{"id":55901,"date":"2024-05-20T12:25:27","date_gmt":"2024-05-20T10:25:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/?p=55901"},"modified":"2026-04-09T09:35:56","modified_gmt":"2026-04-09T07:35:56","slug":"data-analyst-cosa-fa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/didattica\/master\/data-analyst-cosa-fa\/","title":{"rendered":"Data analyst: cosa fa, stipendio e come diventarlo"},"content":{"rendered":"<p><iframe width=\"560\" height=\"315\" data-src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/HhXwPqAG3UY?si=9dJjOd1wVg-0oedS\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" data-load-mode=\"1\"><\/iframe><br \/>\nSe sei appassionato di dati e se hai compreso le potenzialit\u00e0 in ottica professionale che pu\u00f2 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 \u00e8 il data analyst e cosa fa.<\/p>\n<p>Partiamo subito con una premessa: sull\u2019attuale mercato la competitivit\u00e0 ha raggiunto livelli elevatissimi. Qualsiasi tipologia di business, che riguardi prodotti o servizi, si ritrova oggi a competere con numerose altre realt\u00e0 molto simili tra loro, per cui emergere non \u00e8 affatto semplice.<\/p>\n<p>L\u2019unica strada percorribile, per <strong>intercettare, conquistare e fidelizzare il cliente<\/strong> \u00e8 conoscerlo a fondo, al fine di allinearsi ai relativi gusti ed esigenze, ovvero rispondere perfettamente alla sua richiesta.<\/p>\n<p>A tal fine i dati generati dalle attivit\u00e0 degli utenti online rappresentano una fonte preziosissima ed inesauribile di informazioni.<\/p>\n<p>Cerchiamo quindi di capire, nei prossimi paragrafi, come sfruttare al meglio tali fonti informative, e come <strong>migliorare il business attraverso l\u2019analisi dei dati<\/strong>.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h2>Cosa sono i big data e a cosa serve la data analysis<\/h2>\n<p>Prima di analizzare la figura del data specialist e di spiegarti cosa fa nel dettaglio cerchiamo di capire cosa sono i big data.<\/p>\n<p>Sappiamo bene che <strong>tutte le attivit\u00e0 svolte online generano dati<\/strong>. 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.<\/p>\n<p>Quindi, cosa sono nello specifico i big data e a cosa servono?<\/p>\n<p>Il termine inglese \u2018big data\u2019 si traduce letteralmente in italiano come \u2018grandi dati\u2019.<br \/>\nSi tratta, in pratica, di<strong> flussi di dati raccolti all\u2019interno di server<\/strong>; enormi volumi di dati eterogenei sia per fonte che per formato.<\/p>\n<p>La mole di dati raccolti, notevole sia per volume che per variet\u00e0, per poter generare valore richiede l\u2019utilizzo di specifiche tecnologie e metodologie analitiche.<\/p>\n<p>Il valore in questione si riferisce alle informazioni che si possono estrapolare dai dati attraverso l\u2019elaborazione e la correlazione degli stessi.<\/p>\n<p><strong>I dati contengono informazioni preziose per la definizione delle strategie aziendali<\/strong>, sia per quanto riguarda il marketing che la vendita.<br \/>\nI 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.<\/p>\n<p>La <strong>data analysis permette di tracciare l\u2019identikit del potenziale cliente<\/strong>; il cliente &#8216;tipo&#8217; sulla base del quale impostare la proposta di prodotti\/servizi mirati, ovvero rispondenti alle esigenze e ai gusti di un preciso target.<\/p>\n<p>I vantaggi della Big Data Analytics riguardano tutti i processi aziendali; oltre alla possibilit\u00e0 di gestire la fase decisionale con consapevolezza, l\u2019analisi ha un impatto sulla comunicazione con il cliente, sull\u2019efficacia del processo produttivo e sulla gestione delle eventuali problematiche e\/o emergenze.<\/p>\n<p>L\u2019evoluzione tecnologica e le innovazioni che si susseguono nell\u2019ambito dei processi di raccolta e gestione dei dati determinano lo sviluppo di nuove competenze, e quindi l\u2019esigenza di <strong>profili qualificati in grado di dare valore ad ogni singolo dato raccolto<\/strong>.<\/p>\n<p>Il Data Analyst diventa cos\u00ec una figura fondamentale sia nelle multinazionali che nelle PMI. La sua professionalit\u00e0 \u00e8 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.