Analytics para QA
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Analista de Datos, QA, QA Analytics
Verónica Sofia Batista
2 meses atrás
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QA de Datos vs Analista de Datos: ¿Cuál es la diferencia y en qué se enfoca cada uno?
Si te interesa el mundo de los datos y la calidad, seguramente te cruzaste con estos dos perfiles: Analista QA y Analista de Datos. Aunque sus caminos se cruzan, tienen enfoques distintos. En este post te cuento qué hace cada uno, cómo se complementan y por qué ambos son clave en cualquier proyecto de analítica digital.
¿Qué hace un Analytics QA (de datos o de analítica)?
El rol de QA (Quality Assurance) se centra en asegurar que los datos que se recolectan sean correctos, completos y confiables.

Se enfoca en:
- Asegurarse de que los datos sean útiles antes de que lleguen al análisis
- Validar que los eventos y métricas se registren correctamente (por ejemplo, en GA4, GTM, Pixel, etc.)
- Probar que lo que se mide corresponde con lo que sucede en el sitio/app
- Detectar errores como eventos duplicados, parámetros vacíos o mal configurados
- Documentar bugs, comunicar hallazgos al equipo de desarrollo o analítica
En resumen: el QA es quien levanta la mano y dice “¡esto no está midiendo bien!” antes de que sea demasiado tarde.
¿Qué hace un Analista de Datos?
El Analista de Datos trabaja principalmente con los datos ya recolectados, con el objetivo de extraer insights, hacer reportes y ayudar a tomar decisiones.
Se enfoca en:
- Consultar y analizar datos en herramientas como GA4, Looker Studio, BigQuery, Excel, Power BI, etc.
- Crear dashboards y reportes que respondan preguntas del negocio
- Detectar patrones, oportunidades o problemas de conversión
- Formular hipótesis y sugerencias basadas en datos
En resumen: el analista es quien responde la pregunta “¿qué está pasando?” usando los datos como evidencia.
¿Cómo se complementan?
Pensemos en un ejemplo: tu equipo lanza una campaña con un formulario nuevo y quiere medir cuántos usuarios lo completan.
- El Analista QA se asegura de que el evento form_submit funcione, tenga los parámetros correctos y no se dispare dos veces.
- El Analista de Datos luego analiza ese evento para ver si los usuarios convierten, cuánto tiempo tardan, desde qué canal llegan, etc.
Uno cuida la precisión del dato. El otro le da sentido.
¿Por qué es importante entender la diferencia?
Porque si estás empezando, te puede ayudar a elegir hacia dónde querés orientar tu carrera.
- ¿Te gusta revisar detalles, testear, validar y asegurar calidad? → QA puede ser tu camino.
- ¿Te interesa buscar patrones, hacer análisis, contar historias con datos? → El rol de Analista es para vos.
Y si te gustan las dos cosas… ¡mejor todavía! Ser un perfil híbrido con visión analítica y mirada crítica de QA es muy valioso.
Si este contenido te ayudo, compartilo con alguien más que también esté explorando el mundo del análisis digital.
¡Nos hacemos fuertes en comunidad!
☉Gracias ☉
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