I DATA ANALYST sono ad oggi tra le figure professionali più richieste sul mercato; risorse molto skillate che attraverso la tecnologia cercano di capire l’origine dei dati, dar loro un significato e prevederne andamenti e distorsioni.
I dati rappresentano sempre di più una grande risorsa per le aziende, che attraverso la loro lettura e interpretazione possono trarre tante informazioni preziosissime per la gestione del proprio business.
Basti pensare a smartphone, email, carte fedeltà, social network: quante volte in un solo giorno, del tutto inconsapevolmente, lasciamo tracce delle nostre azione su siti internet e app?
Per questo motivo diventa strategico per le aziende oggi avere all’interno del proprio team risorse con skills specifiche nei big data, che sappiano leggerli, gestirli e interpretarli per fornire il supporto necessario all’elaborazione di strategie di marketing e di produzione data-driven.
Vediamo quindi innanzitutto cosa sono i big data, e chi è il data analyst, di cosa si occupa, quali skills servono e quali sono le possibilità di carriera e guadagno.
Cosa sono i big data?
Quando parliamo di big data, parliamo di una grande quantità e un flusso costante di dati, che attraverso vari canali e strumenti giungono all’azienda.
Questi dati possono contenere molte informazioni circa clienti, fornitori, abitudini di acquisto, prodotti e mercato di riferimento, e sono fondamentali per l’implementazione di strategie di marketing e di business.
Grazie a questi dati le aziende possono profilare il proprio mercato di riferimento, per andare a creare non solo comunicazioni e strategie sempre più mirate che rispondano alle esigenze specifiche di ogni segmento, ma anche per orientare e guidare la produzione di beni e l’erogazione di servizi per specifiche nicchie.
Cosa fa il data analyst?
Gli analisti di big data raccolgono tutti i dati grezzi dalle diverse fonti a disposizione e li organizzano attraverso formule matematiche e codici in grado di automatizzare i processi di calcolo creando cluster, rendendoli fruibili e comprensibili per l’azienda sottoforma di grafici, infografiche, presentazioni o analisi testuali.
Essendo una logica di orientamento aziendale applicabile a qualsiasi business e a ogni settore, il data analyst spesso ha delle focalizzazioni su determinati compartimenti come ad esempio la logistica, le vendite, il marketing o il settore insurance & finance.
Tra i primi posti delle figure più richieste dalle aziende oggi troviamo data analyst, data developer, data scientist e data engineer.
Se a questi ultimi sono richiesti un approccio più proattivo, conoscenze di modellazione statistico-matematica e spesso capacità di programmazione di uno o più linguaggi, il data analyst si occupa di tradurre, interpretare e trasferire le informazioni.
Quali skills deve avere un data analyst?
Innanzitutto deve trovarsi a suo agio con i numeri, la matematica e la logica, avere un pensiero analitico e attento al dettaglio.
Non possono poi sicuramente mancare doti comunicative: non è infatti facile “tradurre” i numeri in parole, in concetti lineari e comprensibili ai diversi settori dell’azienda coinvolti nel processo e soprattutto scegliere il canale e il linguaggio giusto per rappresentare i dati.
Da un punto di vista tecnico sono necessari:
- Conoscenza approfondita di Excel
- Conoscenza dei più comuni database relazionali (es SQL)
- Conoscenza degli strumenti di Web Analytics
- Conoscenza di strumenti di Business Intelligence
- Conoscenza dei principali strumenti di grafica e tool di data vizualisation
Come diventare un data analyst?
Il background di studi di un data analyst può prevedere una laurea in informatica, matematica o statistica, con corsi specifici a completamento. Strategico è anche un background di studi economico-manageriali: questo permetterà di relazionarsi al meglio con le altre figure implicate nei processi di strutturazione di business.
Quanto guadagna un data analyst?
Al momento la richiesta di queste figure sul mercato è molto alta, quindi tra politiche di retention messe in atto dalle aziende che già hanno queste figure all’interno del proprio team e benefit dalla controparte, una figura junior può partire da una RAL di 30 mila euro annui, fino ad arrivare ai 60 mila di una risorsa senior.
I settori meglio pagati sono quelli ICT e bancario, con un’importante fetta di mercato occupata dai grossi player di mercato in ambito di e-commerce.