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El techo de los dashboards
Si eres Data Analyst, probablemente tu día a día gira alrededor de Power BI, Tableau o Looker. Son herramientas poderosas, pero tienen un límite: dependes de la plataforma.
No puedes controlar la autenticación. No puedes customizar la experiencia del usuario. No puedes integrar lógica de negocio compleja. Y cuando tu stakeholder pide "algo que Power BI no hace", te quedas sin opciones.
Me pasó exactamente eso. Tenía dashboards de Power BI que funcionaban bien para monitoreo, pero el equipo necesitaba:
Cargar archivos Excel directamente desde el navegador
Que cada usuario viera solo sus datos según su rol
Alertas automáticas cuando un KPI caía por debajo del umbral
Un historial de cambios auditable
Ninguna herramienta de BI resuelve todo eso out-of-the-box. Así que aprendí a construir web apps.
El stack mínimo viable para un Data Analyst que quiere construir productos de datos es más accesible de lo que parece:
// Un componente que muestra KPIs es sorprendentemente simple
function KPICard({ title, value, target }) {
const isOnTrack = value >= target;
return (
<div className={isOnTrack ? "card-green" : "card-red"}>
<h3>{title}</h3>
<p>{value} / {target}</p>
</div>
);
}
Si ya sabes Python, JavaScript no es un salto tan grande. La lógica es la misma: variables, funciones, loops, condicionales.
Ya conoces Python. Con FastAPI puedes crear una API en minutos:
from fastapi import FastAPI
import pandas as pd
app = FastAPI()
@app.get("/api/kpis")
def get_kpis():
df = pd.read_sql("SELECT * FROM kpis WHERE month = CURRENT_MONTH", conn)
return df.to_dict(orient="records")
SQL ya lo manejas. PostgreSQL es el estándar y es gratis.
Una vez que puedes construir web apps, tu perfil cambia completamente:
Pasas de reportar datos a crear productos con datos. Un dashboard es un reporte. Una web app es una herramienta.
Resuelves problemas end-to-end. No dependes de otro equipo para la interfaz de usuario.
Tu valor de mercado sube. Un Data Analyst que sabe construir aplicaciones es raro y muy cotizado.
Automatizas de verdad. No solo el análisis, sino todo el flujo: ingesta, procesamiento, visualización y distribución.
Mi recomendación concreta:
Semana 1-2: Aprende los fundamentos de JavaScript y React con algún curso gratuito
Semana 3-4: Construye una API simple con FastAPI que sirva datos de un CSV o base de datos
Semana 5-6: Conecta el frontend con la API y despliega en Vercel (gratis)
Semana 7-8: Agrega autenticación y roles de usuario
En dos meses tienes un proyecto real para tu portfolio que ningún otro Data Analyst tiene.
La línea entre Data Analyst y Developer se está difuminando. Las empresas no quieren gente que solo haga reportes — quieren gente que construya soluciones. Y la barrera de entrada para aprender desarrollo web nunca fue tan baja.
No necesitas un bootcamp de 6 meses. Necesitas un problema real y las ganas de resolverlo.