El marco global de habilidades y competencias para un mundo digital

análisis de datos DAAN Beta

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Permita la toma de decisiones basada en datos mediante la extracción, el análisis y la comunicación de información a partir de datos estructurados y no estructurados.

Traducción al español de SFIA 9: Versión Beta

SFIA 9 en inglés ya está disponible.

  • Esta es una versión beta de SFIA 9 en español.
  • La creamos utilizando la Phrase Localization Platform, combinando:
    • Contenido traducido de SFIA 8
    • Aportaciones de 7 proveedores líderes de traducción automática
  • Actualizaremos esta traducción después de revisión y controles de calidad.
  • Por favor, contáctenos si nota algún error o tiene preguntas.

Nota: Aunque la traducción automática ayuda a crear versiones iniciales, la revisión profesional garantiza la precisión y el lenguaje apropiado al contexto.

Notas orientativas

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El análisis de datos se centra en proporcionar información útil a partir de los datos para impulsar una mejor toma de decisiones. 

Las actividades pueden incluir, entre otras, las siguientes:

  • recopilar, procesar y analizar datos de diversas fuentes
  • garantizar la validez e integridad de los datos que se tratan y analizan
  • Identificación de tendencias, patrones e ideas utilizando una serie de técnicas analíticas y estadísticas
  • desarrollar y validar modelos predictivos
  • comunicar las conclusiones a las partes interesadas
  • Garantizar la calidad, integridad y gobernanza de los datos
  • colaborar con los equipos para alinear las iniciativas analíticas con los objetivos de negocio
  • diseñar e implementar soluciones y procesos de análisis de datos
  • Proporcionar recomendaciones procesables basadas en conocimientos especializados en el ámbito
  • mantenerse al día con las tendencias y técnicas emergentes en análisis de datos
  • liderazgo estratégico para el análisis de datos y disciplinas relacionadas como la ciencia de datos
  • contribuir a las políticas, normas y buenas prácticas de gobernanza de los datos.

El análisis de datos tiene diversas aplicaciones en todas las industrias, incluyendo segmentación de clientes, pronóstico de ventas, detección de fraude, optimización de la cadena de suministro, mantenimiento predictivo, análisis de salud, gestión de riesgos financieros, análisis de recursos humanos, análisis de redes sociales y análisis del sector público.

Comprender los niveles de responsabilidad de esta habilidad

Donde los niveles inferiores no están definidos...
  • Las tareas y responsabilidades específicas no se definen porque la habilidad requiere un mayor nivel de autonomía, influencia y complejidad en la toma de decisiones de lo que normalmente se espera en estos niveles. Puede utilizar las instrucciones de esencia para comprender las responsabilidades genéricas asociadas a estos niveles.
Donde los niveles superiores no están definidos...
  • Las responsabilidades y la rendición de cuentas no están definidas porque estos niveles superiores implican un liderazgo estratégico y una influencia organizacional más amplia que va más allá del alcance de esta habilidad específica. Véanse las declaraciones de esencia.

Desarrollar habilidades y demostrar responsabilidades relacionadas con esta habilidad.

Los niveles definidos muestran la progresión incremental en habilidades y responsabilidades.

Donde los niveles inferiores no están definidos...

Puedes desarrollar tus conocimientos y apoyar a otras personas que sí tienen responsabilidad en esta área de la siguiente manera:

  • Aprender conceptos y principios clave relacionados con esta habilidad y su impacto en su función
  • Realización de habilidades relacionadas (consulte las habilidades relacionadas con SFIA)
  • Apoyar a otros que realizan tareas y actividades de nivel superior
Donde los niveles superiores no están definidos...
  • Puede progresar desarrollando habilidades relacionadas que se adaptan mejor a niveles más altos de liderazgo organizacional.

Mostrar/ocultar descripciones y niveles adicionales.

Niveles de responsabilidad para esta habilidad

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análisis de datos: Nivel 2

Nivel 2 - Asistir: Esencia del nivel: Proporciona asistencia a otros, trabaja bajo supervisión rutinaria y usa su discreción para abordar problemas rutinarios. Aprende activamente a través de entrenamiento y experiencias en el trabajo.

