¿Qué puesto de datos deberías contratar primero?

Contratar a la primera persona de datos no suele ser tan sencillo como elegir un cargo. La mayoría de las empresas llega a este punto cuando algo no termina de funcionar: los informes tardan demasiado, varios equipos discuten las cifras o se toman decisiones sin una visión clara. En ese momento, la necesidad de incorporar talento parece evidente. Lo que no siempre está claro es a quién contratar.

Los puestos de datos suelen agruparse como si fueran equivalentes, pero en realidad resuelven problemas muy distintos. Incorporar a un Data Analyst, a un BI Developer o a un Data Engineer puede llevar a resultados muy diferentes según cómo esté funcionando hoy la información en la empresa.

En esta guía se explica cómo abordar esa decisión. El objetivo es ayudar a identificar qué necesita realmente el negocio para que la primera incorporación genere impacto desde el principio, en lugar de añadir más complejidad.

Si se busca una visión más amplia de la contratación de talento en datos, incluida la forma de evaluar y estructurar el proceso, nuestra guía de data recruitment ofrece una panorámica completa.

Por qué esta decisión suele ser más difícil de lo previsto

Muchas empresas asumen que necesitan “a alguien de datos” sin tener del todo claro qué significa eso en la práctica. La dificultad está en que los roles de datos no siempre están definidos con precisión. Los títulos cambian de una empresa a otra, las funciones se solapan y, en muchos casos, se utilizan herramientas parecidas para puestos distintos.

Eso suele llevar a contratar por familiaridad y no por necesidad. Una empresa puede pedir un Data Scientist porque suena más avanzado, cuando el problema real es que los informes no son consistentes. Otra puede buscar un analista cuando, en realidad, el bloqueo está en la forma en que se estructura la información.

Esto se observa con frecuencia. La persona contratada puede ser perfectamente competente, pero el puesto no encaja con el problema. Ahí es cuando el avance se ralentiza y las expectativas empiezan a desajustarse.

Dedicar tiempo a definir qué falta realmente evita ese escenario. Permite redactar un brief más claro y facilita una incorporación que aporte valor desde el primer día.

Empiece por el problema, no por el cargo

Antes de decidir un puesto, conviene revisar cómo se está usando actualmente la información en la empresa.

En la mayoría de los casos, las señales ya están ahí. Puede que los informes tarden demasiado en elaborarse, que distintos equipos trabajen con cifras distintas o que los datos haya que recopilar manualmente desde varios sistemas. Son problemas habituales, pero cada uno apunta a un tipo de incorporación diferente.

Cuando el análisis comienza por el problema, la decisión se vuelve mucho más clara. La conversación deja de girar en torno a los títulos y pasa a centrarse en los resultados.

Qué suele indicar cada tipo de problema

Si los equipos tienen dificultades para acceder a informes o paneles claros, el problema suele ser de visibilidad. En ese caso, lo habitual es que encaje un Data Analyst capaz de dar estructura al reporting y definir métricas homogéneas.

Si los informes existen, pero no generan confianza, el reto suele estar en cómo está organizada la información. Puede que cada equipo use definiciones distintas o dependa de paneles diferentes, lo que reduce la fiabilidad de los números. En ese contexto, suele ser más adecuado un perfil de BI.

Si los datos son difíciles de acceder o requieren mucho trabajo manual para mantenerse, el problema suele ser estructural. Ahí es donde un Data Engineer puede aportar más valor, mejorando los flujos de datos y su disponibilidad.

Cuando el reporting ya funciona bien y el foco pasa a la predicción o la optimización, cobran sentido perfiles más avanzados, como el de Data Scientist.

Por qué este enfoque mejora la contratación

Contratar solo por el nombre del puesto suele generar desajustes. El rol puede parecer correcto sobre el papel, pero no resolver la necesidad inmediata de la empresa.

Es frecuente ver organizaciones que incorporan talento antes de tiempo. Por ejemplo, contratan a un Data Scientist cuando todavía no existen datos limpios o accesibles. Aunque la persona sea muy sólida, su capacidad de aportar queda limitada por el entorno.

Empezar por el problema evita ese error. Permite priorizar la incorporación que más impacto puede tener ahora y, al mismo tiempo, marca un rumbo claro para los siguientes pasos.

Las primeras incorporaciones más habituales en datos

Una vez identificado el problema, resulta más sencillo relacionar esa necesidad con un rol concreto.

La mayoría de las primeras contrataciones en datos se encuadran en cuatro perfiles. Cada uno responde a una etapa distinta de madurez analítica y a una necesidad diferente.

Data analyst

Un Data Analyst suele ser la primera contratación cuando el problema principal es la visibilidad.

En muchas empresas en crecimiento ya existen informes, pero son irregulares o difíciles de mantener. Los equipos dependen de hojas de cálculo o procesos manuales para entender el rendimiento, lo que ralentiza la toma de decisiones y genera incertidumbre.

Un Data Analyst aporta orden a esa situación. Define métricas clave, crea paneles de seguimiento y ofrece información clara en la que los equipos puedan confiar. En lugar de reaccionar ante datos fragmentados, la empresa empieza a trabajar con una visión única del rendimiento.

Este suele ser el punto de partida más habitual. Mejorar la visibilidad desbloquea decisiones más ágiles y crea una base mucho más sólida para futuras incorporaciones.

