La figura del Data Analyst è diventata una delle più ricercate nel mondo aziendale degli ultimi anni. In un contesto in cui i dati sono il nuovo “petrolio” dell’economia digitale, le aziende si trovano a doverli analizzare e interpretare per ottenere un vantaggio competitivo.
Il Data Analyst, in questa cornice, gioca un ruolo fondamentale per guidare la crescita aziendale, identificare nuove opportunità di mercato e affinare le strategie di business, diventando sempre più essenziale in organizzazioni di ogni settore. Ma, nel dettaglio, chi è il data analyst e cosa fa di preciso? Scopriamolo insieme.
Chi è il Data Analyst?
Possiamo pensare al Data Analyst come un detective dei numeri che esamina i dati alla ricerca di indizi e prove per risolvere problemi aziendali, come ad esempio il motivo del calo delle vendite o cosa piace di più ai clienti.
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Data analyst: cosa fa
Per capire meglio di cosa si occupa il Data Analyst dobbiamo prima di tutto parlare della data analysis.
Data analysis: cos’è
La data analysis (o analisi dei dati) è il processo – fondamentale in molti settori – con cui si ricavano informazioni, da dati precedentemente raccolti, per scoprire schemi, relazioni e tendenze.
Le fasi che costituiscono questo processo possono essere semplificate in 5 punti:
- Raccolta dei dati: ottenere dati da varie fonti, come database, file o sondaggi.
- Esplorazione e pulizia dei dati: comprendere le caratteristiche dei dati e rimuovere errori, duplicati o dati mancanti per garantire un’analisi più accurata.
- Analisi: applicare tecniche statistiche o algoritmi per identificare modelli o relazioni tra le variabili.
- Interpretazione: tradurre i risultati in conclusioni pratiche e raccomandazioni per supportare le decisioni aziendali.
- Visualizzazione: creare grafici per presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile.
Il Data Analyst è, quindi, un professionista che utilizza strumenti e tecniche statistiche per rispondere al meglio a tutte le fasi della data analysis.
Il ruolo pratico del Data Analyst
Dopo aver chiarito in cosa consiste la data analysis, possiamo capire meglio cosa fa, nel concreto, il Data Analyst.
La sua responsabilità principale è guidare l’azienda nell’utilizzo strategico dei dati, seguendo e applicando le fasi del processo di data analysis di cui sopra. Vediamo come questo si traduce nelle sue attività quotidiane.
- Raccoglie e prepara i dati: il Data Analyst sceglie con attenzione quali dati sono rilevanti per risolvere un problema specifico o per raggiungere un obiettivo dell’azienda. Non si tratta solo di raccogliere numeri o informazioni casuali, ma di sapere cosa cercare e dove trovarlo.
- Esplora, pulisce e organizza i dati: il Data Analyst si assicura che i dati che ha estrapolato siano puliti e precisi, eliminando informazioni inutili o errate. In questo modo, l’analisi che segue sarà affidabile, perché se i dati sono “sporchi” o pieni di errori, anche i risultati saranno sbagliati..
- Analizza i dati per trovare risposte: il Data Analyst utilizza matematica e statistica per esaminare i dati e capire come le diverse informazioni sono collegate tra loro. Ad esempio, può scoprire che un aumento delle temperature è correlato a un calo nelle vendite di certi prodotti o che un certo comportamento dei clienti porta a maggiori acquisti. In sostanza, cerca di trovare schemi nascosti nei numeri per fare previsioni o trovare le risposte per alcuni fenomeni.
- Interpreta e traduce i risultati in suggerimenti per l’azienda: il Data Analyst non si limita a spiegare cosa dicono i numeri, ma li trasforma in consigli utili per l’azienda. Per esempio, dopo aver analizzato le vendite, potrebbe suggerire di concentrarsi su certi prodotti o modificare una strategia di marketing. L’obiettivo è rendere i dati comprensibili e utilizzabili per prendere decisioni concrete che migliorino il business.
- Converte i dati in grafici facilmente comprensibili: il Data Analyst trasforma numeri complessi in immagini e grafici facili da comprendere anche per chi non ha le sue stesse competenze tecniche, come i manager. La capacità di rendere i dati visibili e comprensibili aiuta tutti a prendere decisioni più informate senza doversi preoccupare di interpretare numeri complicati.
In sintesi, il Data Analyst non si limita a manipolare dati: è una figura chiave che collega i numeri alla strategia aziendale, aiutando a prendere decisioni informate e a guidare l’azienda verso obiettivi di successo.
Data Analyst: lavoro e opportunità
Le opportunità per i Data Analyst sono in costante crescita, dato che sono richiesti in una vasta gamma di settori, tra cui finanza, marketing, sanità, e-commerce, logistica, telecomunicazioni e tech.
È possibile avere prospettive anche in aziende di consulenza, aiutando più organizzazioni a risolvere sfide complesse con l’uso dei dati.
Seguire, dunque, un percorso come Data Analyst può essere appassionante per molte ragioni:
- È un lavoro creativo che ti permette di utilizzare i numeri come i pezzi di un puzzle da costruire: c’è sempre un nuovo problema da risolvere o un insight da scoprire!
