Professione Informatica: La figura del Data Analyst
Che è e cosa fa un data analyst
I data analyst lavorano sui dati e da questi ricavano informazioni preziose per la vita aziendale. Oggi sappiamo quanto enti e imprese di ogni settore facciano affidamento su di essi per prendere decisioni cruciali che spaziano dalla produzione al marketing. Li usano anche per identificare le inefficienze e altri problemi aziendali che devono essere affrontati. Sui dati si basa l’analista il cui lavoro è di assegnare un valore numerico a tutte le più importanti funzioni aziendali in modo che le prestazioni possano essere valutate e confrontate nel tempo. Ma la sua professione implica ben più che “guardare i numeri”: come detto, un data analyst deve anche sapere come utilizzare i dati per permettere a un’azienda di prendere decisioni più informate.
C’è però analisi e analisi. Sono almeno quattro le tipologie di data analytics da considerare: analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. La prima esamina ciò che è successo in passato. La seconda prende in esame i motivi per cui è accaduto qualcosa, di positivo o di negativo. Per quanto riguarda l’analitica predittiva, essa cerca di determinare i probabili risultati rilevando le tendenze nelle analisi precedenti. Questo permette a un’organizzazione di intraprendere azioni proattive. Infine, l’analitica prescrittiva cerca di identificare quale azione commerciale condurre.
Il lavoro del data analyst è focalizzato in particolare sulla prima. È lui che va a analizzare i dati attraverso statistiche descrittive, oltre a utilizzare i linguaggi di interrogazione dei database per recuperare e manipolare le informazioni. Tra i suoi compiti c’è anche quello di eseguire il filtraggio dei dati, la pulizia e la trasformazione iniziale, comunicando i risultati al team usando la data visualisation. Da qui la necessità dei professionisti dell’analisi dei dati: permettono di capire la qualità dei dati e proporre modi e procedure per aumentarla. Inoltre, sono basilari nel processo decisionale grazie alla loro abilità di tradurre le tabelle di dati in un linguaggio comune rappresentato con tutti i report e dashboard fantasiosi. Nessuno capisce i dati finché non vengono trasformati in una chiara rappresentazione visiva.
Come diventare un data analyst
Il ruolo di data analyst richiede abilità matematiche, statistiche e analitiche, che possono essere acquisite attraverso studi scientifici e una laurea in matematica o in ingegneria informatica, per esempio. Sono preziose per raccogliere, misurare, organizzare e analizzare i dati.
Servono poi competenze tecniche che comprendono tanto la conoscenza e l’uso di strumenti come Excel quanto di linguaggi standardizzato per database come SQL o Python, compresa anche la padronanza di software di visualizzazione interattiva dei dati come Tableau o RawGraphs.
Oltre alle competenze adatte per saper estrarre i dati da un database aziendale, e saperli analizzare, deve anche comunicare in modo adatto i risultati per riportarli al team e ai decisori aziendali.
Differenza tra data analyst e data scientist
I due specialisti hanno una base comune su cui lavorano, i dati appunto, ed entrambi generano intuizioni da grandi data set, ma la differenza sta in ciò che fanno con questi. I data analyst esaminano grandi serie di dati per identificare le tendenze, sviluppare grafici e creare presentazioni visive per aiutare le aziende a prendere decisioni più strategiche.
I data scientist, invece, progettano e costruiscono nuovi processi per la modellazione e la produzione di dati usando prototipi, algoritmi, modelli predittivi e analisi personalizzate.
Gli analisti utilizzano i dati per trarre intuizioni significative e risolvere problemi. Analizzano insiemi di dati ben definiti utilizzando svariati strumenti per rispondere a esigenze aziendali concrete, come comprendere perché le vendite sono calate in un dato periodo.
Indipendentemente dalle differenze tra data science e data analytics, molte aziende stanno cercando entrambe le figure per colmare le lacune di “esperti di dati” all’interno della propria azienda. Negli ultimi cinque anni, un numero crescente di industrie, come l’istruzione, l’intrattenimento, la vendita al dettaglio, l’assistenza sanitaria, le organizzazioni non profit e il governo hanno iniziato a cercare professionisti dei dati, quindi non c’è un solo tipo di industria che sta cercando data scientist o analyst.
