Data Analyst: cosa fa, quanto guadagna e come diventarlo

Cosa fa un Data Analyst^[1][2][3]

Gli analisti dei dati svolgono un ruolo cruciale nell’aiutare le organizzazioni a interpretare set di dati complessi per supportare i processi decisionali. Le loro responsabilità sono molteplici e possono variare significativamente in base al settore e alle esigenze specifiche dell’azienda.

Raccolta e pulizia dei dati

Gli analisti spesso raccolgono dati da varie fonti, che possono includere la realizzazione di sondaggi o il monitoraggio del comportamento degli utenti sui siti web aziendali. Una volta che i dati sono stati raccolti, è fondamentale “pulirli”, risolvendo problemi come duplicati, errori e valori anomali, per garantire qualità e accuratezza nell’analisi.

Analisi e interpretazione dei dati

Gli analisti dei dati utilizzano tecniche statistiche per analizzare i dati strutturati, generando insight che possono guidare le strategie aziendali. Ciò comporta l’interpretazione dei dati per identificare tendenze, modelli e correlazioni che rispondono a specifiche domande aziendali.

Reportistica e visualizzazione

I Data Analyst sono responsabili della generazione di report e visualizzazioni grafiche per comunicare i risultati in modo efficace agli stakeholder. Creano dashboard e altri strumenti visivi che evidenziano gli insight cruciali e supportano i dirigenti senior nelle decisioni aziendali. Una comunicazione chiara di questi insight è fondamentale, poiché aiuta i professionisti che non hanno competenze tecniche a comprendere i dati complessi.

Collaborazione e comunicazione

I Data Analyst spesso lavorano all’interno di team più ampi, collaborando con ingegneri del software, sviluppatori web e marketer per massimizzare l’uso efficace dei dati all’interno dell’organizzazione. Questo ruolo richiede forti capacità comunicative, poiché gli analisti, come abbiamo accennato, devono trasmettere i loro risultati e insight agli stakeholder di tutti i livelli, garantendo che le raccomandazioni basate sui dati siano comprese e implementate.

Data Analyst e Data Scientist*: quali sono le differenze?

Sebbene entrambe lavorino con dati per supportare le decisioni aziendali, le figure dei Data Analyst e dei Data Scientist hanno competenze, responsabilità e approcci che differiscono in modo significativo.

Obiettivo principale del lavoro

• Data Analyst: si concentra sull’analisi dei dati storici per identificare tendenze e pattern che possano essere utili per rispondere a domande specifiche.
  Il suo obiettivo principale è quello di descrivere ciò che è successo nel passato e nel presente attraverso l’analisi dei dati. Utilizza principalmente metodi statistici per analizzare set di dati strutturati e per produrre report che aiutano a guidare le decisioni aziendali.
• Data Scientist: si concentra sull’analisi predittiva e prescrittiva. Non solo esplora i dati storici, ma utilizza tecniche di machine learning e algoritmi avanzati per costruire modelli predittivi in grado di fare previsioni sui dati futuri.
  Il suo obiettivo non è solo interpretare i dati esistenti, ma anche scoprire nuovi insight e sviluppare modelli che possano risolvere problemi complessi e ottimizzare i processi aziendali.

Competenze richieste e strumenti utilizzati

• Data Analyst: deve avere una buona comprensione delle statistiche, dell’analisi esplorativa dei dati e della loro visualizzazione. La sua principale competenza riguarda l’abilità di tradurre i dati in informazioni comprensibili per i decisori aziendali.
  Si concentra principalmente su strumenti e software che permettono l’elaborazione e la visualizzazione dei dati, come Excel, SQL, Power BI e Tableau.
• Data Scientist: oltre a una solida base in statistica e matematica, deve avere competenze avanzate in machine learning, programmazione (soprattutto in Python e R), e nell’uso di modelli predittivi.
  È fondamentale che possieda anche competenze in big data e data engineering, poiché spesso è necessario lavorare con enormi quantità di dati non strutturati.
  Inoltre, un data scientist deve essere in grado di progettare e implementare algoritmi complessi, spesso utilizzando tecniche di deep learning per il riconoscimento di pattern e la previsione di trend.

