Durante años se ha enseñado el análisis de datos como una disciplina puramente lógica: fórmulas, modelos estadísticos, indicadores, algoritmos. Todo parece precisión matemática.

Pero quien ha trabajado lo suficiente en este mundo sabe algo que los libros rara vez admiten:

Dos analistas pueden tener los mismos datos, usar las mismas herramientas y aun así llegar a conclusiones totalmente distintas.

Entonces, ¿el análisis de datos es realmente una ciencia exacta? ¿O hay una parte subjetiva, casi artística, que influye en cada insight?

La respuesta —como en todo buen análisis— es: depende.

La ciencia del análisis de datos: orden, método y repetibilidad

Para entender la parte científica, basta observar las bases del proceso analítico:

  1. Definir hipótesis o preguntas de negocio.
  2. Recolectar datos confiables.
  3. Limpieza, transformación y normalización.
  4. Aplicación de métodos estadísticos o modelos.
  5. Validación y replicación de resultados.
Todo esto sigue estructuras rigurosas. Si dos personas aplican el mismo modelo con los mismos datos bajo los mismos criterios, deberían llegar al mismo número. Ese es el ideal científico: objetividad y replicabilidad.

Pero… ¿es eso lo que realmente pasa en la vida real?

El lado artístico del análisis: intuición, narrativa y contexto

El problema es que los datos rara vez “hablan solos”. Siempre necesitan interpretación. Y ahí es donde el arte aparece:

 

Un modelo puede detectar que hay una caída del 12% en retención, pero identificar por qué ocurrió y qué hacer al respecto ya no es un tema de fórmulas, sino de criterio y empatía.

El analista como artista silencioso

Hay una verdad que pocos mencionan: el análisis de datos implica tomar decisiones invisibles todo el tiempo, como si cada paso fuera una pincelada.

  • ¿Agrupo por mes o por semana?
  • ¿Muestro promedio o mediana?
  • ¿Uso escala lineal o logarítmica?
  • ¿Resalto el problema o la oportunidad?
Cada una de esas decisiones puede cambiar completamente la historia que cuenta el dashboard.

Como dijo el estadístico John Tukey:

“El mejor análisis no es aquel que responde preguntas, sino el que hace pensar a las personas.”

Eso no es ciencia pura. Eso es arte.

¿Y qué dicen los grandes expertos?

  • Nate Silver (FiveThirtyEight): afirma que “el análisis es un acto de probabilidades, no de certezas” —es decir, requiere interpretación humana.
  • Edward Tufte (pionero de la visualización): compara los gráficos con literatura visual: “Un buen gráfico no muestra datos; revela historias.”
  • DJ Patil (ex Chief Data Scientist de EE.UU.): dice que “el mejor analista tiene mente de investigador y corazón de diseñador.”
Entonces… ¿con qué nos quedamos?

Ni completamente arte, ni completamente ciencia. El análisis de datos es una ciencia con herramientas artísticas, o un arte con disciplina científica.

Pero si hubiera que tomar postura…

La ciencia te ayuda a encontrar la respuesta correcta.
 El arte te ayuda a encontrar la respuesta relevante.

 

Las empresas ya no buscan solo analistas que calculen, sino analistas que comprendan. Que sepan usar Power BI o SQL, pero también sepan contar historias. Que usen modelos, pero también usen empatía. Que no vean datos como números, sino como decisiones que impactan personas.

Porque el análisis más poderoso no es el que tiene más precisión estadística…

Es el que mueve a la acción.

 

Síguenos en @datdata para aprender a analizar datos.