Plantilla de CV para Analista de Business Intelligence

En el objeto de trabajo. El Analista de Datos responde preguntas de negocio: consulta, explora, explica una caída de conversión y presenta conclusiones. El Analista de Business Intelligence construye y sostiene el sistema en el que esas preguntas se pueden responder: las cargas ETL/ELT, el data warehouse, el modelo dimensional, la capa semántica con las medidas oficiales, la seguridad a nivel de fila, el gobierno de las definiciones y la certificación de los informes. Su CV, por tanto, no se organiza alrededor de análisis concretos, sino de sistemas construidos, con su volumetría, su ventana de refresco, su coste y su número de consumidores. Un buen contraste práctico: el analista escribe «detecté que el 18 % de los pedidos estaba duplicado»; usted escribe «historifiqué la dimensión de cliente en SCD tipo 2 y añadí 14 tests de unicidad en dbt, de forma que la duplicidad deja de aparecer y cualquiera puede detectarla sola».

El Ingeniero de Datos vive por debajo: infraestructura, ingesta a gran escala, streaming, orquestación, fiabilidad de las tuberías y coste de la plataforma. Usted comparte con él la mitad de las herramientas, pero su responsabilidad llega hasta el negocio: la métrica, la definición pactada, el modelo que una persona de operaciones puede usar sin ayuda. Analytics Engineer es, en la práctica, el nombre moderno de buena parte de este puesto en las ofertas españolas; si domina dbt y el modelado, incluya ambos títulos en el perfil («Analista de BI / Analytics Engineer») para que el ATS le encuentre en las dos búsquedas.

Una página hasta los cuatro o cinco años de experiencia y dos como máximo a partir de ahí. Reserve la primera para el perfil, la arquitectura y los dos últimos puestos con logros medidos; la formación antigua y los cursos breves van a una línea cada uno. La fotografía no es obligatoria y cada vez más empresas españolas la desaconsejan para reducir sesgos en la criba; en banca, seguros y grandes consultoras es perfectamente habitual un CV sin foto.

No, siempre que demuestre criterio de modelado, que es lo que de verdad se transfiere entre plataformas. Describa el esquema en estrella, la granularidad, la historificación, la gestión de cargas incrementales y los controles de calidad tal como los resolvió con las herramientas que tenía. Añada después una línea honesta sobre su nivel real en la pila moderna («dbt a nivel de proyecto propio y curso oficial; migración prevista en mi área»). En España conviven muchos entornos SAP BW, MicroStrategy y SSIS con proyectos de Fabric o Snowflake, y las empresas que migran buscan justamente a quien entiende los dos mundos.

Describa el gobierno de hecho que sí ejerce, aunque no tenga nombre oficial: qué métricas definió por escrito y con quién las pactó, cómo resolvió que dos direcciones calculaban el margen de forma distinta, qué informes retiró y con qué criterio, cómo avisa de una carga fallida y qué documentación deja al entregar un modelo. Un párrafo concreto sobre eso vale más que la palabra «gobernanza» repetida tres veces, y demuestra que usted ya trabaja como se espera del puesto.

Sí, y aquí es más útil que en otros puestos porque lo que se enseña es el diseño, no el dato. Publique en un repositorio un proyecto de dbt con datos abiertos (por ejemplo, del INE o de un portal de datos abiertos municipal) que incluya el diagrama del esquema en estrella, los tests, la documentación generada y un modelo de Power BI publicado con dos o tres medidas bien construidas. Explique en el README la decisión de granularidad y por qué descartó otras. Nunca publique datos reales de su empresa ni capturas con nombres de clientes.