<\/p>\n<h2>Data analyst: cosa fa<\/h2>\n<p>Compresa l\u2019importanza di effettuare accurate analisi di dati e la finalit\u00e0 cui tende l\u2019attivit\u00e0, passiamo ad analizzare la figura professionale che si occupa di data analysis. Iniziamo quindi a familiarizzare con il profilo del data analyst.<\/p>\n<p>La mansione principale, intorno alla quale ruota l\u2019intera attivit\u00e0 di data analisi, \u00e8 la traduzione.<br \/>\nIl profilo potrebbe essere definito un traduttore di numeri, il quale si occupa di <strong>trasformare i dati grezzi in informazioni di valore<\/strong>, ovvero in informazioni utili per le decisioni aziendali.<\/p>\n<p>Attraverso il valore generato dai dati le aziende hanno la possibilit\u00e0 di prendere decisioni in maniera tempestiva e di ottenere un vantaggio notevole in termini di competitivit\u00e0.<\/p>\n<p>In pratica, l\u2019analista di dati si occupa di:<\/p>\n<ul>\n<li>Raccogliere dati e svolgere ricerche<\/li>\n<li>Selezionare i dati utili<\/li>\n<li>Organizzare i dati e creare cluster<\/li>\n<li>Analizzare i dati attraverso metodologie statistiche<\/li>\n<li>Individuare correlazioni tra i dati al fine di evidenziare trend e modelli ricorrenti<\/li>\n<li>Creare e aggiornare la reportistica<\/li>\n<li>Comunicare agli interessati i risultati delle analisi<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Dove lavora<\/h3>\n<p>La professionalit\u00e0 di un data analyst \u00e8 spendibile in settori molto diversi tra loro.<\/p>\n<p>Gli<strong> ambiti dell\u2019ICT, delle banche e delle assicurazioni<\/strong> sono quelli in cui pi\u00f9 frequentemente vengono ricercati professionisti esperti di analisi dei dati.<\/p>\n<p>Altrettanto interessanti i settori industriali, immobiliari, sanitari e turistici, ai quali si aggiungono le<strong> amministrazioni pubbliche<\/strong> e le societ\u00e0 di telefonia.<\/p>\n<p>Tra gli ambiti pi\u00f9 promettenti e stimolanti quelli che afferiscono al mondo dell\u2019<strong>intelligenza artificiale<\/strong> e della <strong>realt\u00e0 virtuale<\/strong>.<\/p>\n<p>La strada della consulenza \u00e8 percorribile in ognuno dei settori appena citati.<\/p>\n<h3>Quanto guadagna<\/h3>\n<p>Trattandosi di una delle professionalit\u00e0 pi\u00f9 ricercate attualmente sul mercato, l\u2019aspetto retributivo di un esperto in data analysis \u00e8 piuttosto interessante.<\/p>\n<p>Prima di entrare nel dettaglio di cifre e qualifiche \u00e8 doverosa una premessa.<br \/>\nLa retribuzione di un analista di dati, ovvero lo stipendio medio, \u00e8 legata ad una serie di variabili; innanzitutto dipende dal Paese nel quale il professionista opera.<\/p>\n<p>In Italia, rispetto ad esempio alle realt\u00e0 americane, la media \u00e8 chiaramente pi\u00f9 bassa.<br \/>\nA livello nazionale invece lo stipendio medio annuo risulta comunque notevole se paragonato a quello di altri professionisti.<\/p>\n<p>Le cifre si aggirano intorno ai <strong>30.000,00 euro per profili junior<\/strong>, per arrivare ai <strong>50.000,00 euro per i professionisti<\/strong> che hanno gi\u00e0 accumulato un discreto bagaglio di esperienza.<\/p>\n<p>Un\u2019altra variabile che influisce sulla media retributiva \u00e8 quella del settore operativo.<br \/>\nI settori dell\u2019ICT registrano gli stipendi pi\u00f9 alti, cos\u00ec come alti risultano essere quelli legati all\u2019ambito bancario.<\/p>\n<p>Piuttosto interessanti anche le cifre che riguardano il settore dell\u2019e-commerce.<\/p>\n<h2>Differenze tra data analyst e data scientist<\/h2>\n<p>Prima di analizzare il percorso di studi e specializzazione per diventare un esperto nell\u2019analisi dei dati \u00e8 d\u2019obbligo una precisazione rivolta chiarire una confusione che spesso si genera tra i non addetti ai lavori.<\/p>\n<p>La figura del data analyst e la figura del data scientist vengono spesso confuse, ovvero identificate nella stessa professionalit\u00e0.<\/p>\n<p>Di fatto per\u00f2 si tratta di due <strong>professionisti con ruoli e skills differenti, pur essendo complementari tra loro<\/strong>.<\/p>\n<p>Il data analyst analizza i dati raccolti al fine di elaborare informazioni strategiche per le decisioni di business.<\/p>\n<p>Il data scientist, invece, si basa sugli stessi dati per <strong>progettare modelli matematici ed effettuare previsioni sugli andamenti futuri<\/strong>; potremmo dire, in pratica, che si occupa di programmazione avanzata.