Metodologia di lavoro

• Data Analyst: lavora principalmente su domande definite, come, “Qual è il trend di crescita delle vendite degli ultimi sei mesi?” o “Qual è il tasso di conversione delle visite sul sito web?”. La sua metodologia è volta a esplorare i dati esistenti per rispondere a quesiti concreti.
• Data Scientist: ha una visione più ampia e di lungo termine. Il suo lavoro non è solo reattivo, ma anche creativo: sviluppa modelli che possono prevedere tendenze future o ottimizzare processi aziendali.
  Per esempio, può lavorare su progetti come il predictive maintenance (manutenzione predittiva: è una strategia che utilizza tecnologie avanzate per prevedere quando un componente o un sistema potrebbe guastarsi, permettendo di intervenire con la manutenzione prima che ciò accada) o la creazione di sistemi di raccomandazione personalizzati (come per esempio quando le piattaforme di streaming consigliano film, serie tv, canzoni che potrebbero piacerci).

Esempi di utilizzo aziendale

• Data Analyst: risponde a richieste specifiche.
  In un’azienda di e-commerce, per esempio, potrebbe esaminare i dati di vendita mensili per identificare quali categorie di prodotti stanno performando meglio, creando report e dashboard per i team di marketing e vendite. Inoltre, potrebbe analizzare il comportamento degli utenti sul sito web per migliorare l’esperienza del cliente.
• Data Scientist: sviluppa soluzioni più complesse che influenzano in modo significativo le strategie aziendali.
  In un’azienda tecnologica, per esempio, potrebbe sviluppare un modello di machine learning per prevedere le richieste di prodotto future o ottimizzare le raccomandazioni per i clienti. Inoltre, potrebbe lavorare su progetti di intelligenza artificiale per migliorare l’automazione dei processi o creare soluzioni innovative come i chatbot per il customer service.

Come diventare Data Analyst: corsi e certificazioni

Solitamente, per intraprendere la carriera di Data Analyst, è consigliabile conseguire una laurea in discipline come statistica, informatica, economia o matematica.

È poi utile anche specializzarsi attraverso un master specifico, per esempio come quelli di 24 ore Business School o Roma Tre, o grazie a corsi come quelli di ProfessionAI o Geeks Academy.

Infine, può rappresentare un grosso vantaggio dimostrare di aver ottenuto alcune certificazioni. Vediamo alcuni esempi.

• Google Data Analytics Professional Certificate: corso online che copre le basi dell’analisi dei dati.
• Certified Data Analyst (CDA): certificazione professionale nel settore. (com, geeksacademy.it)

Quanto guadagna un Data Analyst^[4]

In Italia i range di stipendio possono essere questi:

• Junior (0–2 anni di esperienza): tra 25.000 e 35.000 euro lordi annui.
• Mid-level (3–5 anni): tra 35.000 e 50.000 euro lordi annui.
• Senior (oltre 5 anni): tra 50.000 e 70.000 euro lordi annui, con possibilità di superare questa cifra in settori ad alta remunerazione come finanza e tecnologia. (it, cio.com)

All’estero, invece:

• Stati Uniti: media di 140.000 dollari annui.
• Germania: media di 64.000 euro annui.
  Francia: media di 47.000 euro annui.

Conclusione

Il mercato del lavoro per i Data Analyst è in continua espansione, offrendo numerose opportunità in diversi settori. Investire nella formazione, acquisire competenze tecniche e ottenere certificazioni riconosciute sono passi fondamentali per intraprendere con successo questa carriera. Con la giusta preparazione e dedizione, è possibile costruire un percorso professionale solido e soddisfacente nel campo dell’analisi dei dati.