DATA ANALYST: COSA FA E COME DIVENTARLO

CHI È IL DATA ANALYST

La figura di Data Analyst, o analista dei dati, è colui o colei che ha il compito di esaminare, analizzare e interpretare i dati (che oggi vengono prodotti dalle organizzazioni e dalle aziende) per estrarne informazioni utili a guidare i processi decisionali del cliente e migliorarne le attività.

È grazie al lavoro delle figure deputate alla data analytics, che le imprese possono prendere decisioni che siano realmente “data driven”, ossia ragionevolmente guidate da dati concreti, significativi ed esaustivi.

COSA FA UN DATA ANALYST?

Nel suo lavoro quotidiano, dunque, un Data Analyst deve occuparsi di diversi compiti. Quali sono i principali?

• Assieme ai suoi responsabili, deve chiarire gli obiettivi finali dell’analisi dei dati;
• Deve individuare i dati più utili a prendere le decisioni;
• Deve organizzare le informazioni raccolte e renderle confrontabili;
• Deve anche identificare eventuali errori nei dati raccolti;
• Identificare trend caratteristici nei dati ottenuti;
• Sulla base delle informazioni raccolte, dev’essere in grado di preparare un report chiaro che possa far capire le tendenze emerse.

Per fare tutto questo, chi si occupa di data Analytics utilizza principalmente software informatici, sia di base come Excel, particolarmente utili per organizzare i dati raccolti, sia più specifici.

Il suo lavoro però cambia notevolmente a seconda del settore in cui opera l’azienda per cui lavora. Se si trova nel team di un’azienda meccanica, ad esempio, può essere chiamato o chiamata ad analizzare le informazioni prodotte dalle macchine dotate di sensoristica, per identificare eventuali problemi lungo il ciclo di produzione. In un’impresa attiva nella moda, il suo focus potrebbe essere quello di studiare le tendenze che emergono dalle abitudini di acquisto della clientela sui portali di e-commerce o nei negozi fisici.

Oppure, nello stesso campo del fashion, la figura del Data Analyst potrebbe servire anche per analizzare i trend del mercato per scegliere le caratteristiche di una nuova linea di abbigliamento.

Solo da questi pochi esempi, si capisce la grande versatilità di questo sbocco professionale, che può essere utile per imprese, sia grandi che piccole, che operano in quasi tutti i comparti, così come per le grandi amministrazioni pubbliche e per i centri di ricerca.

CHE COS’È L’ANALISI DEI DATI?

Per capire più a fondo il ruolo chiave di chi lavora come Data Analyst, è utile approfondire meglio cosa si intende per analisi dei dati. Di cosa si tratta esattamente? Quando si parla di data analytics si intende il processo di raccolta, organizzazione e interpretazione dei dati grezzi per trasformarli in informazioni utili.

Grazie all’utilizzo di software, algoritmi e tecniche sempre più innovative, questo processo permette di individuare trend emergenti, prevedere scenari futuri, efficientare i processi, compattare i costi, supportare decisioni strategiche e ottimizzare i risultati delle aziende o dei professionisti che desiderano eccellere sul mercato di riferimento. Oggi l’efficacia dei sistemi di data analytics non solo consente di ponderare bene le decisioni future, ma anche di fare precise valutazioni in tempo reale.

BIG DATA ANALYST

Big Data Analyst è una specializzazione del Data Analyst. Si occupa di analizzare dataset molto grandi e particolarmente complessi, che spesso necessitano di tools non tradizionali per essere raccolti, immagazzinati e gestiti. Si parla di Big Data soprattutto nel digitale, un universo che genera ogni giorno un’infinita quantità di dati strutturati e non strutturati, che sono oggi fondamentali da comprendere.

Sono incredibilmente numerose le fonti che oggi generano flussi costanti di dati: basta pensare ai dispositivi smart, ai sensori del settore IoT (Internet of Things), al world wide web, alle transazioni anche finanziarie che avvengono online e molto altro. Al giorno d’oggi, infatti, i dati sono caratterizzati dalle cosiddette “4V”: hanno un enorme volume, sono veloci a prodursi, hanno un’incredibile varietà e, soprattutto, un valore decisamente elevato.

Per questo, per manipolare i Big Data si fa sempre più spesso uso delle intelligenze artificiali e delle tattiche di machine learning, essenziali per lavorare con i dati, segmentarli, interpretarli, rivelarne i pattern nascosti, spiegarne le tendenze e trasformarli in elementi utili per il business.

LE DIFFERENZE TRA DATA SCIENTIST E DATA ANALYST

La figura di Data Analyst, in generale, gestisce analisi dei dati grezzi, mentre quella di Data Scientist è maggiormente strategica, chiamata a stabilire modelli previsionali e guidare l’azienda al raggiungimento dei suoi obiettivi.

Questo però capita in ambiti più maturi, perché in realtà più piccole o meno strutturate, molti dei compiti da Data Scientist vengono spesso affidati a Data Analyst, e viceversa.

COMPETENZE DEL DATA ANALYST

Chi lavora come Data Analyst deve avere solide competenze tecniche e abilità analitiche avanzate, oltre a conoscenze di strumenti come SAS, SQL, Python o R. Ma deve avere anche capacità di comunicazione efficace e una profonda conoscenza del contesto aziendale in cui opera. È la combinazione delle tue hard e soft skill, infatti, a renderti speciale agli occhi dei recruiter.

Nelle offerte di lavoro per Data Analyst, quali competenze vengono richieste più spesso?

