Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics: tutte le differenze da conoscere

Cos’è la Data Analytics: l’importanza dell’analisi dei dati per il business

La Data Analytics possiamo considerarla come il contabile meticoloso che analizza le transazioni passate per capire dove sono finiti i soldi e come migliorare la gestione finanziaria. La Data Analytics si concentra sull’esame di dati esistenti per estrarre insight significativi e informare le decisioni aziendali. È meno orientata alla previsione di lungo termine e più all’ottimizzazione e alla comprensione del presente e del passato.

Esistono diversi tipi di analisi dei dati, ognuno con un obiettivo specifico:

• Analisi Descrittiva: “Cosa è successo?”. Risponde a domande come “Quanti prodotti abbiamo venduto il mese scorso?” o “Qual è stato il traffico sul nostro sito web la settimana scorsa?”. È la base di ogni report e dashboard. 
• Analisi Diagnostica: “Perché è successo?”. Si addentra nelle cause dei fenomeni osservati. Ad esempio, “Perché le vendite sono calate in quella specifica regione?” o “Quali fattori hanno contribuito all’abbandono del carrello?”. 
• Analisi Predittiva: “Cosa succederà?”. Simile alla Data Science, ma spesso con un orizzonte temporale più breve e basata su modelli statistici più consolidati. Prevede, ad esempio, le vendite future o la probabilità che un cliente abbandoni un servizio. 
• Analisi Prescrittiva: “Cosa dovremmo fare?”. Non si limita a prevedere, ma suggerisce azioni specifiche per ottenere un risultato desiderato. Ad esempio, “Quale strategia di marketing dovremmo adottare per massimizzare il ROI?”.

Il Data Analyst è il professionista che traduce i numeri in storie comprensibili per il business. Utilizza strumenti come Excel e SQL per interrogare database, e software di visualizzazione come Tableau o Power BI per creare dashboard e report interattivi. In alcuni casi, può utilizzare anche Python o R per analisi più complesse, ma l’accento è sempre sull’applicabilità diretta al contesto aziendale.

I limiti della Data Analysis risiedono spesso nella sua natura retrospettiva: può dirti molto su ciò che è accaduto, ma se non si integra con approcci più avanzati, potrebbe non riuscire a cogliere dinamiche emergenti o a prevedere eventi inattesi. È limitata dalla disponibilità e dalla qualità dei dati, e c’è sempre il rischio di interpretazioni errate se non si ha una solida conoscenza del contesto aziendale. Un grafico ben fatto può essere convincente, ma se i dati sottostanti sono fallaci o l’interpretazione è superficiale, può portare a decisioni disastrose.

Differenze principali tra Data Science, Big Data e Data Analytics

Ora che abbiamo sviscerato ogni concetto, è il momento di mettere sul tavolo le carte e chiarire le distinzioni. Immaginiamo una squadra di calcio.

I Big Data sono lo stadio, il pallone, l’erba, i giocatori, i tifosi: l’intero ecosistema di gioco, l’infrastruttura e la materia prima.

La Data Analytics è l’allenatore che analizza le partite passate, studia le statistiche dei giocatori e degli avversari per capire cosa ha funzionato e cosa no, e come migliorare per la prossima partita.

La Data Science, invece, è il talent scout che, basandosi su un’analisi approfondita di dati storici e attuali, individua il prossimo Messi o Ronaldo, prevedendone il potenziale di crescita e il futuro impatto sulla squadra, o addirittura sviluppa nuove strategie di gioco che rivoluzionano il calcio.

In sintesi:

• Big Data: la materia prima, l’enorme quantità e complessità di dati da cui si estrae valore. È l’oggetto di studio e l’infrastruttura necessaria per gestirlo. 
• Data Analytics: l’analisi del passato e del presente per comprendere fenomeni e informare decisioni immediate. Si concentra sul “cosa” e sul “perché” di eventi già accaduti. È più orientata al reporting e all’ottimizzazione. 
• Data Science: la previsione e la scoperta di nuovi pattern e insight, spesso attraverso la costruzione di modelli complessi. Si concentra sul “cosa succederà” e sul “come possiamo farlo succedere”. È più orientata all’innovazione e alla creazione di nuovi prodotti o servizi basati sui dati.

