Si eres un analista sénior, ya sabes la respuesta en el fondo. Te sentaste el lunes por la mañana a investigar un pico de abandono de clientes, y para el miércoles seguías uniendo tres exportaciones a mano, corrigiendo una columna que se había importado como texto, y explicándole a un stakeholder por qué los números de este trimestre no coincidían con los de la presentación del trimestre pasado. El análisis real comenzó el jueves por la tarde. Si es que llegó a comenzar.
Es hora de poner una cifra creíble a cuánto tiempo consume realmente la preparación de datos. Luego tienes que evaluar las formas en que los equipos reducen ese tiempo, las ventajas y desventajas de cada una, qué buscar en una solución y cómo presentar el caso internamente, para que puedas decidir qué se ajusta a tu situación en lugar de solo asentir ante el problema.
Cuánto tiempo dedican realmente los analistas a la preparación de datos
La preparación y la limpieza siguen siendo el trabajo que más tiempo consume en analítica, y las investigaciones recientes lo siguen confirmando. Seguramente escuchaste esa vieja frase de que los profesionales de datos pasan el 80 % de su tiempo preparando datos y solo el 20 % analizándolos. Sé honesto respecto a esa cifra: se remonta a una encuesta de 2016, y es probable que las mejoras en las herramientas la hayan reducido desde entonces, así que trata el 80 % como folclore más que como un hecho actual (informa TechTarget).
El panorama actual es menos ordenado, pero más creíble. En la encuesta sobre el Estado de la ingeniería de analítica de 2024 de dbt Labs, más de la mitad de los profesionales señaló que organizar los datos para el análisis era la tarea que más tiempo les consumía, y el 57 % mencionó la mala calidad de los datos como su problema más frecuente, un aumento respecto al 41 % de dos años antes (dbt Labs, 2024). La edición de 2025 halló el patrón intacto: el 56 % todavía señaló la mala calidad de los datos como su desafío más frecuente, aun cuando las herramientas de IA subieron en la lista de prioridades (dbt Labs, 2025).
Una advertencia que vale la pena aclarar: muchas de estas encuestas contemplan a “científicos de datos” y “profesionales de datos” en general, no a “analistas” específicamente. Pero el trabajo tiene puntos en común. Ya sea que estés construyendo un modelo o un informe de variación mensual, no puedes empezar hasta que los datos estén limpios, unificados y sean confiables, y la vara sigue subiendo, ya que cada vez se espera más que los analistas verifiquen y garanticen la calidad de los datos, además del análisis en sí (dbt Labs).
Donde se pierden las horas
“Preparación de datos” suena como una sola tarea. En realidad son cuatro, y cada una te cobra en silencio.
- Buscar y conectar los datos: las cifras de ventas están en un sistema, el gasto de marketing en otro y la lista de clientes definitiva es una hoja de cálculo a la que alguien llamó “FINAL_v3”. Exportar, descargar y reimportar es el acto de apertura poco glamoroso de casi cualquier análisis.
- Limpiar lo que encuentras: valores nulos, espacios en blanco finales, uso de mayúsculas inconsistente, fechas en cinco formatos y un campo que mezcla “NY”, “New York” y “N.Y.”. Pasa uno por alto, crea una unión a partir de ello y tus totales estarán mal sin que te des cuenta.
- Reestructuración y combinación: los datos sin procesar rara vez llegan en el formato que tu análisis necesita, así que pivotas, agregas, divides una columna y combinas dos fuentes usando una clave que casi coincide.
- Hacer todo de nuevo la próxima semana: este es el costo que se acumula. Preparas los mismos datos de nuevo para el informe recurrente, otra vez cuando cambia el esquema de origen y de nuevo cuando un colega necesita un corte ligeramente diferente. La preparación manual no es un impuesto de una sola vez, es una suscripción que no puedes cancelar.
Los costos ocultos de la preparación manual de datos
Las horas perdidas son el costo obvio. Las otras causan más daño, y vale la pena mencionarlas porque son las que usarás para justificar un cambio más adelante.
- Errores: La limpieza manual genera errores, un decimal fuera de lugar, una conversión de fecha incorrecta, un filtro que descarta filas de forma silenciosa. Un error pequeño no sigue siendo pequeño; se propaga a la decisión basada en él.
- Inconsistencia: cuando tres analistas limpian los mismos datos a su manera, obtienes tres versiones de la verdad y una reunión para discutir cuál es la correcta.
- Decisiones lentas: cada hora dedicada a la preparación es una hora que espera un stakeholder. “¿Podemos desglosar esto por región?” es una pregunta que debería tomar una tarde, pero se extiende hasta la próxima semana.
- Costo de oportunidad: no te convertiste en un analista sénior para ser un conserje de datos de tiempo completo. Cuando lo básico se sigue acumulando, es imposible encontrar tiempo para el trabajo valioso e interpretativo que no puedes (y no quieres) automatizar.
