Data analyst: cosa fa, stipendio e come diventarlo

analista di dati cosa fa

Se sei appassionato di dati e se hai compreso le potenzialità in ottica professionale che può avere una buona padronanza delle tecnologie e degli algoritmi che ne regolano la gestione allora ti consigliamo di leggere con attenzione questa guida, nella quale ti spiegheremo approfonditamente chi è il data analyst e cosa fa.

Partiamo subito con una premessa.
Sull’attuale mercato la competitività ha raggiunto livelli elevatissimi.

Qualsiasi tipologia di business, che riguardi prodotti o servizi, si rirova oggi a competere con numerose altre realtà molto simili tra loro, per cui emergere non è affatto semplice.

L’unica strada percorribile, per intercettare, conquistare e fidelizzare il cliente è conoscerlo a fondo, al fine di allinearsi ai relativi gusti ed esigenze, ovvero rispondere perfettamente alla sua richiesta.

A tal fine i dati generati dalle attività degli utenti online rappresentano una fonte preziosissima ed inesauribile di informazioni.

Cerchiamo quindi di capire, nei prossimi paragrafi, come sfruttare al meglio tali fonti informative, e come migliorare il business attraverso l’analisi dei dati.

Cosa sono i big data e a cosa serve la data analysis

Prima di analizzare la figura del data specialist e di spiegarti cosa fa nel dettaglio cerchiamo di capire cosa sono i big data.

Sappiamo bene che tutte le attività svolte online generano dati. Le ricerche sui vari Google e company, le interazioni sui social network e qualsiasi click su un banner, un sito web o su qualsiasi altro contenuto presente in rete viene raccolto.

Quindi, cosa sono nello specifico i big data e a cosa servono?

Il termine inglese ‘big data’ si traduce letteralmente in italiano come ‘grandi dati’.
Si tratta, in pratica, di flussi di dati raccolti all’interno di server; enormi volumi di dati eterogenei sia per fonte che per formato.

La mole di dati raccolti, notevole sia per volume che per varietà, per poter generare valore richiede l’utilizzo di specifiche tecnologie e metodologie analitiche.

Il valore in questione si riferisce alle informazioni che si possono estrapolare dai dati attraverso l’elaborazione e la correlazione degli stessi.

I dati contengono informazioni preziose per la definizione delle strategie aziendali, sia per quanto riguarda il marketing che la vendita.
I big data rivelano, ad esempio, le abitudini di acquisto di un determinato target di clienti, per cui forniscono dettagli importanti relativi alle esigenze, ai gusti e in generale ai comportamenti.

La data analysis permette di tracciare l’identikit del potenziale cliente; il cliente ‘tipo’ sulla base del quale impostare la proposta di prodotti/servizi mirati, ovvero rispondenti alle esigenze e ai gusti di un preciso target.

I vantaggi della Big Data Analytics riguardano tutti i processi aziendali; oltre alla possibilità di gestire la fase decisionale con consapevolezza, l’analisi ha un impatto sulla comunicazione con il cliente, sull’efficacia del processo produttivo e sulla gestione delle eventuali problematiche e/o emergenze.

L’evoluzione tecnologica e le innovazioni che si susseguono nell’ambito dei processi di raccolta e gestione dei dati determinano lo sviluppo di nuove competenze, e quindi l’esigenza di profili qualificati in grado di dare valore ad ogni singolo dato raccolto.

Il Data Analyst diventa così una figura fondamentale sia nelle multinazionali che nelle PMI. La sua professionalità è infatti legata alla padronanza delle tecnologie che consentono di processare dati e degli algoritmi e delle metodologie di analisi che permettono di estrapolare dai dati informazioni nascoste.

Data analyst: cosa fa

Compresa l’importanza di effettuare accurate analisi di dati e la finalità cui tende l’attività, passiamo ad analizzare la figura professionale che si occupa di data analysis.
Iniziamo quindi a familiarizzare con il profilo del data analyst.

