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Cos’è un Data Analyst, di cosa si occupa e come diventarlo

data analyst

Giugno 22, 2024

Come diventare Data Analyst

Nell’era digitale odierna i dati sono mai come prima una delle risorse più preziose per le aziende, tanto da essere considerati il nuovo “oro digitale”. Questo inestimabile tesoro informativo ha amplificato così la necessità di professionisti esperti capaci di navigare attraverso enormi volumi di dati per distillarne valore e guidare scelte aziendali strategiche

Questa situazione ha portato così ad una velocissima crescita della necessità di diverse professioni strettamente collegate al mondo dei dati e, tra queste figure professionali, spicca il ruolo del Data Analyst: un professionista specializzato nell’analisi, interpretazione e visualizzazione dei dati, in grado di ricavare insights fondamentali per il processo decisionale aziendale.

Questo professionista non solo analizza e interpreta i dati, ma li rende anche accessibili e comprensibili attraverso rappresentazioni grafiche efficaci che permettono così di comprendere le implicazioni di trend e pattern emergenti e prendere, di conseguenza, decisioni strategiche con un approccio Data Driven.

Ma nello specifico di cosa si occupa e come si diventa data analyst

In questo articolo, faremo una immersione nelle abilità essenziali, nei software e strumenti del mestiere e discuteremo le vie formative più efficaci per entrare in questo campo dinamico e costante aggiornamento.

Di cosa si occupa un Data Analyst?

Un Data Analyst è un professionista cruciale nell’ambito aziendale che gestisce e trasforma i dati in insights preziosi per le decisioni strategiche. Questo esperto si dedica a raccogliere, organizzare, analizzare e interpretare grandi quantità di dati, sia da fonti interne che esterne, come database aziendali, siti web, e piattaforme di social media. Il suo lavoro si articola in diverse fasi chiave:

Analisi dei Dati

L’analisi dei dati rappresenta la sostanza delle attività quotidiane del data analyst. Questo processo inizia dalla meticolosa raccolta dei dati, seguita dalla loro pulizia per eliminare inaccuracies e discrepanze, essenziale per garantire l’integrità delle analisi. Una volta che i dati sono pronti, il data analyst utilizza una varietà di strumenti software e tecniche di machine learning per esplorare, analizzare e interpretare le informazioni. Questo può includere:

  • Esplorazione e analisi dei dati: Utilizzo di software statistici e tecniche di machine learning per identificare trend, modelli e anomalie nei dati.
  • Applicazione di tecniche avanzate: Uso di modelli predittivi e algoritmi di classificazione per estrapolare insights profondi che possono guidare la strategia aziendale.

Reportistica

Se è vero che l’analisi dei dati è una parte fondamentale e molto importante nella quotidianità operativa del data analyst, è da tenere a mente che per quanto valide siano le informazioni che il data analyst è in grado di estrarre, queste informazioni non avrebbero alcun valore aggiunto se tutti gli attori presenti nel processo decisionale non sono in grado di capire velocemente e profondamente queste informazioni, al fine di definire strategie mirate. 

È proprio per questo motivo che dopo la fase di analisi è fondamentale che i dati raccolti siano comunicati efficacemente, in modo che tali dati possano essere effettivamente utilizzati per prendere decisioni mirate e non restino fine a se stessi. 

Dopo l’analisi dunque, il data analyst si occupa proprio di sintetizzare e raccontare una storia quanto più completa possibile attraverso i dati raccolti, tramite l’utilizzo di strumenti come ad esempio: 

  • Tableau
  • Power BI
  • Looker Studio
  • altri strumenti data visualization per creare rappresentazioni grafiche dei dati che evidenziano chiaramente le tendenze e i pattern rilevanti.

L’obiettivo in questa fase è fare in modo che i dati siano presentati in forma di report chiari e concisi che possano dunque permettere ai decision makers di comprendere rapidamente le implicazioni delle analisi.

Supporto alle Decisioni Aziendali

Dopo aver raccolto, analizzato e impacchettato i dati in maniera chiara e comprensibile, il data analyst agisce come un consulente strategico per l’azienda, fornendo non solo dati, ma anche interpretazioni e raccomandazioni basate su di essi.

Questo include:

  • Consulenza strategica: Fornitura di insight critici che aiutano i manager a formare, adattare o confermare le direzioni strategiche.
  • Ottimizzazione dei processi: Identificazione di inefficienze nei processi aziendali e suggerimento di modifiche basate su dati per migliorare la produttività.
  • Monitoraggio e valutazione: Continuo monitoraggio delle performance aziendali e valutazione dell’impatto delle strategie implementate, assicurando un’adattabilità dinamica alle condizioni di mercato.

