Lavorare come Data analyst significa essere motivati e orientati a elaborare e generare valore dalla massa di dati raccolti con ogni mezzo digitale. Oggi le scelte di business per essere giustificate non possono prescindere dall’analisi delle informazioni e dalla capacità di saper fare questo mestiere.
Secondo Forbes, il lavoro in remoto è una pratica che andrà sedimentandosi in maniera permanente nelle nostre routine. Questo avrà una serie di ripercussioni sull’intero settore e si riverbererà in maniera più o meno palpabile sulle prospettive lavorative della gran parte degli agenti coinvolti nel presente.
Conseguentemente, le figure lavorative connesse alla rete saranno le più sospinte dalle nuove necessità. In questa occasione ci soffermeremo su una posizione lavorativa ritenuta “in crescita” per quanto riguarda le richieste del mercato, definendone le dimensioni, la collocazione e le competenze necessarie.
Tra le figure chiave dei nuovi trends lavorativi, spicca il ruolo del Data analyst, considerato tra le posizioni più richieste dal
mercato post-pandemico .
Per Data analyst si intende un esperto dei big data.
Chi si trova a ricoprire questo ruolo è in grado di ottenere risposte dai numeri, analizzare i “mega trend” e, in alcuni casi, effettuare delle previsioni sui futuri sviluppi di un dato settore. Avvalersi di un Data analyst consentirà ogni business di ottenere un vantaggio competitivo.
Una delle principali conseguenze della funzione di un Data analyst è l’ottenimento della “pulizia dei dati”. Egli infatti è in grado di
districare la “matassa” naturale, dovuta all’accumulo temporale di dati nei database. Analizzando e intervenendo su un determinato blocco di dati, ne restituisce una versione migliorata, più leggera e performante. Ciò andrà ad incidere, conseguentemente, in maniera positiva su diversi processi aziendali.
Data analyst vs data scientist
Sebbene i due ruoli possano sembrare sovrapponibili, è bene precisare le differenze che li distinguono. I Data analyst cercano di descrivereclo stato attuale della realtà delle loro organizzazioni, traducendo i dati in informazioni accessibili all’azienda. Raccolgono, analizzano e creano report sui dati al fine di soddisfare le esigenze aziendali. Il ruolo
include l’identificazione di nuove fonti di dati e metodi per migliorare la raccolta, l’analisi e il reporting dei dati. I Data scientist,
d’altra parte, sono spesso impegnati in ricerche e previsioni a lungo termine, mentre i data analyst cercano di supportare i leader aziendali nel prendere decisioni tattiche attraverso report e query ad hoc.
Cosa può fare un data analyst per un’azienda?
Attraverso soluzioni di reporting, gli analisti possono studiare una grande mole di dati per aumentare la loro proposta di valore per i mercati di riferimento.
L’analisi può dare una visione approfondita di quasi tutti gli aspetti di un’attività per migliorarne la performance: a partire dal sistema di gestione dei prodotti, dall’organizazzione dei centri logistici, ai sistemi di e-commerce per interpretare i comportamenti di acquisto digitale dei clienti.
Situazione lavorativa del Data analyst
Attualmente i Data analyst sono tra le figure più ricercate dalle aziende .
Il loro lavoro ha originariamente un legame con l’informatica, ma essendosi ormai questa espansa a tutti i settori, è possibile rintracciare una necessità delle funzioni del Data analyst in maniera trasversale in gran parte dei moderni business.
Esistono oggi numerose società di consulenza specializzate in business intelligence e digital trasformation.
Le funzioni principali del data analyst
- Individua il focus dell’analisi dei dati coadiuvato dai manager
- Raccoglie i dati richiesti avvalendosi di varie fonti
- Restituisce dei dati organizzati leggibili ed interpretabili
- Pulisce e snellisce il codice di dati
- Rileva e corregge bug, glitch e problemi di raccolta e conservazione dati
- Effettua previsioni sulla base dei dati
- Prepara e presenta report aziendali
Le competenze di un Data analyst spaziano dall’informatica all’economia, finanza e business administration. È spesso consigliata, perciò, una laurea scientifica in statistica, matematica o ingegneria informatica.
Competenze imprescindibili sono quelle relative all’uso di software di analisi statistica e data management come SAS ed analytics
Anche le capacità di elaborazione ed illustrazione dei dati attraverso programmi di presentazione, avvalendosi di tool per i
report e per la data visualization.
Esistono oggi numerose società di consulenza specializzate in business intelligence e digital trasformation.
Principali competenze richieste:
- conoscenze statistico/matematiche
- linguaggi di programmazione (Python, C++, SQL)
- Sistemi di data management
- Pensiero analitico e capacità organizzative
- Comunicazione scritta e verbale
- Attenzione per i dettagli e capacità di problem solving
→ Ma cosa renderà chi ricopre questi ruoli dei manager essenziali alle organizzazioni in futuro? Lo chiediamo a Giovanna Marena, Co-founder & Managing Director of HR Digital:
“Alcuni passaggi fondamentali di cui il primo è quello di saper interrogare i dati in maniera “intelligente”, capire le domande da fare, che siano funzionali agli obiettivi di business è la vera sfida di chi si muove tra migliaia di informazioni. L’altro aspetto è poi quello di saperli condividere in maniera comprensibile al resto dell’azienda, in primis il top management. Anche questo aspetto non è così evidente per persone abituate ad analizzare dati complessi e a preparare report analitici da “addetti ai lavori”, ma questa capacità di semplificare, spiegare e coinvolgere sarà la chiave del successo di questo ruolo oggi e domani.