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Asiste en la preparación y análisis de datos en las actividades bajo dirección. Procesa y valida datos para apoyar el análisis. Genera informes y insights estándar utilizando herramientas y métodos establecidos.

análisis de datos: Nivel 3

Nivel 3 - Aplicar: Esencia del nivel: Realiza tareas variadas, a veces complejas y no rutinarias, utilizando métodos y procedimientos estándar. Trabaja bajo dirección general, ejerce discreción, y gestiona el propio trabajo dentro de los plazos. Potencia proactivamente las habilidades y el impacto en el lugar de trabajo.

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Apoya el análisis de datos mediante la recopilación y preparación de datos de múltiples fuentes. Aplica métodos analíticos y estadísticos y herramientas de software para analizar los datos y desarrollar informes. Asiste en la identificación de tendencias, patrones e insights que informan las decisiones empresariales. Colabora con los miembros del equipo para perfeccionar las técnicas de análisis y mantener la calidad de los datos.

análisis de datos: Nivel 4

Nivel 4 - Facilitar: Esencia del nivel: Realiza diversas actividades complejas, apoya y guía a otros, delega tareas cuando corresponde, trabaja de forma autónoma bajo dirección general y aporta experiencia para cumplir los objetivos del equipo.

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Realiza análisis de datos de extremo a extremo, definiendo los requisitos de datos y asegurando la integridad de los mismos. Aplica técnicas analíticas y estadísticas avanzadas para extraer conocimientos significativos y desarrollar modelos predictivos. Comunica conclusiones complejas a las partes interesadas de manera comprensible. Contribuye al desarrollo de procesos y estándares de análisis de datos. Identifica oportunidades para mejorar las prácticas de análisis de datos.

análisis de datos: Nivel 5

Nivel 5 - Asegurar, asesorar: Esencia del nivel: Proporciona orientación autorizada en su campo y trabaja bajo una dirección amplia. Responsable de entregar resultados de trabajo significativos, desde el análisis hasta la ejecución y evaluación.

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Gestiona las actividades de análisis de datos, estableciendo marcos y metodologías alineados con los objetivos del negocio y las políticas de gobierno de datos. Lidera la implementación de soluciones de análisis de datos. Traduce las necesidades del negocio en requisitos de análisis e identifica soluciones impulsadas por datos. Guia la selección y aplicación de técnicas analíticas avanzadas. Comunica insights y recomendaciones a los principales stakeholders, influyendo en las decisiones estratégicas.

análisis de datos: Nivel 6

Nivel 6 - Iniciar, ejercer influencia: Esencia del nivel: Tiene una influencia organizativa significativa, toma decisiones de alto nivel, forma políticas, demuestra liderazgo, promueve la colaboración organizacional y acepta la rendición de cuentas en áreas clave.

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Desarrolla estrategias organizativas y hojas de ruta para el análisis de datos. Establece políticas, estándares y prácticas recomendadas para el uso de datos y técnicas analíticas de datos. Lidera iniciativas para desarrollar capacidades analíticas de datos y desarrollar una cultura impulsada por datos. Supervisa la entrega de proyectos y programas de análisis. Promueve el uso ético de datos y analítica de datos.

análisis de datos: Nivel 7

Nivel 7 - Establecer estrategias, inspirar, movilizar: Esencia del nivel: Opera al más alto nivel organizacional, determina la visión y estrategia organizacional general y asume la responsabilidad por el éxito general.

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Dirige la creación y revisión de un enfoque y una cultura interfuncionales de toda la empresa para generar valor a partir de la ciencia de datos y el análisis.

Impulsa la identificación, la evaluación y la adopción de capacidades de análisis y ciencia de datos para transformar el desempeño organizacional. Dirige la provisión de las capacidades de análisis y ciencia de datos de la organización.

Se asegura de que la aplicación estratégica de la ciencia de datos y el análisis esté integrada al gobierno y el liderazgo de la organización.

Alinea las estrategias del negocio, la transformación empresarial y las estrategias de ciencia de datos y análisis.