Il Data Analyst: come diventarlo, cosa fa e quanto guadagna

Premessa

Siamo sempre online: circa 3,7 miliardi di persone con una connessione a Internet, 2,3 miliardi di utenti attivi sui social media. Anche in Italia la connected life è elevata: 40 milioni di abitanti accede al web ogni giorno e frequenta attivamente i social con quasi 13 ore al mese trascorse a sfogliare e leggere post su Facebook, 9,40 su WhatsApp, 2,51 su Instagram.

Ogni giorno, rispetto al passato, quindi generiamo una quantità enorme di dati, il 90% in più solo negli ultimi due anni, e questi dati, appunto rappresentano una vera miniera per chi offre prodotti e servizi.

Ma non è affatto semplice, in questo universo, trovare le informazioni che realmente interessano un’azienda e per farlo occorrono dei professionisti capaci di leggere la complessità utilizzando strumenti di ricerca selettiva e mirata.

Il Data Analyst  detto anche Analista dei dati è quindi un figura professionale sempre più ricercata e fondamentale in un mercato in cui i dati rappresentanoil nuovo petrolio.

Chi è il Data Analyst

Il Data Analyst è un professionista, con una serie di skill, che permette alle aziende di analizzare e aggregare i dati per creare nuovi modelli di business e generare vantaggio competitivo sul mercato; le sue analisi, quindi coprono trasversalmente le unit aziendali, trasformando i dati in informazioni comprensibili.

Il Data Analyst raccoglie dati da diverse fonti, li organizza e li struttura per poi analizzarli e ricavarne informazioni utili per il business.

Il lavoro del Data Analyst è essenziale anche per verificare ipotesi e teorie adottate per ottenere un vantaggio competitivo e, più in generale, per consentire la management di prendere decisioni data-driven.

Cosa fa il Data Analyst

In un’azienda legata al mondo della Business Intelligence più tradizionale, l’analista dei dati tende ad utilizzare per la gran parte del suo tempo strumenti come Microsoft Excel e i Database Relazionali, rispondendo a specifiche richieste del business attraverso estrazioni ed analisi tradizionali.

Si occupa inoltre di creare e aggiornare reportistica, in molti casi con il supporto di uno o più software di data visualization.

In contesti più evoluti dal punto di vista dell’analisi dei dati, il Data Analyst diventa colui che svolge analisi esplorative su enormi moli di dati e implementa modelli statistici complessi o algoritmi di machine learning.

Il Data Analyst spesso lavora a partire da un problema: collabora con i manager dei diversi reparti aziendali (dal Marketing alla Logistica, dalla Produzione alle Risorse Umane, dalla Ricerca & Sviluppo al reparto Sales), con Project Managers e i Data Scientists (vedi capitolo a parte), per identificare i problemi che rallentano il business e che possono trovare una soluzione tramite l’analisi statistica dei dati.

Le sorgenti da cui provengono i dati da elaborare infatti possono essere molto varie, ad esempio software gestionali, database interni o forniti da fonti esterne, social media e web analytics, transazioni finanziarie, o anche sensori ambientali.

Sono quindi dati con strutture differenti (valori alfanumerici, documenti, foto, video, audio…), che hanno bisogno di essere processati e organizzati in un formato tale da permetterne l’analisi e il confronto.

Spesso la pulizia dei dati permette di evidenziare eventuali problemi nei processi di raccolta, estrazione e conservazione dei dati, che il Data Analyst riferisce a chi di competenza.

In alcuni casi è lo stesso Data Analyst il responsabile della creazione e mantenimento dei database aziendali e si può quindi occupare direttamente anche delle relative attività di debugging per migliorare le procedure di raccolta, gestione e conservazione dei dati.

Il Data Analyst provvede poi all’analisi dei dati, usando tecniche e strumenti statistici, e li interpreta per individuare trend e riconoscere modelli ricorrenti che possano fornire risposte ai quesiti di partenza.

Le tecniche di data visualization che spesso deve impiegare nel suo lavorosono infatti molto utili per rendere i risultati statistici comprensibili anche per i non addetti ai lavori.

Differenza tra Data Analyst e Data Scientist

Sono due figure spesso confuse o intercambiabili all’interno delle aziende, anche perché la scienza dei dati è un campo nascente e non tutti hanno familiarità con il funzionamento interno del settore.

Partiamo dunque da una definizione: come il data scientist, il data analyst esplora,analizza e interpreta i dati, con l’obiettivo di trasformarli in informazioni utili al business e al processo decisionale, ma le responsabilità sono diverse e spesso anche la leadership, così come le competenze richieste.

Si potrebbe dire in estrema sintesi che il data scientist è un data analyst avanzato.

