Ejemplo de CV
Ejemplo de CV de Analista de Business Intelligence
Este ejemplo corresponde a un perfil con seis años de experiencia en España: dos en una consultora TIC y cuatro en una compañía de seguros de tamaño medio, donde asumió la propiedad del data warehouse y de la capa semántica. Fíjese en que casi ninguna línea habla de un análisis concreto y casi todas hablan de un sistema: cuántos orígenes, cuántos modelos, qué granularidad, cuánto tardaba antes y cuánto después. Ese es el tono que distingue una candidatura de Business Intelligence de una de Analista de Datos. Sustituya las cifras por las suyas y reescriba las frases con sus propias palabras: quien selecciona identifica de inmediato las plantillas copiadas literalmente.
Written & reviewed by the CVWon Editorial Team · Updated julio 2026
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Analista de Business Intelligence
Perfil profesional
Analista de Business Intelligence con 6 años de experiencia en seguros y consultoría TIC. Responsable del data warehouse corporativo en Snowflake (3 tablas de hechos, 18 dimensiones, 240 millones de filas) y de la capa semántica en Power BI que utiliza toda la compañía. Trabajo con dbt sobre SQL avanzado, modelado dimensional Kimball y DAX, y me ocupo tanto de la tubería como de la definición de las métricas: diccionario corporativo, propietario por indicador, certificación y retirada de informes. Sustituí 26 conjuntos de datos duplicados por 4 modelos certificados con seguridad a nivel de fila, reduje la ventana de refresco diaria de 3 h 40 min a 22 min y bajé un 38 % el coste de cómputo. Inglés C1 y trabajo habitual con equipos de Madrid, Barcelona y Lisboa. Busco un puesto con responsabilidad de extremo a extremo sobre la plataforma analítica y contacto directo con las direcciones de negocio.
Logros destacados
Formación académica
En España se llega a este puesto por dos vías igual de válidas, y ambas se valoran si el CV demuestra criterio de modelado. La universitaria: Grado en Ingeniería Informática, Estadística, Matemáticas, ADE o Economía, con frecuencia completado por un Máster en Business Analytics, Big Data o Ingeniería de Datos (UPM, UPC, UC3M, UOC o escuelas de negocio). La de Formación Profesional: FP de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM) o en Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR), a la que cada vez se suma el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data; es un itinerario muy habitual entre quienes empiezan como técnicos de bases de datos o de reporting y evolucionan hacia BI. Indique titulación, centro y año de finalización. Si terminó hace más de diez años, resuélvalo en una línea y dedique el espacio a las certificaciones recientes y a la arquitectura que domina. Merece la pena mencionar el Trabajo de Fin de Grado o de Máster solo si trató sobre almacenes de datos, modelado o integración, y siempre resumido en un resultado.
Certificaciones
Competencias
¿Qué competencias debe destacar un CV de Analista de Business Intelligence?
Técnica
Habilidades interpersonales
Herramientas
| Categoría | Competencias |
|---|---|
| Técnica | Modelado dimensional Kimball: esquema en estrella, granularidad, tablas de hechos y dimensiones, claves subrogadas, SCD tipo 2, Diseño y explotación de data warehouse en la nube: Snowflake y BigQuery, particionado, clustering y control de coste de cómputo, ELT con dbt: modelos incrementales, tests, sources, snapshots, exposures, macros y documentación con linaje, ETL clásico para entornos heredados: SSIS, Talend, Pentaho e Informatica PowerCenter, con cargas idempotentes y reprocesos controlados, Capa semántica: modelos de Power BI y SSAS tabular, DAX avanzado (contexto de filtro, grupos de cálculo, agregaciones), Power Query en lenguaje M, SQL avanzado: CTE, funciones de ventana, resolución de duplicados y optimización de consultas sobre grandes volúmenes, Seguridad y cumplimiento: seguridad a nivel de fila y de objeto, seudonimización y anonimización conforme al RGPD y la LOPDGDD, Ingeniería de entrega: Git, ramas por entorno, revisión de código, CI/CD con Azure DevOps y despliegue por espacios de trabajo, Orquestación y monitorización: Airflow y Azure Data Factory, alertas de carga fallida y compromisos de disponibilidad horaria |
| Herramientas | Power BI y Microsoft Fabric, SSAS tabular y Azure Analysis Services, dbt Core y dbt Cloud, Snowflake, BigQuery, SQL Server y SSIS, Azure Data Factory, Airflow, SAP BW y SAP BusinessObjects, MicroStrategy, Qlik Sense, Tableau y Looker Studio, Git, Azure DevOps, Jira y Confluence, Excel avanzado con Power Query |
| Habilidades interpersonales | Negociación de definiciones de métrica entre direcciones que llevan años calculándolas de forma distinta, Traducción entre el lenguaje de negocio y el modelo de datos, en ambos sentidos y sin jerga innecesaria, Pedagogía: formar a personas de negocio para que construyan sus propios informes sobre un modelo gobernado, Criterio para decir que no a un informe más y proponer en su lugar la métrica que faltaba, Rigor documental y comunicación clara ante un fallo de carga, antes de que lo descubra la dirección |
