🔍 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.

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