• Uso di Excel, necessario ad accorpare e manovrare i dati raccolti;
• Uso di software come SAS, necessari per gestire grandi quantità di dati;
• Conoscenza dei database relazionali, come SQL;
• Conoscenza di linguaggi di programmazione, come Python, R o VBA;
• Competenze di data visualization, per esporre in modo chiaro i risultati ottenuti;
• Competenze nella gestione dei Big data;
• Conoscenza di strumenti di business intelligence;
• Capacità di gestione di modelli statistici;

Competenze in ambito di machine learning e di intelligenza artificiale.

SOFT SKILL

Esistono anche alcune soft skill, che sono generalmente molto richieste e spesso indicate nelle offerte di lavoro per questa figura:

• Capacità di analisi;
• Tendenza al problem solving;
• Capacità di comunicazione spiccate, per rendere più comprensibile la grande mole di informazioni che un o una Data Analyst deve manovrare.

Nel suo lavoro la figura di Data Analyst avrà infatti spesso la necessità di tradurre i risultati delle sue analisi in un formato comprensibile per le persone che, all’interno dell’azienda, sono chiamate a prendere le decisioni. Deve saper esporre con chiarezza lo stato di partenza e le possibili evoluzioni del business.

Per questo deve anche avere una conoscenza approfondita dell’azienda in cui opera e del settore di riferimento. Per fare un esempio, nel caso di un’azienda meccanica può essere incaricata di raccogliere, selezionare e analizzare i dati che arrivano dai sensori montati sulle macchine di produzione, ma anche di esaminare il contesto di mercato per suggerire strategie di sviluppo consone e coerenti.

COME DIVENTARE DATA ANALYST

Chi svolge attività di analisi dei dati deve avere competenze di informatica, statistica, economia e matematica. Per diventare analista dei dati, è consigliato seguire un corso di laurea nelle seguenti materie:

• Statistica;
• Matematica;
• Informatica;
• Ingegneria informatica;
• Data science;
• Economia aziendale;
• Finanza;
• Business administration.

Tuttavia, oggi è sempre più possibile diventare Data Analyst senza laurea, seguendo percorsi di formazione nuovi e alternativi. Sono molte le aziende che sono disposte ad assumere professionisti e professioniste capaci, anche senza un titolo universitario, ma che abbiano modo di dimostrare la loro capacità di usare software, gestionali e strumenti di analisi, gestione e visualizzazione dei dati o dei Big Data. È utile ottenere attestati specifici, ma anche cimentarsi in test ed esperimenti, raccogliendo così un insieme di casi studio che possano fungere da portfolio per presentarsi alle aziende.

QUANTO GUADAGNA UN ANALISTA DEI DATI

La retribuzione di chi lavora nel settore dell’analisi dei dati è molto varia e può dipendere da un’ampia varietà di fattori. In primis, la zona di assunzione: all’estero, specialmente in paesi come gli USA, le figure deputate alle attività di analytics sono pagate estremamente bene, ma anche in Europa o in Italia le loro retribuzioni medie risultano superiori a quelle di altri professionisti.

In media per chi lavora come Data Analyst lo stipendio si aggira attorno ai 25.000 € annui lordi come figura junior, ma può raggiungere facilmente i 30/35.000 € lordi di media e può arrivare a superare i 50.000 € lordi quando raggiunge ruoli senior e ha un buon background di esperienza.

Anche il settore gioca un ruolo chiave nel range di salario possibile e, ad esempio, chi lavora nei comparti finanziari, bancari, legati al commercio digitale, ai big data o alla business intelligence può puntare a retribuzioni più elevate. L’inquadramento all’interno del contratto di lavoro, la presenza di CCNL di riferimento, l’anzianità lavorativa e le competenze acquisite negli anni sono tutti fattori che possono incidere sullo stipendio.

PROSPETTIVE DI CARRIERA PER DATA ANALYST

Chi lavora come Data Analyst può inserirsi in molti settori come l’industria, la finanza o il marketing, e può avere diversi ruoli anche all’interno della stessa organizzazione. Tutti i settori hanno infatti bisogno di raccogliere e interpretare i dati che descrivono il proprio business e questo rende importante avere una figura che sappia ricercare e analizzare grandi quantità di dati e rilevazioni.

Del resto, anche all’interno di una stessa azienda chi opera in qualità di Data Analyst può avere diversi ruoli:

• Può assumere il compito di business intelligence, analizzando sia i dati interni all’azienda sia i dati di mercato;
• Può occuparsi principalmente di raccogliere e analizzare i sistemi aziendali, per esempio informatici, per contribuire a migliorarne i processi;
• Può contribuire a riorganizzare le catene della logistica di un’azienda, studiando l’andamento delle merci per ottimizzarne i flussi;
• Occuparsi principalmente di marketing, analizzando i dati di apprezzamento dei clienti assieme al reparto vendite e cercando di risolvere eventuali problemi di posizionamento sul mercato o conversioni.

Lavorare nel campo dell’analisi dei dati può, quindi, rivelarsi particolarmente entusiasmante, considerata la varietà di sbocchi professionali e le interessanti possibilità di crescita e acquisizione di competenze trasversali. Hai voglia di iniziare il tuo percorso come Data Analyst?

A seconda del tuo livello di preparazione ed esperienza puoi cercare su Gi Group le posizioni aperte come Data Analyst junior oppure come figura senior. Tra le opportunità di carriera sul nostro portale, legate al mondo dell’analisi dei dati, ci sono anche quelle nel campo dell’informatica oppure anche le offerte come Data Scientist, destinate a chi ha già avuto modo di collezionare più skill e può assumere un maggior grado di responsabilità in azienda.

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