La figura di Data Analyst è una professione oggi ancora in scoperta ma che negli ultimi anni ha acquisito enorme importanza.
Basti pensare che, secondo una ricerca condotta da Linkedin nel 2015, l’analisi dei dati è la seconda skill più richiesta dalle aziende a livello mondiale.
Un’indagine che rende evidente il ruolo chiave che questa professione ha assunto nella nostra società moderna e digitale.
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Cosa fa un Data Analyst
I Data Analyst raccolgono, analizzano e interpretano i dati per creare utili report utilizzabili dalle aziende per diversi scopi.
Grazie a software specifici, strumenti di Intelligenza Artificiale e ottime capacità logiche, questi professionisti elaborano grosse quantità di numeri e li organizzano in maniera schematica e contestualizzata.
Creano infatti grafici, tabelle e documenti il più possibile comprensibili, per individuare trend o comportamenti ricorrenti e trarre conclusioni importanti in ottica di business.
Ma non solo: oltre a produrre nuovi report, si occupano anche di esaminare e aggiornare quelli vecchi, per generare un confronto prezioso che può influenzare l’andamento dell’attività.
In certi casi, inoltre, per offrire una panoramica ancora più approfondita e complessa, i Data Analyst fanno un passo successivo ricorrendo a modelli statistici complessi e implementando algoritmi di Machine Learning.
In questo modo si avvalgono di tecniche di analisi avanzate, avvicinandosi molto all’attività svolta dai Data Scientist.
I vantaggi per le aziende
Si stima che, nel 2020, in Italia circa il 76% delle aziende abbia deciso di inserire un Data Analyst all’interno del proprio organico.
Perché questa figura è oggi così indispensabile?
Le aziende hanno imparato in fretta cosa sono i Big Data e l’enorme importanza che oggi ricoprono nel mondo del business.
Per questo hanno capito che affidarsi a un professionista può realmente comportare un vantaggio competitivo non indifferente.
Avere informazioni concrete e statistiche organizzate in modo chiaro e comprensibile, è infatti una marcia in più per moltissime attività, che possono sfruttarle per determinare azioni e scelte strategiche.
Partendo dai dati si può agire in maniera più consapevole e risparmiare tempo e denaro puntando solo su decisioni dal risultato quasi sicuro.
Facciamo un esempio concreto: nel settore manifatturiero raccogliere dati sullo stato dei macchinari, tracciare informazioni sull’inventario e analizzare le operazioni del personale, può aiutare a prevenire perdite e guasti e suggerire un piano d’azione per ottimizzare la produzione.
Come si diventa Data Analyst?
Chi desidera intraprendere la professione di Data Analyst, deve innanzitutto avere la passione per i numeri e una naturale predisposizione per la Matematica.
Calcoli, algoritmi e statistiche sono infatti all’ordine del giorno e saperli affrontare con dimestichezza è fondamentale.
Inoltre bisogna avere buone doti comunicative e saper interagire con aziende e professionisti ai quali si devono presentare i dati in maniera chiara, comprensibile e immediata.
A ciò si aggiungono ottime capacità logiche e organizzative.
Dal punto di vista formativo, invece, è consigliabile cominciare conseguendo una laurea in ambito scientifico o economico e approfondendo materie come Statistica e Informatica.
Successivamente si devono acquisire competenze specifiche e studiare tutto ciò che riguarda Data Visualization e Data Management.
In più bisogna saper usare strumenti grafici per creare schemi e tabelle e utilizzare software di Analytics e Business Intelligence come SAS.
Si devono imparare i linguaggi di programmazione – principalmente Phyton, R, VBA e SQL – ed è necessario conoscere i DataBase Management Systems (DBMS).
Una volta completati gli studi e la formazione, si decide verso qual settore orientarsi e ci si specializza nelle specifiche mansioni che quell’ambito richiede.
Quanto guadagna un Data Analyst
Essendo una professione molto richiesta, anche la retribuzione è più che buona.
All’estero, soprattutto negli Stati Uniti, le cifre sono altissime e si può arrivare a guadagnare più di 100.000 dollari annui.
In Italia, invece, dove ancora la figura del Data Analyst deve crescere e consolidarsi, uno stipendio medio si aggira tra i 27.000 e 35.000 euro annui.
Bisogna ovviamente tenere conto anche del livello di esperienza del professionista e considerare che una figura Junior partirà da compensi più bassi rispetto a un Senior con una carriera già avviata.
Per i più esperti, infatti, le retribuzioni in Italia possono superare i 60.000 euro l’anno, soprattutto nel settore bancario e ICT.
Le prospettive per il futuro
Sappiamo bene che i Big Data sono ormai il nuovo petrolio della nostra epoca: sfruttati da moltissime attività, sono essenziali per determinare scelte e strategie.
Ecco perché decidere di diventare Data Analyst è una scelta lavorativa vincente e strettamente connessa con il futuro e il mondo che cambia.
Questi professionisti sono infatti ricercatissimi dalle aziende e possono ambire a un’assunzione in settori molto diversi tra loro – dalle banche agli e-commerce, dalla sanità all’industria – avendo così l’opportunità di formarsi ed esplorare nuovi ambiti.
Nello specifico ben il 55% delle aziende ha dichiarato di avere difficoltà a trovare una figura di questo tipo, evidenziando quanto sia alta la domanda nel mercato del lavoro.
All’estero, quindi, il Data Analyst ricopre già una posizione di prestigio e si stima che nei prossimi anni diventi una delle professioni più richieste in assoluto.
In Italia, invece, è una figura molto meno diffusa, gli stipendi sono più bassi e i corsi di formazione specifici scarseggiano.
Negli ultimi tempi, però, molte più aziende hanno deciso di affidarsi a un analista allineandosi piano piano ai trend degli altri Paesi: secondo un’indagine della Tag Innovation School addirittura il 50% delle piccole e medie imprese italiane vuole presto assumere un Data Analyst.
Avviandosi a questo tipo di professione, inoltre, le possibilità di crescita sono reali e concrete.
Maturando una buona esperienza, infatti, si può aspirare a ricoprire ruoli più manageriali e consolidare esperienze per diventare Data Scientist o Chief Data Analyst.
