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Data analyst: chi è, cosa fa e come trovare lavoro

La digitalizzazione ha messo a disposizione di chi li sa leggere un’enorme quantità di dati, che possono essere molto utili per il business. L’interprete di questi dati è il data analyst. Ecco tutto quello che bisogna sapere su questa figura



In un mondo sempre più interconnesso e digitalizzato, sono cresciuti anche i dati a disposizione di chi li sa leggere. Si tratta di informazioni preziose, che possono dare un contributo fondamentale a chi deve migliorare e accrescere il proprio business, risolvendo così in maniera scientifica i problemi osservati.

L’interprete di questi dati, che vengono spesso definiti “big data” quando arrivano da più fonti e sono in grande quantità, è il data analyst, l’analista dei dati, una figura professionale esperta di data science capace di mettere ordine all’enorme quantità di dati in cui è immersa un’azienda nella sua attività quotidiana.

Ma qual è nel dettaglio il lavoro del data analyst? E cosa lo differenzia da altre figure, come il data scientist? E a quali aziende può essere utile avere un esperto di analisi dei dati?

Secondo una recentissima ricerca di Assolavoro, tra l’altro, la figura del data analyst è la più ricercata dalle imprese tra aprile e maggio 2022, tra i ruoli con più alta qualifica, confermando ancora una volta quanto siano ricercate le competenze di data analytics da parte delle aziende italiane.

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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.

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Come diventare un 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.

Deve quindi avere inoltre competenze specifiche in:

  • uso di Excel, necessario a 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.

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.

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Quanto guadagna un analista dei dati?

Lo stipendio medio di un data analyst in Italia è attorno ai 25-28.000 euro, che però sale rapidamente oltre i 33.000 euro per poi raggiungere livelli ancora più elevati a seconda del grado di responsabilità e di organizzazione dell’azienda in cui opera