03×01 – Más allá de Power BI con Diana Lucía Mtz

Apr 05, 2024

Podcast por datdata

En este Podcast Power BI charlamos con Diana Lucía Martínez @dianamg.data, quien es Analista de datos en Cemex, y con quien hablaremos de temas más allá de Power BI.

 


 

 

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A continuación se presenta una transcripción (generada automáticamente) de lo más relevante del podcast.

 

 

1.-¿Cuándo empiezas tu rol en Cemex y qué rol llevas en la empresa?

Comencé en Cemex en enero de 2020 como practicante. Cemex es una empresa con presencia en muchos países de Latinoamérica. Tienen oficinas en Colombia, por ejemplo. No recuerdo si también en otros países, tal vez en Costa Rica, pero no estoy segura. Hacia Europa tienen oficinas, en Estados Unidos, India, Filipinas, es una empresa gigante.

 

¿A qué se dedican? Principalmente a la industria del cemento y del concreto. También tienen otras ramas de productos de la construcción, pero su principal enfoque siempre ha sido ese. La empresa nació aquí, en mi ciudad natal, así que es genial ver cómo una empresa local ha crecido tanto en relativamente poco tiempo. Entré a una iniciativa de comercio B2C, que se enfoca en el consumidor final, conocida como Construrama. Si eres de México, es posible que estés familiarizado con estas tiendas. Me uní a la iniciativa de comercio digital de Construrama. Alguien comentó que también hay Cemex en Perú, lo cual es genial, aunque hay tantas ubicaciones que es fácil perderles la pista.

 

En fin, comencé en 2019 en el mundo de Construmat.com, enfocado en análisis de datos para el comercio digital. Reportaba sobre las tiendas, cómo iban sus ventas y cómo potenciarlas a través de herramientas digitales. Fue algo muy interesante. Las actividades que realizaba iban aumentando en nivel y eran similares en diferentes áreas. Ocho meses después de mis prácticas, comencé a trabajar nuevamente en comercio digital, pero esta vez en la aplicación Cemex Go, que es una propuesta de digitalización de la empresa y ha sido un ejemplo de transformación digital en otros podcasts y para otros expertos en el tema. Eso me hace sentir muy orgullosa.

 

Cemex Go es una aplicación que permite a grandes clientes digitalizar sus actividades y realizar pedidos. Pueden rastrear sus órdenes de cemento, por ejemplo, como si fuera una aplicación de entrega. Esto es especialmente útil en el mundo del concreto, donde es crucial saber cuándo llegará para movilizar a los equipos. Estuve ayudando al equipo a que los clientes aceptaran la aplicación, les gustara y a recibir retroalimentación para aumentar su uso.

 

En mi último puesto, en el que llevo un año, trabajo en un área muy diferente: la oficina de precios en planeación estratégica. Ha sido un enfoque muy distinto, pensando en cómo maximizar las ganancias de la empresa. Los datos son muy importantes aquí, y la presión es mayor, ya que un pequeño error puede tener consecuencias graves. Ha sido un año de mucho aprendizaje y seguimos escalando. Ahí vamos.

 

 

2.- Anteriormente cuando estaban en la aplicación de Cemex Go ¿tenías el rol de analista de datos? 

Sí, creo que de hecho quería mencionar un poco sobre las otras herramientas que utilicé, además de Power BI. Por ejemplo, usé Python para un proyecto de análisis de datos en el que queríamos realizar una campaña de microsegmentación para promover el uso de la aplicación. Habíamos alcanzado un límite en la adopción de la aplicación por parte de los clientes y llevábamos varios meses estancados en alrededor del setenta y cinco por ciento, por así decirlo. Entonces pensamos: "quizás lo que falta son campañas personalizadas, enfocadas en las necesidades de cada cliente, para resaltar las funcionalidades específicas de la aplicación que cada uno necesita".

 

Así que empezamos a trabajar en ello. Utilizamos Python para analizar los datos de consumo de diferentes clientes y así poder determinar quiénes eran los clientes habituales, quiénes compraban muchos productos, quiénes entraban ocasionalmente pero de manera constante, etc. Esto nos ayudó a comprender mejor a nuestros clientes. Realicé algunos ejercicios de clustering y otros métodos, pero finalmente nos dimos cuenta de que la solución real en ese momento era cargar los datos en Power BI y utilizar los filtros necesarios para que el equipo de marketing pudiera crear estos microsegmentos de forma más manual, en lugar de depender de un algoritmo de aprendizaje automático.

 

 

 

3.- ¿Cómo es que la empresa considera que alguien ya puede ser un analista de datos, qué nivel requiere, qué herramientas consideran?