Il data analyst dunque è una figura chiave che capacita l’azienda di agire non solo in reazione al presente, ma anche in previsione del futuro, grazie all’analisi predittiva e prescrittiva dei dati. Questo professionista è, dunque, essenziale per navigare con successo nell’ecosistema aziendale moderno, sempre più guidato dai dati.

Strumenti utilizzati da un data analyst

Per svolgere al meglio le proprie attività, un data analyst ha a disposizione una capiente cassetta degli attrezzi piena di tool, software di analisi e data visualization e linguaggi di programmazione, che deve quindi essere in grado di padroneggiare.

Software di analisi dei dati

Esistono numerosi software che facilitano l’analisi e la visualizzazione dei dati. Alcuni dei più comuni includono:

  • Excel: Nonostante sia uno strumento di base, Excel rimane fondamentale per le analisi preliminari, la manipolazione di piccoli dataset e la creazione di report semplici. Le sue funzionalità avanzate come pivot tables, funzioni statistiche e add-on come Power Query e Power Pivot, ampliano ulteriormente il suo utilizzo.
  • Tableau: Questo software è noto per la sua capacità di creare visualizzazioni interattive e dashboard avanzate. Tableau facilita l’interpretazione dei dati e aiuta a comunicare storie complesse attraverso dati in modi visivamente intuitivi.
  • Power BI: Molto simile a Tableau, Power BI di Microsoft ha preso sempre più quota di mercato negli ultimi anni grazie ad una flessibilità a volte maggiore rispetto a Tableau, è uno strumento utilizzato per costruire report dettagliati e visualizzazioni dinamiche. Si integra bene con altri prodotti Microsoft come Excel e Azure, rendendolo una scelta popolare nelle aziende che già utilizzano l’ecosistema Microsoft.
  • Looker Studio (precedentemente Google Data Studio): Questo strumento offre la possibilità di trasformare i dati analizzati in report informativi e dashboard personalizzabili. Looker Studio si integra perfettamente con altre soluzioni Google come Google Ads, Analytics e BigQuery, rendendolo una scelta popolare nelle aziende che già utilizzano l’ecosistema Google.
  • Looker: Un potente strumento di business intelligence e big data analytics, Looker supporta l’esplorazione dei dati e la creazione di visualizzazioni avanzate. Offre funzionalità di drill-down dettagliate e la possibilità di costruire modelli di dati personalizzati grazie al suo linguaggio di query LookML.

Linguaggi di programmazione

Oltre ai software specifici, il data analyst deve essere in grado anche di padroneggiare diversi linguaggi di programmazione che sono essenziali per l’analisi avanzata dei dati:

  • SQL: Fondamentale per interrogare database relazionali, SQL è indispensabile per l’accesso e la manipolazione di grandi quantità di dati.
  • R: Spesso preferito per analisi statistiche avanzate e visualizzazioni di dati, R offre un vasto ecosistema di pacchetti come ggplot2 per grafici e shiny per applicazioni web interattive.
  • Julia: Questo linguaggio di programmazione è conosciuto per la sua alta performance, essenziale per l’analisi numerica e computazionale. Julia è particolarmente efficace in scenari che richiedono operazioni ad alta intensità di calcolo, come la simulazione e l’ottimizzazione numerica. Grazie alla sua capacità di gestire le operazioni ad alta velocità e al suo design che favorisce la facile espressione di matematica complessa, Julia si sta affermando come un’ottima scelta per i data analyst che lavorano con volumi di dati particolarmente grandi o complessi.
  • Python: Python è diventato il linguaggio di riferimento per molti data analysts, superando in popolarità linguaggi come R e Julia, principalmente grazie alla sua sintassi intuitiva e agli strumenti avanzati che mette a disposizione che, da una parte rende la programmazione accessibile anche a chi non ha forti competenze verticali di programmazione e, d’altra parte, permette a programmatori esperti di scrivere codice anche molto avanzato.
    La sua estendibilità e tra i suoi principali punti di forza e le sue librerie specializzate, come Pandas per la manipolazione efficace dei dati, Matplotlib e Seaborn per visualizzazioni di alta qualità, e scikit-learn per implementare algoritmi di machine learning, offrono un ecosistema completo e integrato. Questa unicità permette a Python di supportare l’intero pipeline di data science, dalla pulizia dei dati all’analisi predittiva, rendendolo particolarmente attraente per progetti che richiedono una varietà di task e una rapida prototipazione.