<\/p>\n<p>La sua attivit\u00e0, oltre che di modelli matematici statistici, si avvale di algoritmi e sistemi di machine learning.<\/p>\n<div id=\"attachment_55907\" style=\"width: 586px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/17.2-analista-di-dati.jpg\"><img decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-55907\" class=\"wp-image-55907 size-full lazyload\" data-src=\"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/17.2-analista-di-dati.jpg\" alt=\"analista di dati\" width=\"576\" height=\"324\" data-srcset=\"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/17.2-analista-di-dati.jpg 576w, https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/17.2-analista-di-dati-300x169.jpg 300w\" data-sizes=\"(max-width: 576px) 100vw, 576px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 576px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 576\/324;\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-55907\" class=\"wp-caption-text\">Credits: nils.ackermann \/ Depositphotos.com<\/p><\/div>\n<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Analisi dei dati in azienda: perch\u00e9 \u00e8 importante?<\/h2>\n<p>L&#8217;analisi dei dati in ambito aziendale implica l&#8217;esame, la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati al fine di scoprire informazioni utili, informare le decisioni e supportare il processo decisionale. Grazie all&#8217;avvento delle tecnologie digitali, il volume di dati accessibili alle aziende \u00e8 cresciuto esponenzialmente, offrendo opportunit\u00e0 senza precedenti per ottenere intuizioni e promuovere l&#8217;innovazione.<\/p>\n<p>I principali vantaggi derivanti da una corretta analisi dei dati includono:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Miglioramento del processo decisionale:<\/strong> prendere decisioni basate sui dati consente alle aziende di definire le proprie strategie su basi empiriche, riducendo i rischi e migliorando i risultati.<\/li>\n<li><strong>Migliori approfondimenti sui clienti<\/strong>: comprendere il comportamento dei clienti \u00e8 cruciale per il successo di qualsiasi azienda, sia in termini di acquisizione di nuovi clienti che di fidelizzazione.<\/li>\n<li><strong>Vantaggio competitivo<\/strong>: l&#8217;analisi dei dati fornisce insight sulle tendenze di mercato, sulle esigenze dei clienti e sulle strategie dei concorrenti, consentendo alle aziende di innovare e mantenere un vantaggio competitivo.<\/li>\n<li><strong>Prestazioni finanziarie<\/strong>: la business intelligence aiuta a identificare opportunit\u00e0 redditizie, a ridurre gli sprechi e a prendere decisioni di investimento informate, contribuendo cos\u00ec alla salute finanziaria complessiva dell&#8217;azienda.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Come diventare data analyst<\/h2>\n<p>L\u2019attivit\u00e0 che ruota intorno all\u2019analisi dei dati presuppone un consistente bagaglio di conoscenze e competenze tecniche, coadiuvate da una serie di attitudini e requisiti personali.<\/p>\n<p>Partiamo proprio da quelle che sono le <strong>soft skills<\/strong>, altrettanto fondamentali per poter svolgere la professione e fare carriera come analista di dati.<\/p>\n<p>Si parte quindi da una spiccata <strong>propensione per il ragionamento logico e analitico<\/strong> alla quale affiancare <strong>abilit\u00e0 comunicative, organizzative e di problem solving<\/strong>.<br \/>\nL\u2019analista \u00e8 sostanzialmente una persona curiosa, creativa, precisa e attenta ai dettagli.<\/p>\n<p>Dal punto di vista tecnico un professionista deve possedere una<strong> buona preparazione in matematica, informatica e statistica<\/strong>. Deve conoscere e padroneggiare le principali metodologie per la raccolta di dati e gli strumenti di analisi statistica.<\/p>\n<p>Nel bagaglio di competenze tecniche di un professionista rientrano:<\/p>\n<ul>\n<li>Capacit\u00e0 di utilizzare tools di reporting per la presentazione dei dati<\/li>\n<li>Conoscenza delle tecniche di data visualization<\/li>\n<li>Conoscenza dei principali software di grafica<\/li>\n<li>Conoscenza dei principali database relazionali<\/li>\n<li>Conoscenza dei principali software di web analytics<\/li>\n<li>Conoscenza di Excel<\/li>\n<li>Conoscenza dei principali linguaggi di programmazione (SQL, Phyton, R, ecc.)