Nota sectorial
En España este perfil se concentra en cinco entornos y conviene ajustar el CV a cada uno. Seguros y banca: mandan la trazabilidad y el cumplimiento, así que explicite el linaje campo a campo, la historificación del dato, el tratamiento de datos personales bajo el RGPD y la LOPDGDD y su papel en los informes remitidos al supervisor; es también el terreno donde MicroStrategy y SAP BW siguen muy presentes junto a proyectos nuevos de Fabric o Snowflake. Retail y gran consumo: volumen, estacionalidad, surtido y margen por tienda; hable de millones de filas, número de puntos de venta y frecuencia de refresco. Turismo, hostelería y transporte: modelos con fuerte componente de calendario y de canal de venta, picos de temporada y datos de terceros poco fiables que hay que conciliar. Industria y energía: convivencia de SAP BW con plataformas cloud, mucho dato de planta y proyectos de migración de largo recorrido. Consultoras TIC: se valoran la variedad de plataformas, la rapidez de arranque y el trato con cliente, pero tenga presente que la relación laboral se rige por el convenio colectivo estatal de empresas de consultoría y tecnologías de la información, con bandas por debajo de las de la empresa usuaria; si opta a un cliente final con contrato indefinido, subraye la continuidad, la propiedad del modelo y el hecho de haberse quedado a sostener lo que construyó. En todos los casos, el teletrabajo de dos o tres días por semana es hoy el estándar en Madrid y Barcelona y se negocia por escrito en el contrato o en el acuerdo de trabajo a distancia.
FAQ
Preguntas frecuentes
No sin reescribirlo, porque el eje es distinto. Este ejemplo está construido sobre sistemas: warehouse, modelos, capa semántica, ventanas de refresco, coste y gobierno. Un CV de Analista de Datos se construye sobre preguntas respondidas: análisis que cambiaron una decisión, cuadros de mando con usuarios activos, cohortes, segmentaciones y comunicación de conclusiones. Si envía este texto a una vacante de analista, dará la impresión de que le interesa la infraestructura y no el negocio; si envía el de analista a una vacante de BI, parecerá que consume la plataforma en lugar de construirla. Cuando domine ambos terrenos, mantenga dos versiones y elija según la oferta.
Utilice magnitudes técnicas y de servicio, que no son confidenciales y transmiten la misma señal: número de orígenes integrados, modelos y tests en dbt, filas del modelo, ventana de refresco antes y después, porcentaje de reducción del coste de cómputo, informes certificados frente a informes retirados, usuarios del modelo y personas formadas. Sustituya los importes absolutos por porcentajes y plazos. Todo ello es verificable en la entrevista y no compromete ninguna cláusula de confidencialidad.
Escriba la consultora como empleador y describa el destino por sector y tamaño, no siempre por marca («proyecto para una aseguradora del sector salud, 1.200 empleados»). Añada la duración real y el alcance técnico. Así se entiende su recorrido, se evita la impresión de rotación excesiva y no incumple los acuerdos de confidencialidad habituales en los contratos de prestación de servicios.
Reescriba su experiencia en clave de sistema. Los cuadros de mando que mantenía a mano son, en realidad, un modelo de datos implícito: explique qué orígenes cruzaba, qué reglas de negocio aplicaba y qué duplicidades resolvía, y muestre después cómo lo formalizó (o cómo lo formalizaría) en un esquema en estrella con cargas programadas. Acompáñelo de una certificación reconocida, PL-300 o DP-600, y de un proyecto propio en dbt con datos abiertos. La transición desde reporting es el camino más frecuente hacia este puesto en España y no penaliza si el CV demuestra criterio de modelado.
Sí, si opta a multinacionales o a centros de servicios compartidos de Madrid y Barcelona, donde parte del proceso se desarrolla en inglés. Mantenga las dos versiones alineadas, no traduzca los nombres de las herramientas ni los términos técnicos consolidados y añada una equivalencia breve entre paréntesis para las titulaciones españolas, especialmente para la FP de Grado Superior, que no tiene traducción directa.
Detalle con logros los últimos ocho o diez años y resuma lo anterior en una línea por puesto. Un periodo sin empleo se explica con naturalidad y en una sola frase que muestre continuidad: una certificación obtenida, un proyecto propio o formación cursada. Un vacío explicado no penaliza; uno disimulado entre fechas confusas suele ser la primera pregunta incómoda de la entrevista.
¿Todo listo para crear su CV?
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