BI analyst o BI developer

Una contratación de BI gana relevancia cuando el reporting ya existe, pero no se puede confiar plenamente en él.

Esto suele ocurrir cuando distintos equipos trabajan con fuentes o definiciones diferentes. Con el tiempo, aparecen varias versiones de una misma verdad, y eso dificulta apoyarse en los informes para decidir.

Un perfil de BI se centra en estandarizar esa situación. Construye modelos de datos estructurados, alinea el reporting entre equipos y garantiza coherencia en la forma en que se definen y utilizan las métricas.

Este rol no se centra tanto en crear nuevos informes como en hacer que los ya existentes sean fiables. Para empresas con reporting fragmentado, suele ser el siguiente paso más eficaz.

Data engineer

Un Data Engineer suele ser la mejor primera contratación cuando los problemas están, sobre todo, “detrás de escena”.

Si los datos están repartidos entre distintos sistemas, si las canalizaciones no son fiables o si el reporting exige trabajo manual constante, el problema suele ser estructural y no analítico.

Este perfil se ocupa de construir y mantener la infraestructura de datos. Mejora la forma en que la información se recopila, se almacena y se accede a ella, lo que permite escalar el reporting y el análisis con mayor eficiencia.

Su impacto puede no ser visible de inmediato para todos los interlocutores, pero elimina cuellos de botella y favorece el crecimiento a largo plazo. Sin esta base, el reporting y la analítica suelen quedarse cortos.

Data scientist

Un Data Scientist normalmente no debería ser la primera contratación, salvo que ya existan bases sólidas.

Este rol se centra en modelización, predicción y análisis avanzado. Funciona mejor cuando los datos están limpios, son accesibles y ya se usan de forma consistente en toda la organización.

Si esas condiciones no se dan, el puesto puede resultar difícil de aprovechar. A menudo las empresas contratan demasiado pronto para data science, y eso acaba generando expectativas poco definidas y capacidades infrautilizadas.

Cuando la base ya está construida, este perfil puede aportar mucho valor, especialmente en la mejora de la toma de decisiones y en la optimización de procesos.

Visto así, la decisión suele aclararse bastante. La clave es identificar cuál de estos problemas es el más relevante para la empresa en este momento.

Señales de que quizá se está contratando el puesto equivocado

Aun teniendo un plan claro, sigue siendo posible equivocarse si las expectativas no están bien definidas.

Una señal habitual es que el puesto se vuelva demasiado amplio. Si se intenta contratar a una sola persona para gestionar reporting, construir pipelines, definir estrategia y desarrollar modelos avanzados, lo más probable es que el alcance sea excesivo para una primera incorporación.

Otra pista es que el brief cambie durante el proceso de selección. Eso suele indicar que el problema de fondo no está bien definido, y entonces resulta difícil evaluar a los candidatos de manera coherente.

También puede ocurrir que, después de contratar, el reporting siga siendo inconsistente o que los responsables sigan sin confiar en los datos. En ese caso, normalmente hay un desajuste entre el rol y el problema que debía resolver.

Detectar estas señales a tiempo ayuda a corregir el enfoque y evita comprometerse con una contratación equivocada.

Por qué la primera contratación en datos debe tener un alcance claro

La primera persona de datos juega un papel importante en cómo la empresa usará la información a partir de ese momento. Por eso, la claridad y el foco importan más que intentar cubrir todas las necesidades posibles.

En la mayoría de los casos, la contratación más eficaz es la que genera un impacto visible con rapidez. Suele tratarse de un rol que mejora el reporting, aumenta la confianza en los datos y ayuda a tomar mejores decisiones.

Intentar resolver demasiados problemas a la vez puede frenar el avance y dificultar la definición del éxito. Un puesto bien acotado genera expectativas más claras y permite percibir el valor antes.

Una vez asentada esa base, resulta mucho más fácil decidir qué hacer después: reforzar la infraestructura, ampliar la capacidad de BI o introducir análisis más avanzados.

Cómo se apoya a las empresas que contratan talento en datos

Hiring your first data professional suele depender, sobre todo, de definir correctamente el puesto. Sin esa claridad, incluso un proceso de selección bien organizado puede acabar dando un resultado poco adecuado.

Trabajamos con responsables de contratación, Heads of Data y equipos internos de talento para identificar dónde está la brecha. Eso incluye revisar cómo se utiliza actualmente la información, dónde se ralentiza el reporting y qué está frenando el progreso.

A partir de ahí, ayudamos a construir el puesto en torno al problema y no al título. Esto permite redactar briefs más claros, alinear mejor a los candidatos y lograr incorporaciones más efectivas.

También aportamos información sobre expectativas del mercado, rangos salariales y disponibilidad de candidatos, para que el proceso avance con más seguridad.

Elegir la primera contratación en datos no consiste tanto en seleccionar el título correcto como en entender qué necesita más la empresa en este momento.

Para muchos equipos, eso empieza por mejorar la visibilidad y generar confianza en el reporting. Para otros, significa resolver problemas estructurales que limitan el uso de los datos.

Definirlo con precisión reduce el riesgo de retrasos y evita tener que volver a contratar más adelante.

Si se está planificando la primera incorporación de datos o revisando el enfoque actual, nuestra guía definitiva de data recruitment ofrece una visión más detallada sobre cómo estructurar el proceso de selección y construir un equipo de datos preparado para crecer a largo plazo.