Data Analyst: cosa fa e competenze

Il contesto in cui opera

Il data analyst è un professionista della data science specializzato nell’interpretazione dei dati, che supporta le aziende a prendere decisioni informate. Utilizzando tecniche di programmazione, database management e statistica, raccoglie, pulisce e analizza dati grezzi, trasformandoli in informazioni comprensibili ed utili.

Il suo obiettivo è identificare pattern, tendenze e insight nei dati che possano guidare le strategie aziendali, migliorare l’efficienza operativa e favorire la crescita.

Attraverso l’analisi dei dati, un’azienda può comprendere meglio il comportamento dei clienti, ottimizzare i processi aziendali, identificare nuove opportunità di mercato e prevedere i trend futuri.

Spesso collabora con altri professionisti della data science, quali il Data Scientist o il Data Engineer.

Le principali responsabilità del Data Analyst

Il ruolo può variare a seconda del settore industriale e dell’azienda, ma questi sono i principali compiti del Data Analyst:

• Raccolta dati. Raccolta dati da diverse fonti, quali database interni, risorse esterne, feed di social media.
• Pulizia e gestione dei dati. Questo passaggio, spesso chiamato “pre-lavorazione dei dati“, consiste nella rimozione di errori, duplicati, e incongruenze nei dati. È un passaggio critico per garantire l’accuratezza risultato finale.
• Analisi dei dati. E’ la responsabilità centrale del Data Analyst, che utilizza tecniche statistiche e strumenti di analisi per identificare pattern, tendenze e relazioni nei dati.
• Creazione di report e visualizzazione dei dati. Gli analisti dati traducono i risultati dell’analisi in report e presentazioni comprensibili ai referenti di business, spesso utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati per creare grafici, tabelle e dashboard.
• Fornire insight e consigli. Basandosi sui risultati, i data analyst forniscono insight e raccomandazioni che possono supportare le decisioni aziendali, dalle strategie di marketing alla pianificazione operativa.
• Creazione e manutenzione di sistemi di reportistica e analisi. Sviluppo e manutenzione di sistemi che consentano l’accesso e l’utilizzo dei dati.
• Implementazione di modelli di machine learning. Alcuni data analyst sono anche in grado di implementare modelli di machine learning, per fare previsioni o identificare pattern complessi nei dati.

Le competenze tecniche

Un Data Analyst deve avere una serie di competenze tecniche per svolgere efficacemente il proprio ruolo. Queste competenze possono variare leggermente, a seconda dell’industria o del settore specifico, ma le più comuni includono:

• Linguaggi di programmazione. Per lo più utlizza Python e R come linguaggi di programmazione, per manipolare i dati e applicare tecniche statistiche.
• Database Management. Conoscenza di Database SQL e NoSQL, saper eseguire query complesse e manipolare grandi set di dati.
• Strumenti di analisi dei dati. Strumenti come Excel, SAS, SPSS, o simili per l’analisi dei dati.
• Statistica. Tecniche e concetti statistici, come test di ipotesi, probabilità, regressione, ecc.
• Strumenti di visualizzazione dei dati. Familiarità con strumenti come Tableau, Power BI, o Qlik, per visualizzare i dati in modo efficace.
• Machine Learning. Anche se non è sempre richiesto, la familiarità con gli algoritmi di machine learning e con strumenti come TensorFlow o Scikit-Learn può essere molto utile, soprattutto per i professionisti più senior.
• Big Data Platforms. Anche se spesso opzionale, conoscenza delle piattaforme di Big Data come Hadoop, Spark o altri strumenti di data mining.
• Manipolazione e analisi dei dati. Conoscenza di librerie per la manipolazione dei dati come Pandas in Python o dplyr in R.

Data la rapida evoluzione tecnologica, la formazione continua è fondamentale in questo campo; migliori data analyst sono quelli che sono sempre aggiornati sulle ultime tecniche, strumenti e tendenze.

Le competenze trasversali del Data Analyst

Oltre alle competenze tecniche, un analista dati deve possedere anche una serie di competenze trasversali o “soft skills”:

• Pensiero Analitico. Capacità di vedere le relazioni tra vari dati e informazioni, e di utilizzare queste relazioni per fare analisi e previsioni.
• Curiosità. L’abilità di fare domande, esplorare nuovi concetti e cercare nuovi modi per risolvere i problemi.
• Problem solving.
• Comunicazione.
• Precisione.
• Teamworking.

Retribuzione

La retribuzione di un analista dati può variare notevolmente a seconda di vari fattori come l’esperienza, le competenze, il settore, la dimensione dell’azienda, e la posizione geografica.

In Italia la retribuzione media annuale per un data analyst junior si aggira intorno ai 34.000 – 40.000 euro. Un data analyst con più esperienza può guadagnare tra i 40.000 e i 60.000 euro all’anno. Negli Stati Uniti, la retribuzione media annuale per un data analyst può variare dai 60.000 ai 80.000 dollari.

In ogni caso, è importante notare che queste cifre sono solo medie e possono variare notevolmente, in quanto i data analyst con competenze specializzate o con una grande esperienza possono guadagnare molto di più. Infine, è importante sottolineare che la domanda per i data analyst è in continua crescita, e questo potrebbe spingere in alto le retribuzioni in futuro.

FAQ sul profilo