Cuatro maneras en que los equipos reducen el tiempo de preparación de datos, y sus aspectos a considerar
No hay una sola respuesta correcta aquí, y la mayoría de los equipos usa alguna combinación de los cuatro enfoques a continuación. Quieres adaptar el enfoque a la tarea que tienes enfrente.
| Enfoque | Ideal para | Fortalezas | Aspectos que considerar |
|---|---|---|---|
| 1. Hojas de cálculo y limpieza manual | Análisis puntual, pequeño y ad hoc | Todos las conocen, no deben configurarse, totalmente flexibles | Propensas a errores a medida, no son reutilizables, difícil de gobernar o auditar, falla con el volumen y las necesidades recurrentes |
| 2. Código personalizado y scripts de SQL | Analistas técnicos o equipos con soporte de ingeniería y lógica compleja y a medida | Potentes, precisos, con control de versiones | Requieren habilidades de codificación, generan riesgo de persona clave, su traspaso es lento y son difíciles de revisar para los stakeholders del negocio |
| 3. Características de preparación de datos en una herramienta de BI | Ajustes livianos vinculados a paneles de control que ya creas en esa herramienta | Conveniente, sin herramientas adicionales, ideal para el último paso de preparación | A menudo vinculadas a esa herramienta de BI, limitadas para una combinación intensiva o automatización entre muchas fuentes, pueden fragmentar la lógica |
| 4. Plataforma de automatización de analítica dedicada | Preparación recurrente y multifuente en equipos de habilidades mixtas que necesita ser reutilizable y gobernada | Crea una vez y programa, sin código y con código, amplia conectividad, linaje y auditabilidad | Una inversión en la plataforma (costo, implementación, cierta curva de aprendizaje); más de lo que necesitas para una sola tarea desechable |
Una forma de leer esta tabla: las hojas de cálculo y los scripts no están “mal”, simplemente resultan costosos cuando el trabajo se vuelve recurrente y compartido. Si la mayor parte de tu preparación es de una sola vez, una plataforma resulta excesiva. Pero si estás repitiendo la misma preparación cada semana en varias fuentes, y otras personas necesitan confiar en ese trabajo y reutilizarlo, ahí es exactamente donde una plataforma dedicada demuestra su valor.
Qué buscar al evaluar una solución
Si decides que vale la pena resolver el problema de preparación recurrente y compartida con herramientas, evalúa estos criterios. Úsalos como una lista de verificación cuando compares proveedores.
- Reutilización y programaciones: ¿puedes armar la lógica de preparación una sola vez y volver a ejecutarla automáticamente, o tienes que reconstruirla en cada ciclo? En Alteryx One, la preparación se captura como un flujo de trabajo visual que puedes reutilizar y programar, de modo que el informe del lunes pueda ejecutarse antes de que te despiertes.
- Una variedad de niveles de habilidad: la herramienta debe adaptarse a usuarios sin código, de código simple y compatibles con código, para que los analistas no se vean obligados a aprender a programar solo para limpiar datos, y para que tu equipo de Python y SQL no quede encasillado.
- Conectividad con tus fuentes reales: confirma que se conecta a donde se encuentran tus datos. Alteryx One ofrece más de 100 conectores preconfigurados para fuentes como Snowflake, Databricks y Salesforce, lo que elimina el proceso manual de exportar y reimportar.
- Gobernanza, linaje y auditabilidad: ¿puede un compañero de equipo revisar la lógica y puedes mostrar cómo se produjo un número? Un flujo de trabajo visual es mucho más fácil de entregar y auditar que un script que solo una persona entiende.
- Asistencia de IA que puedes verificar: la IA debe acelerar la creación sin tomar el control por completo. Ask Alteryx es un asistente de chat en Alteryx One Designer que puede sugerir y colocar herramientas, resumir y documentar un flujo de trabajo y revisar el resultado antes de confiar en él en producción. Esa advertencia es una característica, no un defecto.
- Adecuado a tu escala: busca ediciones y precios que se ajusten a tu equipo. Para un analista sénior que ejecuta analítica integral y generación de informes, la edición Professional es el punto de partida natural; la edición Enterprise es adecuada cuando la automatización y la gobernanza necesitan escalarse en toda la organización.
Presentar el caso internamente
La mayoría de las decisiones sobre herramientas de analítica involucran a más personas que solo al analista que sufre el problema. Si estás buscando apoyo, habla con cada stakeholder en sus propios términos.
- Al liderazgo le importa el tiempo recuperado y las decisiones más rápidas y consistentes. Plantéalo como horas de analista redirigidas de la limpieza hacia el análisis, y menos debates de “¿qué número es el correcto?”.
- La gobernanza de TI y de datos se preocupa por el control. Los flujos de trabajo visuales y reutilizables son revisables y auditables, lo que suele hacer que la gobernanza sea una conversación más sencilla que lidiar con una maraña de hojas de cálculo y scripts personales.
- Tus compañeros quieren saber cómo les facilita la semana. Un piloto breve sobre un informe recurrente difícil suele ser más persuasivo que cualquier presentación.
Una autoevaluación rápida
No necesitas un estudio formal para estimar tu propio número. Si estas preguntas te hacen fruncir el ceño, el tiempo que estás perdiendo es una brecha de proceso, y las brechas de proceso se pueden solucionar.
- ¿Cuántas horas a la semana dedicas antes de que siquiera comience el análisis?
- ¿Cuánto de eso es trabajo que ya hiciste antes, casi de la misma manera?
- Cuando dos personas extraen “el mismo” informe, ¿coinciden los números al primer intento?
- Si te tomaras una semana libre, ¿se seguirían ejecutando los informes recurrentes?
Trabajar de forma más inteligente
La preparación de datos nunca llegará a cero, y ese no es el objetivo. Una preparación bien pensada es lo que hace que el análisis sea confiable. Pero hay una diferencia real entre una preparación que crea algo reutilizable y una preparación que volverás a hacer desde cero el próximo lunes. Para un trabajo puntual, una hoja de cálculo o un script rápido están bien. Para trabajos recurrentes y de múltiples fuentes de los que otros dependen, una plataforma que te permita crear una vez y reutilizar es, por lo general, donde se recuperan las horas. Asigna la herramienta a la tarea, y dedica tu tiempo a las preguntas que solo tú puedes responder.
¿Quieres probar Alteryx? Regístrate para obtener una prueba gratuita.