido una dirección, centra tus esfuerzos de aprendizaje. Los conocimientos de programación son fundamentales en todos los ámbitos, especialmente Python, que se utiliza ampliamente para el análisis de datos, la automatización y el aprendizaje automático. Puedes empezar con el curso Fundamentos interactivos de Python en LearnPython.com para una formación práctica y sencilla para principiantes.

Para mejorar tu SQL, visita LearnSQL.es's SQL Practice track, donde encontrarás ejercicios guiados que reflejan tareas de datos del mundo real. Estos proyectos le ayudarán a escribir consultas con mayor rapidez y seguridad. Y si lo que quieres es profundizar, el tema SQL From A to Z (De la A a la Z ) te guiará paso a paso por el SQL, mientras que SQL avanzado enseña optimización y ajuste del rendimiento.

SQL avanzado Queries

Por supuesto, saber escribir SQL es sólo una parte del proceso. También tendrá que sentirse cómodo con herramientas como Power BI o Tableau para presentar sus conocimientos de forma eficaz. Aprender a estructurar bases de datos, crear procesos ETL y optimizar consultas te dará una ventaja independientemente de la función de datos que desempeñes.

Intenta trabajar en proyectos personales o freelance con conjuntos de datos reales, o contribuye al trabajo de código abierto. Esto no sólo refuerza tus habilidades, sino que crea una cartera que puedes compartir con posibles empleadores.

Y no subestimes el valor de la comunidad. Únase a grupos de datos en línea, asista a seminarios web y conéctese con otras personas del sector. Compartir tu trabajo y aprender de tus compañeros es una forma poderosa de crecer. El campo de los datos avanza con rapidez, pero con las herramientas adecuadas, una práctica constante y una trayectoria de aprendizaje clara, estarás preparado para ocupar tu próximo puesto con confianza.