L’abilità di un data analyst nel scegliere e utilizzare il giusto strumento per il compito specifico è cruciale per trasformare efficacemente i dati grezzi in insight azionabili che possono guidare le decisioni aziendali.

Quanto è difficile fare il Data Analyst?

Diventare un data analyst richiede impegno e dedizione, è un percorso impegnativo ma ricco di gratificazioni. Le difficoltà principali di fare il Data Analyst dipende da diversi fattori, tra cui:

Difficoltà Tecniche

La professione di data analyst richiede una solida competenza in diversi strumenti tecnici e metodologici:

  • Padronanza degli Strumenti di Analisi: L’apprendimento di software avanzati e di linguaggi di programmazione come ad esempio python, possono richiedere tempo. Un data analyst deve non solo impararli a livello base, ma approfondirne l’uso per essere in grado di manipolare e analizzare, anche in modo avanzato, grandi dataset.
  • Competenze Matematiche e Statistiche: Una robusta comprensione di matematica e statistica è vitale per analizzare accuratamente i dati e interpretare i risultati. Questo include la capacità di applicare teorie statistiche a scenari di dati reali.
  • Gestione di Grandi Volumi di Dati: Con l’aumento esponenziale del volume di dati prodotti, è essenziale saper gestire e processare grandi quantità di informazioni, spesso in tempo reale o quasi.
  • Capacità di creare una reportistica chiara e utile: spesso dopo la fase di analisi, che può durare diverso tempo, il data analyst ha chiaro in mente quelli che sono i punti cruciali emersi dall’analisi ma, anche se tutto può essere chiaro nella sua mente, questo non è sufficiente. Il data analyst deve essere in grado di tradurre queste informazioni in un modo chiaro e conciso che permetta a tutti gli attori coinvolti nei processi decisionali, di interpretare e comprendere profondamente i dati presenti nel report.

Oltre alle difficoltà tecniche, un Data Analyst deve possedere anche competenze non tecniche come:

  • Comunicazione con i non esperti: Oltre alla creazione delle dashboard, va tenuto a mente che anche la capacità di presentare e comunicare reportistiche complesse in modo chiaro e comprensibile a persone con diverse competenze tecniche è fondamentale per il successo di un Data Analyst.
  • Aggiornamento continuo: Il panorama dei dati e degli strumenti di analisi è in continua evoluzione, quindi un Data Analyst deve essere proattivo nell’aggiornare le proprie conoscenze e competenze.

Quanto guadagna un Data Analyst?

Lo stipendio di un Data Analyst in Italia varia in base all’esperienza, alle competenze, al settore lavorativo e alla dimensione dell’azienda. In Italia, un Data Analyst con esperienza può guadagnare intorno ai 30.000 euro annui ma può arrivare anche a 60.000 euro annui.

Serve una Laurea per diventare Data Analyst?

Sebbene una laurea in discipline come Matematica, Statistica, Informatica o Ingegneria Informatica può fornire una solida base di conoscenze utili per il lavoro, il percorso universitario non è assolutamente l’unica via per intraprendere questa carriera.

Alternative alla laurea

Esistono diverse alternative per diventare data analyst anche senza affrontare un percorso universitario e, le due alternative principali, sono l’esperienza lavorativa e i corsi di formazione ad hoc.

  • Esperienza lavorativa: In alcuni casi, è possibile acquisire le competenze necessarie per diventare Data Analyst attraverso l’esperienza lavorativa in ruoli che prevedono la gestione o l’analisi dei dati.
  • Corsi di formazione: Oltre all’esperienza lavorativa diretta, una delle migliori strade per diventare un Data Analyst è quello di frequentare dei corsi di formazione che possono fornire le competenze necessarie per iniziare a lavorare nel campo dell’analisi dei dati. Ad esempio, il nostro corso Data Analytics Tools è la scelta ottimale per imparare ad utilizzare efficacemente i tools core per lavorare come Data Analyst. Un percorso pratico e concentrato per padroneggiare gli strumenti più richiesti per analizzare e visualizzare i dati come Power BI, Excel, SQL, Looker Studio e Python. 40 ore di formazione pratica, lezioni online sempre disponibili e supporto docenti H24 per maturare le competenze analitiche più richieste dalle aziende.

Diventare un data analyst richiede un mix di competenze tecniche e trasversali, nonché un impegno costante nell’aggiornamento professionale. Che tu scelga di seguire un percorso accademico tradizionale o di optare per corsi specifici, le opportunità in questo campo sono molteplici e promettenti. Con la giusta formazione e determinazione, puoi intraprendere una carriera gratificante come data analyst e contribuire al successo delle aziende in un mondo sempre più guidato dai dati.

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