Che lavoro fa il data analyst?

Il data analyst, o analista dei dati, è colui che ha il compito di esaminare, analizzare e interpretare i dati prodotti da una qualsiasi organizzazione, come un’azienda, per estrarre informazioni utili a guidare il processo decisionale o migliorare l’attività.

Ma cosa fa un data analyst nella sua attività quotidiana? Si tratta di una figura che lavora a diretto contatto con diverse aree di un’impresa, che cambiano a seconda del settore di attività. Il data analyst può quindi essere chiamato a rapportarsi con l’area marketing, con la produzione, con la logistica o con i diversi project manager, oltre che direttamente con i vertici aziendali, che hanno bisogno dei dati per prendere le decisioni strategiche.

Nel suo lavoro quotidiano, dunque, un data analyst deve occuparsi di diversi compiti:

• 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, il data analyst 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 di attività dell’azienda per cui lavora. Se è impiegato in un’azienda meccanica, ad esempio, può essere chiamato 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 potrebbe essere invece impiegato a studiare le tendenze che emergono dalle abitudini di acquisto dei clienti sui portali di e-commerce o nei negozi fisici.

Oppure, nello stesso campo del fashion, un 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 questa figura, che può essere molto utile per imprese sia grandi che piccole che operano in quasi tutti i settori, così come grandi amministrazioni pubbliche e centri di ricerca.



Che differenza c’è tra data analyst e data scientist?

Al data analyst, in generale, spetta l’analisi dei dati grezzi, mentre il data scientist è chiamato a organizzare i dati e stabilire gli obiettivi per organizzare il lavoro dei data analyst presenti in azienda.

Questo però capita in ambiti più maturi, perché in realtà più piccole o meno strutturate, molti dei compiti del data scientist vengono spesso affidati a data analyst, e viceversa.

Che cosa fa il data analyst?

Il data analyst, o analista dei dati, è colui che ha il compito di esaminare, analizzare e interpretare i dati prodotti da una qualsiasi organizzazione, come un’azienda, per estrarre informazioni utili a guidare il processo decisionale o migliorare l’attività.

Ma cosa fa un data analyst nella sua attività quotidiana? Si tratta di una figura che lavora a diretto contatto con diverse aree di un’impresa, che cambiano a seconda del settore di attività. Il data analyst può quindi essere chiamato a rapportarsi con l’area marketing, con la produzione, con la logistica o con i diversi project manager, oltre che direttamente con i vertici aziendali, che hanno bisogno dei dati per prendere le decisioni strategiche.

Nel suo lavoro quotidiano, dunque, un data analyst deve occuparsi di diversi compiti:

• 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, il data analyst lavora principalmente con 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 di attività dell’azienda per cui lavora. Se è impiegato in un’azienda meccanica, ad esempio, può essere chiamato 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 potrebbe essere invece impiegato a studiare le tendenze che emergono dalle abitudini di acquisto dei clienti sui portali di e-commerce o nei negozi fisici. Oppure, nello stesso campo del fashion, un 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 questa figura, che grazie alle sue competenze tecniche può essere molto utile per imprese sia grandi che piccole che operano in quasi tutti i settori, così come grandi amministrazioni pubbliche e centri di ricerca.

Che differenza c’è tra data analyst e data scientist?

Al data analyst, in generale, spetta l’analisi dei dati grezzi, mentre il data scientist è chiamato a organizzare i dati e stabilire gli obiettivi per organizzare il lavoro dei data analyst presenti in azienda.

Questo però capita in ambiti più maturi, perché in realtà più piccole o meno strutturate, molti dei compiti del data scientist vengono spesso affidati a data analyst, e viceversa.

Cosa bisogna studiare per diventare data analyst?

Il data analyst deve avere competenze di informatica, statistica, economia e matematica. Per diventare un analista dei dati il percorso principale è dunque quello di seguire un corso di laurea in queste materie:

• statistica;
• matematica;
• informatica;
• ingegneria informatica;
• data science;
• economia aziendale;
• finanza;
• business administration.

Esistono anche corsi di laurea specifici che prevedono insegnamenti di data analytics, come, tra le tante, l’università Bocconi, di Bologna, di Venezia, di Pisa o di Bergamo.

Sono quindi molto diffusi i data analyst che arrivano alla professione dopo studi in area economico-manageriale, pur arricchita da competenze imprescindibili in statistica, informatica e matematica.

Che competenze deve avere un data analyst?

Un 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.

Nello specifico nelle offerte di lavoro per data analyst spesso vengono richieste competenze specifiche in:

• 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;
• avere 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.

Tra le soft skills generalmente più indicate nelle offerte di lavoro per questa figura ci sono poi:

• capacità di analisi;
• tendenza al problem solving;
• capacità di comunicazione spiccate, per rendere più comprensibile la grande mole di informazioni che il data analyst deve manovrare.

Nel suo lavoro il data analyst avrà infatti spesso la necessità di tradurre i risultati delle sua analisi in un formato comprensibile per coloro che, all'interno dell'azienda, sono chiamati a prendere le decisioni. Deve saper esporre con chiarezza lo stato di partenza e le possibili evoluzioni del business.

Per questo il data analyst deve anche avere una conoscenza approfondita dell'azienda in cui opera e del settore di riferimento. Nel caso di un'azienda meccanica, come visto, può essere incaricato di raccogliere, selezionare e analizzare i dati che arrivano dai sensori montati sulle macchine di produzione, ma anche di esaminare il contesto di mercato in cui opera per suggerire strategie di sviluppo.

Dove può lavorare un data analyst?

Il data analyst può lavorare in molti settori come la finanza, l'industria 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. Questo rende importante avere una figura che, come il data analyst, sappia ricercare e analizzare grandi quantità di dati e rilevazioni.

Del resto anche all'interno di una stessa azienda il 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 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.