Mentre un Data Analyst si concentra su domande specifiche del business e fornisce risposte basate su dati esistenti, un Data Scientist è spesso impegnato a formulare nuove domande, a esplorare dati non strutturati e a costruire algoritmi che possono scoprire connessioni inaspettate. La Data Analytics è un po’ come leggere il diario di bordo per capire il viaggio, la Data Science è come costruire una nave spaziale per esplorare nuove galassie.

Percorsi professionali: Data Scientist vs Data Analyst

Comprendere le differenze tra Data Science e Data Analytics è cruciale anche per chi intende intraprendere una carriera in questi settori. Sebbene ci siano sovrapposizioni, i percorsi e le competenze richieste tendono a divergere.

Un Data Analyst è il ponte tra i dati e il business. Le sue competenze chiave includono:

• SQL: per interrogare database e estrarre dati.
• Strumenti di visualizzazione dati: come Tableau, Power BI, Looker Studio e Qlik Sense per creare dashboard e report efficaci.
• Excel: per analisi ad hoc e gestione di dataset più piccoli.
• Statistica descrittiva: per riassumere e interpretare i dati.
• Data Driven Mindset: la capacità di comprendere il contesto aziendale e di tradurre i dati in insight rilevanti per le decisioni di business.
• Competenze comunicative: per presentare i risultati in modo chiaro e persuasivo a un pubblico non tecnico.

Il Data Analyst si concentra sull’analisi dei dati storici e attuali per identificare tendenze, metriche chiave e anomalie, spesso con l’obiettivo di supportare strategie operative e tattiche. Se sei interessato a questo percorso, Data Masters offre un Percorso Data Analyst specifico.

Il Data Scientist, d’altro canto, è un professionista con un profilo più avanzato e orientato alla ricerca e allo sviluppo. Le sue competenze spaziano su un raggio più ampio:

• Programmazione: principalmente Python e R, con una solida conoscenza di librerie per data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Statistica avanzata e inferenziale: per testare ipotesi, modellare relazioni e comprendere la significatività dei risultati.
• Machine Learning e Intelligenza Artificiale: per costruire modelli predittivi e prescrittivi, addestrare algoritmi e sviluppare soluzioni basate sull’AI.
• Matematica: in particolare algebra lineare e calcolo, fondamentali per comprendere gli algoritmi di machine learning.
• Data engineering: competenze di base per la preparazione e l’ingestione di dati, specialmente con i Big Data.
• Conoscenza del dominio: essenziale per formulare le giuste domande e interpretare i risultati nel contesto specifico.
• Problem solving e pensiero critico: per affrontare problemi complessi e proporre soluzioni innovative.

Il Data Scientist è colui che costruisce i modelli che permettono, ad esempio, a un’azienda di prevedere la domanda futura, di ottimizzare i prezzi o di personalizzare l’esperienza del cliente su larga scala. È un ruolo più esplorativo e innovativo e per questo proponiamo nel nostro catalogo un Percorso Data Scientist dedicato.

È importante notare che la linea di demarcazione non è sempre netta, e molti professionisti sviluppano competenze in entrambi i campi. Tuttavia, le responsabilità e gli obiettivi primari di ciascun ruolo rimangono distinti.

Opportunità professionali in Data Science, Big Data e Data Analytics

Il mercato del lavoro per i professionisti dei dati è in ebollizione, con una domanda che supera l’offerta in quasi tutti i settori. Aziende di ogni dimensione, dalla startup tecnologica alla multinazionale consolidata, cercano disperatamente talenti capaci di navigare e dare senso alla mole di dati a loro disposizione. Non è un caso che i professionisti dei big data sono tra i più richiesti sul mercato.

