Come scrivere una job description per Data Analyst

I diversi tipi di analyst

Un data analyst svolge un ruolo cruciale in qualsiasi organizzazione raccogliendo, organizzando e analizzando grandi dataset per orientare decisioni strategiche. Tuttavia, il campo dell'analytics è diventato sempre più specializzato e, a seconda del tipo di lavoro per cui ti serve supporto, potresti voler riflettere sul tipo di analyst da assumere.

• Data Analyst. Un data analyst tradizionale crea report ed esegue analisi per supportare decisioni strategiche. In questo ruolo sono fondamentali solide basi di statistica, SQL e concetti di visualizzazione.
• Business Analyst. Un business analyst sfrutta strumenti data per migliorare i processi interni. In questo ruolo è importante una buona conoscenza di SQL e degli strumenti di project management.
• Business Intelligence Analyst. Un business intelligence analyst si concentra anch'esso sul miglioramento della salute dell'azienda, ma condivide molte funzioni con un data analyst. Anche qui, una conoscenza approfondita di SQL, project management e strumenti di visualizzazione è necessaria.
• Data Engineer. I data engineer si concentrano sulla costruzione dell'infrastruttura dati per raccogliere, archiviare e trasformare i dati affinché siano pronti per l'analisi. In questo ruolo sono utili la conoscenza di strumenti di orchestrazione dei dati, come Airflow, e solide competenze di programmazione.
• Analytics Engineer. L'analytics engineer è un ruolo ibrido tra data engineer e data analyst. L'obiettivo è costruire pipeline di dati ed effettuare analisi per guidare decisioni informate. Con l'avvento di strumenti come dbt, il data modeling è più semplice che mai. Una buona padronanza di uno strumento di orchestrazione dei dati e una solida conoscenza di SQL sono fondamentali.
• Data Scientist. Un data scientist ha una funzione simile a quella di un data analyst: prepara analisi che fanno avanzare il business. Tuttavia, una grande componente del ruolo si basa sull'uso di analisi predittiva e metodi di forecasting. Una profonda conoscenza di statistica inferenziale, machine learning e programmazione è essenziale per avere successo.

Al di là del tipo di analyst, dovrai anche considerare il tuo modello di business prima di scrivere la descrizione. Sebbene molte competenze di un data analyst siano trasferibili e le responsabilità ricorrano da un lavoro all'altro, possono esserci differenze in base al settore in cui operi (sanità, pubblica amministrazione, fintech, ecc.).

Responsabilità del Data Analyst

Di seguito evidenziamo alcuni dei ruoli e delle responsabilità chiave tipiche di un data analyst. Anche in questo caso, varieranno in base al tuo business, al settore e alla struttura del team. 

Responsabilità principali del Data Analyst

Alla base, le responsabilità di un data analyst poggiano su tre pilastri: automazione, reporting e data governance. Vediamoli più nel dettaglio. 

• Automazione. Un data analyst dovrebbe spesso lavorare per automatizzare le attività ripetitive. Il tempo risparmiato a livello individuale significa più tempo per altri progetti. A livello aziendale, significa meno sprechi e la possibilità di sviluppare nuove fonti di ricavo.
• Reporting. Quest'area è il fulcro del lavoro di un data analyst: analisi e visualizzazione. Il reporting comprende tutto, dal monitoraggio dei KPI aziendali alla visualizzazione degli insight e alla loro comunicazione a un pubblico.
• Data governance. Come si suol dire, "garbage in, garbage out". Un data analyst può fare solo un certo numero di analisi su dati scadenti prima che i report si rompano e gli insight diventino viziati, portando a decisioni sbagliate. Un ruolo essenziale è identificare e risolvere i problemi di qualità dei dati. Altri aspetti di un programma di data governance includono migliorare la documentazione, taggare e classificare gli asset di dati e sviluppare buone pratiche di gestione dei metadati.

Altre responsabilità

Altre responsabilità che un data analyst può avere includono:

• Rispondere a domande ad hoc sui dati;
• Offrire sessioni di abilitazione per gli utenti dei dati; e
• Rimuovere il debito tecnico (cioè ciò che non aggiunge valore e ingombra solo l'ambiente analytics)

Differenze tra settori

Oltre alle responsabilità principali, i data analyst possono sviluppare specializzazioni in base al settore in cui hanno lavorato o stanno lavorando. Sviluppare il contesto di business ha molti vantaggi, tra cui ridurre il tempo di ramp-up e approfondire temi specifici del settore. Tuttavia, i requisiti intrinseci del lavoro di un data analyst non variano drasticamente da un settore all'altro.

In alcuni settori, come finanza o sanità, un data analyst può concentrarsi su tipi di dati più specifici, come registri finanziari o cartelle cliniche. In marketing o e-commerce, potrebbe essere responsabile di analizzare il comportamento e le tendenze dei clienti. Nelle vendite, potrebbe essere più interessato ai tassi di conversione tra le diverse fasi del funnel.