<\/li>\n<li>Conoscenza dei principali strumenti di Business Intelligence<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dal momento che la professionalit\u00e0 \u00e8 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 dovr\u00e0 operare.<\/p>\n<p>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 \u00e8 identificabile in un<strong> corso di laurea ad indirizzo informatico o matematico<\/strong>.<br \/>\nTra le facolt\u00e0 altrettanto valide quelle ad indirizzo economico e ingegneristico (ad. es. ingegneria informatica).<\/p>\n<p>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 <strong>percorso di specializzazione focalizzato in maniera specifica sul mondo della data analysis<\/strong>.<\/p>\n<p>Segnaliamo a tal proposito il <a href=\"https:\/\/www.unicusano.it\/master\/data-analyst\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">master in \u2018Data Analyst\u2019<\/a> attivato dall\u2019universit\u00e0 telematica Niccol\u00f2 Cusano.<\/p>\n<p>Si tratta di un corso post-laurea di primo livello che mira a formare profili esperti nella big data analytics e nella business intelligence.<\/p>\n<p>Trattandosi di un settore disciplinare in continua evoluzione, il master si rivolge anche ai professionisti che gi\u00e0 operano nell\u2019ambito della data analisi e che hanno l\u2019esigenza di riqualificare e aggiornare il proprio know-how.<\/p>\n<p>Tra i plus che caratterizzano il piano di studi rientra l\u2019<strong>impostazione didattica, incentrata sulle competenze pi\u00f9 richieste sul mercato del lavoro<\/strong>.<br \/>\nIl master si allinea perfettamente alla realt\u00e0 operativa che caratterizza il mondo dei dati, per cui garantisce una preparazione appetibile e immediatamente spendibile nei settori di riferimento.<\/p>\n<p>Ecco di seguito, nel dettaglio, gli <strong>argomenti<\/strong> approfonditi dal programma:<\/p>\n<ul>\n<li>Elementidi economia aziendale<\/li>\n<li>Fondamenti e Tecniche di Business Intelligence<\/li>\n<li>BigData<\/li>\n<li>Web Data Analytics<\/li>\n<li>Customer &amp; Marketing Analytics<\/li>\n<li>Statistica e analisi dei dati<\/li>\n<li>Project Management<\/li>\n<li>Progettazione di un piano di analisi: BI Analysis, Text Analysis, Sentimental Analysis<\/li>\n<li>Realizzazione della presentazione delle analisi<\/li>\n<li>Project Work finale<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per agevolare la specializzazione di neo-laureati e professionisti gi\u00e0 attivi nel settore Unicusano consente ai corsisti di <strong>frequentare il master a distanza<\/strong>, ovvero attraverso una pratica e innovativa piattaforma telematica.<\/p>\n<p>Attraverso l&#8217;e-learning \u00e8 possibile seguire le lezioni comodamente online, dal proprio pc o da un qualsiasi altro dispositivo digitale connesso alla rete.<br \/>\nL&#8217;apprendimento pu\u00f2 quindi essere gestito e impostato in maniera personalizzata, sulla base delle personali esigenze e dei propri impegni quotidiani.<\/p>\n<p>Il master prevede un <strong>costo di 2.300,00 euro<\/strong>, da corrispondere in 4 rate.<br \/>\nPer i laureati in statistica, informatica, ingegneria ed economia \u00e8 prevista una quota di iscrizione ridotta pari a<strong> 1.900,00 euro<\/strong>, anch&#8217;essa da suddividere e corrispondere in 4 rate.<\/p>\n<p>Se la tua ambizione \u00e8 lavorare nel campo dell\u2019analisi dei dati e vuoi ricevere ulteriori informazioni sul master in Data Analyst della Niccol\u00f2 Cusano non devi fare altro che contattarci e richiedere maggiori dettagli attraverso il form online che trovi cliccando <a href=\"http:\/\/master.unicusano.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">qui<\/a>!<\/p>\n<p><em> Credits: HayDmitriy\u00a0\/ Depositphotos.com<\/em><strong><b>\u00a0<\/b><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Se sei appassionato di dati e se hai compreso le potenzialit\u00e0...","protected":false},"author":12,"featured_media":59308,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[24],"tags":[],"class_list":["post-55901","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-master"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.1.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data Analyst: cosa fa e come specializzarsi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Data Analyst: cosa fa e dove lavora; 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