Questa è la definizione delle due figura fatta dal il sito Inside Simplilearn, che si occupa di formazione sulle competenze digitali:

“Normalmente ci si aspetta che un data scientist formuli le domande che aiuteranno un’azienda e poi proceda nel risolverle, mentre un data analyst riceve le domande dal team aziendale e persegue una soluzione con quella guida. Entrambi i ruoli sono tenuti a scrivere query (ndr: le interrogazioni ai database), lavorare con i team di ingegneri per ottenere i dati giusti, eseguire il data munging (cioè trasformare i dati grezzi in dati nel formato giusto, utili per l’analisi/interpretazione) e ricavare informazioni dai dati. Tuttavia, nella maggior parte dei casi non ci si aspetta che un data analyst costruisca modelli statistici o sia pratico nel machine learning e nella programmazione avanzata. Invece, un analista di dati solitamente lavora su database SQL strutturati più semplici o simili o con altri strumenti/pacchetti di Business Information. Il ruolo di data scientist richiede anche forti capacità di visualizzazione dei dati e la capacità di convertire i dati in una storia aziendale. Di norma non ci si aspetta che un data analyst trasformi i dati e le analisi in uno scenario e una roadmap di business”.

Competenze e skill del Data Analyst

Le principali competenze di un Data Analyst sono:

• Competenze avanzate in statistica e matematica
• Conoscenza dei linguaggi di programmazione (SQL, Python, R, VBA…)
• Conoscenza dei DBMS (DataBase Management Systems)
• Conoscenza di strumenti di Business Intelligence
• Competenze di data visualization
• Pensiero analitico
• Capacità organizzative e gestionali
• Capacità comunicative scritte e verbali
• Attenzione ai dettagli
• Propensione al problem solving

Per diventare Data Analyst, la formazione più indicata è una laurea in materie scientifiche come Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, oppure in Economia, Finanza o Business Administration.

Imprescindibili nella formazione di un Data Analyst sono infatti materie come:

• statistica
• calcolo delle probabilità
• informatica.

Oltre a padroneggiare i metodi per la raccolta dei dati e le tecniche e gli strumenti di analisi statistica, un Data Analyst deve possedere competenze avanzate in:

• data management
• data modeling
• data mining
• data enrichment
• cluster analysis
• text mining

Deve inoltre conoscere e programmare software come SAS, che permettono di accedere, gestire, memorizzare e analizzare enormi quantità di dati in modo efficiente, e i più comuni software di analytics e di Business Information.

Inoltre, un Data Analyst deve saper elaborare i risultati e illustrarli ai manager e ai clienti con grafici e presentazioni, utilizzando tools di reporting e tecniche di data visualization.

A seconda dell’azienda e del settore in cui un Data Analyst trova occupazione potrebbero poi essere richieste delle conoscenze specifiche, ad esempio di tipo:

• finanziario
• amministrativo-contabile
• web marketing.

Lavorare come Data Analyst è la scelta professionale giusta per chi ha una chiara predisposizione verso il ragionamento logico e analitico, possiede solide basi matematiche ed è allo stesso tempo curioso e creativo nel trovare soluzioni ai problemi.

L’aspetto ‘investigativo‘ infatti è una componente fondamentale del lavoro, che spinge il Data Analyst a interrogarsi sulle possibili relazioni che intercorrono tra i dati per ottenerne informazioni utili.

Opportunità, carriera e retribuzione del Data Analyst

Scenario

Nel 2018, il Data Analyst era presente nel 56% delle grandi aziende italiane e si prevede che la percentuale raggiungerà il 75% entro la fine dell’anno.

Oltre ad un aumento nella diffusione di questa figura, è possibile prevedere anche un cambiamento nelle mansioni svolte e negli strumenti utilizzati. Mentre sempre più aziende adottano i Big Data, le capacità di esplorazione e analisi dei dati dei Data Analyst si ampliano, anche grazie a strumenti sempre più intuitivi e basati sulla visualizzazione.

Le opportunità offerte dai trend tecnologici e la diffusione capillare di una cultura di interpretazione e analisi dei dati lasciano intravvedere un’evoluzione di questa figura professionale, che si appresta a diventare centrale nella traduzione dei risultati alle figure di business.

La professione del Data Analyst permette di trovare impiego in settori molto diversi, dalla sanità alla produzione industriale, dalla consulenza al retail, dal settore del turismo a quello immobiliare, a seconda dei propri interessi personali.

Inoltre, una carriera come Data Analyst è sicuramente promettente anche per gli stipendi elevatiche offre.

Retribuzione

Lo stipendio medio di un Data Analyst è di 34.600€ lordi all’anno (circa 1.800€ netti al mese), superiore di 250€ (+16%) rispetto alla retribuzione mensile media in Italia.
La retribuzione di un Data Analyst può partire da uno stipendio minimo di 14.000€ lordi all’anno, mentre lo stipendio massimo può superare i 65.000€ lordi all’anno.

Un Data Analyst junior (con meno di 3 anni di esperienza lavorativa) può aspettarsi uno stipendio medio complessivo di circa 23.200€ lordi all’anno. Un Data Analyst a metà carriera, con 4-9 anni di esperienza, può avere uno stipendio medio di circa 27.900€, mentre un Data Analyst senior con 10-20 anni di esperienza guadagna in media 48.000€. Un Data Analyst a fine carriera con più di 20 anni di esperienza si può attendere una retribuzione media complessiva di 51.300€.