- È un settore in continua crescita e ben pagato.
- È versatile e flessibile, ti offre la possibilità di lavorare in moltissimi settori e su progetti diversi.
Quanto guadagna un Data Analyst?
Il compenso di un Data Analyst può variare significativamente in base a diversi fattori, tra cui l’esperienza, la formazione, il settore di impiego e la localizzazione geografica. Con l’aumento della domanda di professionisti in grado di analizzare e interpretare i dati, le retribuzioni per questa figura professionale sono diventate sempre più competitive
Data Analyst: stipendio medio in italia
Tendenzialmente alcuni settori tendono a pagare di più rispetto ad altri, come i servizi finanziari, l’industria tecnologica e le telecomunicazioni.
Secondo quanto riportato dal portale Glassdoor, la retribuzione per un Data Analyst si colloca generalmente tra i 27.000 e i 35.000 € all’anno.. Tuttavia, è importante notare che questo stipendio può variare a seconda della regione in cui si lavora. Analizzando i dati di Talent, emerge che le retribuzioni più elevate si registrano principalmente in regioni come il Veneto, il Lazio, la Lombardia e l’Emilia Romagna.
In ogni caso, niente paura: è un lavoro che si presta particolarmente bene alla modalità full remote, permettendo così ai Data Analyst di lavorare da qualsiasi parte del mondo o del paese, indipendentemente dalla sede dell’azienda. Questa flessibilità amplia le opportunità, sia in termini di accesso a posizioni con salari più elevati che in termini di bilanciamento tra vita personale e professionale.
Come diventare un Data Analyst partendo da zero
In un mondo sempre più guidato dai dati, intraprendere una carriera come Data Analyst può sembrare una sfida, soprattutto per chi parte da zero. Ma diventare un Data Analyst può anche essere un percorso entusiasmante! Questa roadmap è progettata proprio per coloro che non hanno esperienza pregressa e desiderano costruire una solida base di competenze analitiche. Ecco 5 passi che ti consigliamo di seguire.
Studia elementi di statistica
Approfondisci le tue conoscenze in statistica, probabilità e matematica. Queste materie sono le fondamenta su cui si basa l’analisi dei dati, senza le quali sarebbe difficile interpretare e utilizzare efficacemente i dati per supportare decisioni strategiche.
Esistono diversi corsi di laurea in statistica, matematica, informatica, ingegneria e altri. Senza laurea puoi comunque intraprendere alcuni corsi online, tra i quali il corso Data Analyst di Aulab.
Prendi confidenza con i linguaggi di programmazione
È importante familiarizzare con i linguaggi di programmazione, come Python, R o SQL che facilitano molti dei compiti di un Data Analyst, dall’organizzazione di ampie serie di dati all’automazione di processi ripetitivi. Conoscere questi linguaggi ti offre la capacità di manipolare e analizzare in modo più completo e analitico i tuoi dati e ti rende un professionista più versatile e richiesto nel mercato del lavoro.
Impara ad utilizzare strumenti di Data Visualization
La rappresentazione grafica dei dati ha diversi aspetti chiave che ci aiutano nella data analysis:
- Rende chiare e comprensibili le informazioni, permettendo di identificare tendenze, modelli e anomalie.
- Comunica efficacemente, anche ai meno esperti, i risultati dell’analisi.
Per poter diventare un Data Analyst è bene conoscere alcuni programmi che aiutano la creazione di grafici, diagrammi e mappe per trasformare dati complessi in rappresentazioni visive più accessibili e intuitive come Excel, strumento ampiamente utilizzato nel mondo del lavoro, Matplotlib, libreria Python specializzata nella creazione di grafici statici, animati e interattivi, Power BI, strumento che consente di creare report e dashboard interattivi, e particolarmente utile se già utilizzi altri prodotti Microsoft.
Fai pratica!
Mettersi alla prova facendo pratica, forte delle tue nuove conoscenze, ti aiuterà ad avere più destrezza nell’utilizzo di questi nuovi metodi e strumenti.
Il Data Analyst deve saper comunicare per spiegare, in modo efficace, il significato dei dati anche ad un pubblico non tecnico. Questo grado di sicurezza potrà essere raggiunto grazie a progetti personali, per testare le proprie competenze, e open-source, per condividere e imparare da progetti gestiti attraverso una collaborazione aperta.
Ti consigliamo anche di cercare stage o tirocini, anche se non hai ancora l’esperienza necessaria, per avere l’opportunità di acquisire esperienza pratica e iniziare a costruire il tuo network professionale.
Non dimenticare di aggiornarti costantemente!
Il campo dell’analisi dei dati è in continua evoluzione. Rimani aggiornato sulle nuove tecnologie, strumenti e best practices anche partecipando a meetup, conferenze o gruppi online legati all’analisi dei dati. Connettersi con professionisti del settore può offrire opportunità e consigli preziosi.
Il tuo prossimo passo è diventare un Data Analyst? Scopri se il nostro corso data analyst fa per te!