Bueno, mira, creo que nos enfrentamos primero a un problema que al menos he notado aquí en México, y me imagino que en Latinoamérica es lo mismo: las fronteras entre la definición de roles como ingeniero de datos, analista de Business Intelligence y analista de datos son un tanto difusas, como si los roles estuvieran un poco mezclados. Entonces, al momento de definir la ruta a seguir, puede resultar bastante flexible. Quizás en otras empresas más orientadas hacia la tecnología, como en el norte, en Estados Unidos y demás, los roles están mucho más definidos.

 

En mi opinión, en este contexto, la habilidad de aprender varias herramientas y luego adaptarse a los trabajos que se vayan tomando es fundamental. En cuanto a la ruta básica para convertirse en analista de datos, considero que "aprender SQL" es esencial, ya que muchos gestores de bases de datos te requerirán que realices consultas utilizando SQL, a menos que estemos hablando de bases de datos no relacionales, lo cual es otro tema. Creo que con aprender SQL cubres una parte muy importante.

 

Saber usar Excel siempre será importante. Aunque personalmente casi no lo uso, excepto para exportar tablas u otras tareas similares, al final del día, a veces lo solicitan. Las habilidades que desarrollas al aprender a manipular datos de forma manual con Excel son como enseñar a los niños a usar plastilina: Excel es la plastilina para aprender a abordar estos temas.

 

En cuanto al camino hacia convertirse en analista de datos, aquí en Cemex utilizamos mucho Power BI. Realmente, si consultamos el diccionario, quizás estés de acuerdo conmigo en que es más propio de un puesto de Business Intelligence. Aquí en Cemex, por ejemplo, los analistas de datos necesitan entregar informes en Power BI, y aprender a usarlo me ha sido de gran utilidad. Es una herramienta que está ganando mucha importancia, ya que necesitas ser capaz de adaptarte rápidamente para recibir informes, modificarlos, etc.

 

Después de eso, dependiendo de la empresa, es importante aprender Python, saber cómo limpiar datos, crear visualizaciones, tal vez algo sobre modelos y análisis estadísticos. Personalmente, yo uso Python poco para el procesamiento y la limpieza de datos, pero cada uno tendrá su propio camino y cambiará las proporciones de cuánto usa cada herramienta.

 

En general, creo que un analista de datos utilizará en mayor medida SQL y Python que Power BI, al menos según lo que he observado. Creo que, tanto en el lado práctico como en el teórico, ese es el trío de conocimientos generales que se necesitan para el análisis de datos.

 

 

 

4.- ¿Recuerdas qué sentiste para decidir irte por una carrera en análisis de datos? ¿Sentiste algo de inmediato o ya fue con el tiempo?

Creo que fue una combinación de factores. Una parte que realmente me atrajo mucho fue un video que vi durante un bootcamp que nos organizaron, donde mostraban el poder de la visualización de datos. Es impresionante cómo puedes comprender, en cuestión de segundos, lo que ha estado sucediendo durante los últimos veinte años de inflación en Estados Unidos, por ejemplo. Habíamos visto este tipo de videos en LinkedIn, donde en veinte segundos comprendes décadas de datos y el trabajo de alguien que ha invertido muchas horas en recopilarlos. Poder llegar a una conclusión en tan poco tiempo y con una visualización tan impactante es realmente fascinante para mí. Me enamoré de la idea de poder resumir cosas tan complejas y entregar un mensaje de manera efectiva.

 

Después de eso, también tuve la oportunidad de realizar seis meses de prácticas en John Deere, trabajando en la planta, con botas y casco, y fue una experiencia enriquecedora. La valoro mucho y me gustó bastante, pero me ayudó a darme cuenta de que a largo plazo no quería trabajar en una planta. Entonces pensé: "Bueno, el mundo de los datos me llevará al estilo de vida que estoy buscando".

 

 

5.- ¿Cómo te ves en el largo plazo en esta carrera?

A largo plazo, me imagino ayudando a pequeñas y medianas empresas (Pymes) aquí en mi ciudad, o en cualquier otro lugar donde se necesite. Creo firmemente que hay un enorme potencial en el campo de los datos, y que muchas empresas pequeñas y medianas podrían beneficiarse enormemente de ello. A menudo, estas empresas están tan inmersas en sus operaciones diarias, que no pueden dedicar el tiempo necesario para aprovechar al máximo los datos que tienen a su disposición. Por lo tanto, veo una oportunidad emocionante para ayudar a estas personas. Espero que algún día pueda concretarse esta visión. Solo el tiempo dirá.

 

 

 

6.- Sientes que actualmente tú ¿te gusta todo el proceso de análisis de datos, o te gusta más la parte visual o la parte de la transformación de los datos, hay algo que te guste más que otra cosa?

Para mí, la parte de crear visualizaciones es algo que encuentro poco común pero muy gratificante. Me encanta trabajar en la creación del visual final, hacer que se vea atractivo y jugar con diferentes estilos de visualización para descubrir cuál funciona mejor. Esa es una parte que realmente disfruto. Tengo un colega que hace exactamente lo mismo que yo, pero en otro segmento, y para él es todo lo contrario; no disfruta tanto trabajando en la parte visual.

