Data Analyst: ruolo, cosa fa e competenze
Il ruolo del Data Analyst: saper interpretare i Big Data
Nel un contesto aziendale moderno, profondamente caratterizzato dall’interconnessione digitale e dalla massiccia produzione di dati, la figura del Data Analyst (o Analista Dati) è un ruolo che sta progressivamente conquistando la scena tra le professioni IT moderne.
Questo professionista esperto di business intelligence e data science è indispensabile per convertire grandi quantità di dati grezzi in informazioni chiare e comprensibili1, che possono guidare le decisioni aziendali su basi concrete e oggettive.
Senza un’analisi dati approfondita, anche i Big Data rimangono semplicemente un insieme caotico di numeri e fatti privi di significato.
Invece, grazie alle competenze avanzate in data analysis, visualizzazione dei dati e data analytics, un Data Analyst consente alle organizzazioni di capire meglio il comportamento dei clienti, ottimizzare i processi interni, scoprire nuove opportunità di mercato, anticipare i trend futuri e, in definitiva, prendere decisioni basate su dati solidi e affidabili.
CERCHI PERSONALE IT?
EgoValeo è un Head Hunter specializzato unicamente nel recruiting IT & Digital, contattaci ora.
Cosa un Data Analyst?
Un Data Analyst è un professionista che utilizza competenze avanzate in SQL e Python per estrarre, elaborare e analizzare set di dati complessi, trasformando le informazioni grezze in analisi dettagliate e insights che supportano le decisioni strategiche in ambito aziendale.
Sebbene il ruolo possa variare a seconda del settore industriale e dell’azienda, i principali compiti del Data Analyst sono:
- Raccogliere dati da diverse fonti, quali database aziendali, risorse esterne o feed di social media.
- Pulire e preparare i dati (data cleaning e preprocessing)2, attività spesso chiamata “pre-lavorazione dei dati“, per rimuovere errori, duplicati, e incongruenze nei dati.
- Analizzare i dati, attraverso tecniche statistiche e strumenti specifici, per identificare pattern, tendenze e relazioni nei dati.
- Creare report e visualizzazioni dei dati, per presentare i risultati ai referenti di business, attraverso grafici, tabelle e dashboard.
- Fornire insight e consigli, basandosi sui risultati, per supportare le decisioni aziendali, dalle strategie di marketing alla pianificazione operativa.
- Implementare modelli di machine learning, per fare previsioni o identificare pattern complessi nei dati.
CERCHI PERSONALE IT?
EgoValeo è un Head Hunter specializzato unicamente nel recruiting IT & Digital, contattaci ora.
Le competenze dell’esperto di Data Analysis
Un Data Analyst deve avere una serie di competenze tecniche che possono variare leggermente, a seconda dell’industria o del settore specifico. Le più comuni sono:
- Solide competenze nell’ambito della data science, in particolare nella raccolta, organizzazione ed interpretazione dei dati.
- Conoscenza dei linguaggi di programmazione, soprattutto Python e R, per manipolare i dati e applicare tecniche statistiche.
- Competenza in database SQL e NoSQL, per eseguire query complesse e manipolare grandi set di dati.
- Conoscenza di strumenti di data analytics come Excel, SAS, SPSS per l’analisi dei dati.
- Competenza in statistica, in concetti come test di ipotesi, probabilità o regressione.
- Conoscenza degli strumenti di big data analytics, per estrarre informazioni da enormi moli di dati.
- Conoscenza degli strumenti di visualizzazione dei dati, come Tableau, Power BI, o Qlik, per visualizzare i dati in modo efficace.
- Familiarità con le tecniche di machine learning e con strumenti come TensorFlow o Scikit-Learn.
- Conoscenza delle piattaforme di big data come Hadoop, Spark o altri strumenti di data mining.
- Conoscenza di librerie per la manipolazione dei dati come Pandas in Python o dplyr in R.
Data la rapida evoluzione tecnologica, inoltre, la formazione continua è fondamentale in questo campo; i professionisti più lungimiranti sono quelli che restano sempre aggiornati sulle ultime tecniche, strumenti e trend.
Oltre alle competenze tecniche, il data Analyst 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.
Come diventare Data Analyst
Per diventare un Data Analyst di successo, innanzitutto è fondamentale avere una solida base in matematica e statistica, oltre a conoscenze approfondite di linguaggi di programmazione come Python o R, e di strumenti di database come SQL.
La curiosità e la passione per i dati sono altrettanto importanti.
In Egovaleo, ho avuto il privilegio di incontrare molti professionisti straordinari nel campo dell’analisi dei dati.
Ricordo un candidato, laureato in fisica, che, nonostante avesse iniziato la sua carriera in un settore completamente diverso, era così affascinato dai dati che dedicava gran parte del suo tempo libero a imparare Python e a giocare con set di dati pubblici.
Questa passione lo ha portato a realizzare progetti personali impressionanti, che hanno catturato la nostra attenzione durante il processo di selezione.
La sua storia è un chiaro esempio di come, con determinazione e impegno, si possa entrare a far parte di questo settore dinamico e in costante evoluzione.
CERCHI NUOVE OPPORTUNITA’ PROFESSIONALI?
Inviaci il tuo CV per una valutazione.
FAQ
Il Data Analyst è un professionista che utilizza competenze avanzate in SQL e Python per estrarre, elaborare e analizzare set di dati complessi, trasformando le informazioni grezze in analisi dettagliate e insights che supportano le decisioni strategiche in ambito aziendale.
Per diventare un Data Analyst, generalmente si inizia con una laurea in campi come statistica, matematica, informatica o economia. È fondamentale avere una buona padronanza di strumenti e linguaggi di programmazione come SQL, Python o R, e comprendere le tecniche di analisi e visualizzazione dei dati. L’esperienza pratica, che si può ottenere attraverso stage o progetti personali, è altrettanto importante.
Senza una laurea, diventare uno specialista in data analytics è più complicato, ma non impossibile. Occorrerà seguire corsi di formazione specifici e costruire le competenze fondamentali: database, SQL, Phyton o R e le tecniche di analisi e visualizzazione dei dati. Saranno importanti, a questo fine, anche stage o progetti pratici sul campo.
I Data Analyst sono impiegati prevalentemente in settori come IT, finanza, e-commerce e sanità, dove analizzano set di dati complessi, lavorando in aziende di varie dimensioni, startup tecnologiche, istituzioni finanziarie, oppure come freelance in progetti specifici.
Il Data Scientist si specializza in modellazione predittiva e machine learning, elaborando dati complessi per scoprire trend futuri, mentre il Data Analyst si focalizza sull’analisi di dati esistenti, utilizzando strumenti statistici per estrarre insights e supportare le decisioni aziendali.
Fonti
1.What is data analysis? Examples and how to get started, zapier.com
2.Cos’è big data analytics? Ecco tutto ciò che serve sapere sull’analisi dei dati, www.zerounoweb.it
Roberto Di Bartolomeo ha maturato una lunga esperienza professionale in ambito IT ed Organizzazione, rivestendo ruoli dirigenziali di CIO in grandi aziende nelle industries servizi HR, banking e pubblica amministrazione. Ingegnere elettronico, ha speso i primi anni della sua carriera in una società di consulenza internazionale ed ha conseguito un master alla Bocconi di Milano. E’ partner di EgoValeo e consulente per la Digital Transformation.