La mansione principale, intorno alla quale ruota l’intera attività di data analisi, è la traduzione.
Il profilo potrebbe essere definito un traduttore di numeri, il quale si occupa di trasformare i dati grezzi in informazioni di valore, ovvero in informazioni utili per le decisioni aziendali.

Attraverso il valore generato dai dati le aziende hanno la possibilità di prendere decisioni in maniera tempestiva e di ottenere un vantaggio notevole in termini di competitività.

In pratica, l’analista di dati si occupa di:

  • Raccogliere dati e svolgere ricerche
  • Selezionare i dati utili
  • Organizzare i dati e creare cluster
  • Analizzare i dati attraverso metodologie statistiche
  • Individuare correlazioni tra i dati al fine di evidenziare trend e modelli ricorrenti
  • Creare e aggiornare la reportistica
  • Comunicare agli interessati i risultati delle analisi

Dove lavora

La professionalità di un data analyst è spendibile in settori molto diversi tra loro.

Gli ambiti dell’ICT, delle banche e delle assicurazioni sono quelli in cui più frequentemente vengono ricercati professionisti esperti di analisi dei dati.

Altrettanto interessanti i settori industriali, immobiliari, sanitari e turistici, ai quali si aggiungono le amministrazioni pubbliche e le società di telefonia.

Tra gli ambiti più promettenti e stimolanti quelli che afferiscono al mondo dell’intelligenza artificiale e della realtà virtuale.

La strada della consulenza è percorribile in ognuno dei settori appena citati.

Quanto guadagna

Trattandosi di una delle professionalità più ricercate attualmente sul mercato, l’aspetto retributivo di un esperto in data analysis è piuttosto interessante.

Prima di entrare nel dettaglio di cifre e qualifiche è doverosa una premessa.
La retribuzione di un analista di dati, ovvero lo stipendio medio, è legata ad una serie di variabili; innanzitutto dipende dal Paese nel quale il professionista opera.

In Italia, rispetto ad esempio alle realtà americane, la media è chiaramente più bassa.
A livello nazionale invece lo stipendio medio annuo risulta comunque notevole se paragonato a quello di altri professionisti.

Le cifre si aggirano intorno ai 30.000,00 euro per profili junior, per arrivare ai 50.000,00 euro per i professionisti che hanno già accumulato un discreto bagaglio di esperienza.

Un’altra variabile che influisce sulla media retributiva è quella del settore operativo.
I settori dell’ICT registrano gli stipendi più alti, così come alti risultano essere quelli legati all’ambito bancario.

Piuttosto interessanti anche le cifre che riguardano il settore dell’e-commerce.

Differenze tra data analyst e data scientist

Prima di analizzare il percorso di studi e specializzazione per diventare un esperto nell’analisi dei dati è d’obbligo una precisazione rivolta chiarire una confusione che spesso si genera tra i non addetti ai lavori.

La figura del data analyst e la figura del data scientist vengono spesso confuse, ovvero identificate nella stessa professionalità.

Di fatto però si tratta di due professionisti con ruoli e skills differenti, pur essendo complementari tra loro.

Il data analyst analizza i dati raccolti al fine di elaborare informazioni strategiche per le decisioni di business.

Il data scientist, invece, si basa sugli stessi dati per progettare modelli matematici ed effettuare previsioni sugli andamenti futuri; potremmo dire, in pratica, che si occupa di programmazione avanzata.

La sua attività, oltre che di modelli matematici statistici, si avvale di algoritmi e sistemi di machine learning.

analista di dati
Credits: nils.ackermann / Depositphotos.com

Come diventare data analyst

L’attività che ruota intorno all’analisi dei dati presuppone un consistente bagaglio di conoscenze e competenze tecniche, coadiuvate da una serie di attitudini e requisiti personali.

Partiamo proprio da quelle che sono le soft skills, altrettanto fondamentali per poter svolgere la professione e fare carriera come analista di dati.

Si parte quindi da una spiccata propensione per il ragionamento logico e analitico alla quale affiancare abilità comunicative, organizzative e di problem solving.
L’analista è sostanzialmente una persona curiosa, creativa, precisa e attenta ai dettagli.