 

Otra área que me apasiona es la arquitectura e ingeniería de datos, especialmente cuando se trata de resolver problemas como los JOIN en réplicas de SAP. Me divierte mucho la sensación de resolver ese tipo de acertijos, incluso cuando las consultas no salen como esperaba. Es como un desafío que me mantiene entretenido y motivado.

 

 

7.- ¿Qué experiencias tienes con otras herramientas y que soluciones has realizado?     

Creo que es crucial explorar más allá de Power BI, como sugiere el título, y conocer los diferentes gestores de datos, ya que son la materia prima con la que trabajamos al utilizar Power BI. Es fundamental comprender cómo se almacenan los datos, cómo conectarse a ellos, cómo realizar consultas y cómo solicitar cambios en ellos. Por ejemplo, cuando un arquitecto de datos te dice "te proporcionaré la lista para que te conectes", es esencial entender qué gestor de datos están utilizando, ya sea Snowflake, Oracle, Azure, entre otros. Por esta razón, me he enfocado mucho en aprender sobre Snowflake, y también un poco sobre SQL Server, porque creo que comprender el origen de nuestros datos es fundamental. Si no sabes de dónde vienen tus datos o cómo funcionan, será difícil comunicarte con los arquitectos e ingenieros de datos y expresar tus necesidades de manera efectiva. Es importante hablar su mismo idioma para poder colaborar de manera eficiente en la gestión y manipulación de los datos.

 

 

8.- ¿Como es que utilizan Power Automate con Power BI?

Mira, hay una comunidad de Microsoft muy activa aquí en Cemex, y comencé a participar en sesiones con campeones de Microsoft de nuestra empresa. Fue en una de estas sesiones donde surgió la idea. Nos conectamos con un equipo de Cemex en España, específicamente en Madrid, y descubrimos que tenían una solución similar a lo que estábamos buscando. Mi manager se acercó y me dijo: "Tienen esta solución que creo que encajaría perfectamente con lo que necesitamos en nuestro proyecto". Así que decidimos adoptar su estructura de proyecto y la escalamos. Fue una experiencia muy enriquecedora. Realmente, conocí Power Automate gracias al ambiente de Cemex y a la colaboración con los expertos de Microsoft que trabajan aquí.

 

 

 

9.-  Puedes comentarnos sobre consejos de habilidades blandas para futuros analistas de datos

Creo que, especialmente en roles técnicos como los nuestros, a veces nos enfocamos demasiado en dominar las herramientas y descuidamos las habilidades blandas. Recientemente estaba hablando de esto con otra persona en un directo con Adriana Tec. Coincidimos en que si bien centrarse en las herramientas técnicas es fundamental para conseguir ese primer puesto en análisis de datos, por ejemplo, a medida que avanzas hacia roles más senior, de liderazgo o de gestión de datos, las habilidades blandas se vuelven aún más críticas.

 

Es esencial saber comunicarse efectivamente con otras áreas, tener la capacidad de realizar un levantamiento de proyectos, definir objetivos claros y llevar a cabo funciones de venta interna, donde puedas destacar los logros de tu equipo y persuadir a los stakeholders de la importancia de tus proyectos.

 

Como mencionamos al principio, saber comunicar tus resultados finales, tus informes y presentaciones, es clave para lograr el éxito y destacarte en una empresa. Estas habilidades de comunicación son vitales para ser reconocido y valorado en cualquier organización.

 

 

 

 

10.- Actualmente o con toda la experiencia que ya tienes, ¿Qué es lo que se necesita para llegar a una entrevista si es mi primer trabajo como analista de datos?

Creo que puede depender mucho del equipo en el que te encuentres. Por ejemplo, en mi área anterior, era crucial que la persona que ocupara mi puesto fuera hábil en comunicación, ya que una parte importante de sus responsabilidades sería presentar los proyectos ante los equipos receptores. En este sentido, la capacidad para persuadir sobre la importancia del proyecto, saber qué modificaciones implementar y cuáles rechazar, así como tener las habilidades necesarias para hacerlo correctamente, tenían un peso considerable en el proceso de búsqueda de mi reemplazo.

 

Sin embargo, en otras empresas donde los roles junior están más definidos, es posible que el enfoque sea diferente. En esos casos, el rol junior podría centrarse principalmente en seguir las especificaciones proporcionadas para la creación de tableros, por ejemplo. En este caso, el énfasis podría estar en que el candidato conozca la herramienta y que la curva de aprendizaje no sea tan pronunciada.

 

En resumen, creo que la importancia de las habilidades blandas puede variar dependiendo del equipo y de las responsabilidades del puesto. Personalmente, estoy a favor de prepararse en habilidades blandas, ya que considero que son una excelente manera de destacarse, pero reconozco que las necesidades pueden ser muy diversas.

 

 


 

 

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