Le opportunità non si limitano ai ruoli di Data Scientist e Data Analyst. Il panorama è molto più ricco e include figure come:

• Data Engineer: si occupa dell’architettura e della gestione delle infrastrutture dati, assicurando che i dati siano raccolti, puliti e resi disponibili per l’analisi. Sono gli idraulici del mondo dei dati, senza i quali il rubinetto resterebbe a secco.
• Machine Learning Engineer: focalizzato sull’implementazione e la messa in produzione dei modelli di machine learning sviluppati dai Data Scientist.
• Business Intelligence Analyst: simile al Data Analyst, ma spesso più concentrato sulla creazione di report e dashboard per il monitoraggio delle performance aziendali.
• Specialisti di AI: professionisti che lavorano su aspetti più specifici dell’intelligenza artificiale, come la visione artificiale o l’elaborazione del linguaggio naturale.

Il futuro di questi settori è intrinsecamente legato all’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale. Con l’avanzamento dell’AI, cresce anche l’esigenza di professionisti capaci di gestire i dati su cui questi sistemi si basano, di interpretarne i risultati e di affrontare le complesse questioni etiche e di bias che emergono. L’AI non è una panacea, ma uno strumento potente che richiede una guida esperta e consapevole.

Per chi è interessato in particolare al ruolo di Data Analyst, ci sono numerose possibilità. Se vuoi sapere come diventare Data Analyst e quali sono le opportunità di lavoro per Data Analyst, ti consigliamo di esplorare gli articoli dedicati. La crescita di questi ruoli non accenna a fermarsi, rendendo questi percorsi professionali non solo stimolanti ma anche economicamente gratificanti.

I consigli di Data Masters sulla formazione in ambito Data Science e Data Analysis

Immergersi nel mondo dei dati può sembrare un’impresa titanica, un po’ come decidere di scalare l’Everest senza aver mai fatto un’escursione. Tuttavia, con la giusta preparazione e la guida adeguata, la vetta è assolutamente raggiungibile. Ecco i nostri consigli:

1. Parti dalle fondamenta solide: prima di lanciarti negli algoritmi più complessi, assicurati di avere una buona padronanza delle basi. La statistica, l’algebra lineare e le basi di programmazione (Python o R) sono il tuo ABC. Senza di esse, ogni tentativo di costruire modelli complessi sarà come erigere un castello di carte.
2. Scegli il tuo percorso, ma sii flessibile: hai compreso le differenze tra Data Analyst e Data Scientist. Se ti affascina l’idea di tradurre i dati in report e dashboard per il business, il percorso da Data Analyst potrebbe essere più adatto. Se invece sogni di costruire modelli predittivi e di esplorare nuove frontiere, il Data Scientist è la tua vocazione. Ricorda, però, che le competenze sono trasferibili e che il confine tra i ruoli può essere fluido. Molti Data Analyst avanzano per diventare Data Scientist.
3. Impara facendo: la teoria è importante, ma la pratica è fondamentale. Lavora su progetti reali, partecipa a hackathon, analizza dataset pubblici. È solo “sporcandoti le mani” che acquisirai una vera comprensione e risolverai problemi concreti. Non c’è libro che possa sostituire l’esperienza di debuggare un codice o di interpretare un output inatteso.
4. Sviluppa le soft skills: in un mondo sempre più dominato dalla tecnologia, le competenze umane sono più preziose che mai. La capacità di comunicare risultati complessi in modo semplice, il pensiero critico, il problem-solving e la collaborazione sono essenziali. Un modello predittivo eccezionale è inutile se non sai spiegare il suo valore al CEO.
5. Non smettere mai di imparare: il campo dei dati è in costante evoluzione. Nuovi algoritmi, nuovi strumenti, nuove tecniche emergono continuamente. La curiosità e la voglia di aggiornarsi sono le tue migliori alleate per rimanere rilevante e competitivo.

In Data Masters, crediamo fermamente che una formazione pratica e orientata al mondo del lavoro sia la chiave del successo. I nostri percorsi sono progettati per fornirti non solo le competenze tecniche, ma anche la mentalità e gli strumenti per affrontare le sfide reali del settore. Non ti promettiamo la magia, ma gli strumenti per comprenderla e, perché no, crearla.