Dal punto di vista tecnico un professionista deve possedere una buona preparazione in matematica, informatica e statistica. Deve conoscere e padroneggiare le principali metodologie per la raccolta di dati e gli strumenti di analisi statistica.

Nel bagaglio di competenze tecniche di un professionista rientrano:

  • Capacità di utilizzare tools di reporting per la presentazione dei dati
  • Conoscenza delle tecniche di data visualization
  • Conoscenza dei principali software di grafica
  • Conoscenza dei principali database relazionali
  • Conoscena dei principali software di web analytics
  • Conoscenza di Excel
  • Conoscenza dei principali linguaggi di programmazione (SQL, Phyton, R, ecc.)
  • Conoscenza dei principali strumenti di Business Intelligence

Dal momento che la professionalità è applicabile in varie tipologie di contesti, ad un data analyst potrebbero essere richieste competenze specifiche nel campo finanziario, amministrativo o del marketing, a seconda del settore nel quale dovrà operare.

Per quanto sia possibile diventare data analyst senza laurea, facendo esperienza sul campo, il punto di partenza per acquisire le basi ideali per costruire una carriera di successo nel campo della data analysis è identificabile in un corso di laurea ad indirizzo informatico o matematico.
Tra le facoltà altrettanto valide quelle ad indirizzo economico e ingegneristico (ad. es. ingegneria informatica).

Il conseguimento di una laurea, a qualunque indirizzo di studi faccia riferimento, garantisce una preparazione di base che deve essere necessariamente integrata, approfondita e completata da un percorso di specializzazione focalizzato in maniera specifica sul mondo della data analysis.

Segnaliamo a tal proposito il master in ‘Data Analyst’ attivato dall’università telematica Niccolò Cusano.

Si tratta di un corso post-laurea di primo livello che mira a formare profili esperti nella big data analytics e nella business intelligence.

Trattandosi di un settore disciplinare in continua evoluzione, il master si rivolge anche ai professionsiti che già operano nell’ambito della data analisi e che hanno l’esigenza di riqualificare e aggiornare il proprio know how.

Tra i plus che caratterizzano il piano di studi rientra l’impostazione didattica, incentrata sulle competenze più richieste sul mercato del lavoro.
Il master si allinea perfettamente alla realtà operativa che caratterizza il mondo dei dati, per cui garantisce una preparazione appetibile e immediatamente spendibile nei settori di riferimento.

Ecco di seguito, nel dettaglio, gli argomenti approfonditi dal programma:

  • Elementidi economia aziendale
  • Fondamenti e Tecniche di Business Intelligence
  • BigData
  • Web Data Analytics
  • Customer & Marketing Analytics
  • Statistica e analisi dei dati
  • Project Management
  • Progettazione di un piano di analisi: BI Analysis, Text Analysis, Sentimental Analysis
  • Realizzazione della presentazione delle analisi
  • Project Work finale

Per agevolare la specializzazione di neo-laureati e professionisti già attivi nel settore Unicusano consente ai corsisti di frequentare il master a distanza, ovvero attraverso una pratica e innovativa piattaforma telematica.

Attraverso l’e-learning è possibile seguire le lezioni comodamente online, dal proprio pc o da un qualsiasi altro dispositivo digitale connesso alla rete.
L’apprendimento può quindi essere gestito e impostato in maniera personalizzata, sulla base delle personali esigenze e dei propri impegni quotidiani.

Il master prevede un costo di 2.300,00 euro, da corrispondere in 4 rate.
Per i laureati in statistica, informatica, ingegneria ed economia è prevista una quota di iscrizione ridotta pari a 1.900,00 euro, anch’essa da suddividere e corrispondere in 4 rate.

Se la tua ambizione è lavorare nel campo dell’analisi dei dati e vuoi ricevere ulteriori informazioni sul master in Data Analyst della Niccolò Cusano non devi fare altro che contattarci e richiedere maggiori dettagli attraverso il form online che trovi cliccando qui!

Credits: AndreyPopov / Depositphotos.com