Head of Analytics

Para gestionar la contratación de un Head of Analytics, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Head of Analytics es responsable del diseño, desarrollo y entrega de soluciones de Business Intelligence (BI) y visualización de datos dentro de la organización. Este rol se centra en transformar los datos en insights accionables para los equipos de negocio, garantizando la calidad, claridad e impacto de los análisis. Trabaja en estrecha colaboración con los equipos de Data & AI, TI y negocio para satisfacer las necesidades analíticas de la empresa.

Responsabilidades principales

a. Desarrollo y entrega de soluciones analíticas

Diseño de tableros y informes

Desarrollar tableros interactivos (Power BI, Tableau, Looker) para satisfacer las necesidades de los equipos de negocio (ventas, marketing, operaciones, finanzas).
Automatizar la generación de informes para proporcionar insights en tiempo real o periódicos.

Análisis de datos

Realizar análisis exploratorios para identificar tendencias, anomalías u oportunidades de negocio.
Colaborar con los científicos de datos para integrar modelos predictivos o prescriptivos en las herramientas de BI.

b. Gestión de equipos analíticos

Liderazgo operativo

Dirigir un equipo de Data Analysts, Desarrolladores de BI y Especialistas en Visualización de Datos.
Organizar el trabajo en modo ágil para entregar proyectos a tiempo y según los requisitos del negocio.

Desarrollo de habilidades

Formar a los equipos en buenas prácticas de visualización de datos, storytelling y análisis exploratorio.
Mantenerse actualizado sobre herramientas y métodos emergentes (ej.: herramientas de data storytelling, nuevas funcionalidades de Power BI/Tableau).

c. Colaboración con equipos de negocio y técnicos

Comprensión de necesidades del negocio

Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de negocio para traducir sus necesidades en soluciones analíticas.
Priorizar las solicitudes según su impacto en el negocio.

Integración con equipos de Data & AI

Colaborar con los equipos de Data Engineering y Data Science para garantizar que los datos sean accesibles, limpios y utilizables.
Integrar insights de modelos de IA en los tableros para enriquecer los análisis.

d. Garantía de calidad y gobernanza de datos

Validación de datos y análisis

Garantizar la calidad y coherencia de los datos utilizados en informes y tableros.
Implementar procesos de validación para evitar errores de análisis o visualización.

Cumplimiento y seguridad

Cumplir con las normas de gobernanza de datos y regulaciones (RGPD, etc.).
Trabajar con los equipos de seguridad para proteger los datos sensibles.

e. Optimización de procesos analíticos

Automatización y escalabilidad

Automatizar los procesos de recolección, transformación y visualización de datos para mejorar la eficiencia.
Optimizar el rendimiento de los tableros para soportar un gran volumen de usuarios.

Medición del impacto

Definir y seguir KPIs para evaluar la adopción e impacto de las soluciones analíticas.
Recopilar feedback de los usuarios para mejorar continuamente las herramientas.

Habilidades clave

a. Técnicas

Herramientas de BI y visualización

Dominio de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Looker, Qlik) y lenguajes de consulta (SQL).
Conocimiento de buenas prácticas en data storytelling y diseño de tableros.

Análisis de datos

Experiencia en análisis exploratorio (Python, R, Excel avanzado) y manejo de grandes bases de datos.
Capacidad para traducir datos complejos en insights claros y accionables.

b. Gestión de proyectos y liderazgo

Gestión ágil

Experiencia en gestión de proyectos en modo ágil (Scrum, Kanban) con equipos técnicos.