Qualifiche del Data Analyst

Un data analyst avrà bisogno di una serie di competenze diverse, conoscenze e formazione. Puoi scoprire come diventare data analyst in un articolo a parte. Sebbene l'esperienza possa giocare un ruolo importante nella scelta del candidato giusto, molte posizioni richiederanno una combinazione delle seguenti:

Istruzione

Un prerequisito tipico per un ruolo da data analyst è una laurea in una disciplina quantitativa (informatica, matematica o economia). Tuttavia, oggi è più facile che mai imparare da autodidatta utilizzando risorse online. Ad esempio, DataCamp offre una Certificazione Data Analyst completamente online. Dà a chi desidera passare all'analisi dei dati la possibilità di apprendere le competenze essenziali direttamente da casa. Per candidati con percorsi non tradizionali, esperienza, progetti, portfolio e certificazioni online sono tutti ottimi modi per valutare il livello di esperienza nel campo.

Conoscenze e strumenti

Ottenere una certificazione è un ottimo primo passo. Ma non finisce lì. Un data analyst deve anche dimostrare di saper svolgere le responsabilità richieste dal ruolo. Come si applica la formattazione condizionale in un foglio di calcolo? Qual è la differenza tra LEFT JOIN e RIGHT JOIN in SQL? Come si determina la retta di regressione in un modello lineare? Queste sono le domande da colloquio per data analyst che devi conoscere. In questa sezione, vediamo cosa include il toolkit di un data analyst.

Statistica e probabilità

Per operare in un ruolo analitico è indispensabile una solida base di statistica e probabilità, in particolare la conoscenza di misure di posizione e dispersione, regressione lineare, regressione non lineare, distribuzioni campionarie, test d'ipotesi, ecc. 

Fogli di calcolo (Excel/Google Sheets)

Anche se un giorno chatGPT potrebbe conquistare il mondo, molto lavoro si svolge ancora nei fogli di calcolo. Come strumento onnipresente nel mondo business, sviluppare una buona conoscenza di Excel o Google Sheets può essere utile. Dai un'occhiata al nostro skill track Fondamenti di Fogli di calcolo per diventare un asso dei fogli.

SQL

SQL è il pane quotidiano dell'analytics. È un linguaggio usato per comunicare con un database, recuperare dati ed eseguire analisi. I colloqui tecnici consistono principalmente in una o più domande di SQL. Se cerchi un'introduzione o un ripasso, guarda il nostro corso Introduzione a SQL.

Programmazione

Per analisi più avanzate, un linguaggio di scripting può tornare utile per colmare i limiti di altri strumenti di analytics. Python e R sono comunemente usati dai data analyst per effettuare analisi statistiche su larga scala. Per Python, guarda il career track Data Analyst with Python su DataCamp. Per R, dai un'occhiata al career track Data Analyst with R.

Strumenti di visualizzazione

Se analizzare i dati è importante, comunicare gli insight è essenziale. Un data analyst sfrutta gli strumenti di visualizzazione disponibili sul mercato, come Microsoft Power BI, Tableau, Looker, ecc., sebbene il grado di familiarità possa variare.

Strumenti di ingegneria

Data build tool (dbt) – sebbene l'analytics engineering sia un concetto relativamente nuovo, dbt ha conquistato il mondo dell'analytics. dbt è uno strumento basato sul concetto di ELT (Extract-Load-Transform) anziché ETL (Extract-Transform-Load), che facilita il processo di trasformazione dei dati a partire da dati già caricati in un data warehouse. L

Git/Github – strumento di controllo versione usato per tenere traccia delle modifiche apportate a script SQL, data model, workbook, ecc. Tutte le informazioni sono centralizzate in repository su Github, la piattaforma che supporta Git, e consentono una migliore collaborazione all'interno di un team analytics.

Soft skill

Sebbene sia importante sviluppare solide competenze quantitative, il quadro si completa con lo sviluppo delle seguenti abilità, tratti essenziali da cercare in un data analyst.

• Collaborazione cross-funzionale
• Project management
• Lavorare su problemi ambigui/complessi
• Attenzione ai dettagli

Modello di job description per Data Analyst

Di seguito trovi un modello di job description per un ruolo da data analyst. Puoi usare qualsiasi parte del testo come punto di partenza, ma assicurati di personalizzarla il più possibile in base alle esigenze della tua azienda, al settore, ai progetti specifici per cui ti serve supporto, ecc. La personalizzazione è la chiave per attrarre candidati migliori e più informati.

Titolo: Data Analyst

Località: [Città, Stato] /  [Full remote] / [Ibrido]

Descrizione del ruolo:

Stiamo cercando un Data Analyst altamente qualificato e attento ai dettagli da inserire nel nostro team. In questo ruolo ti occuperai di raccogliere, organizzare e analizzare grandi dataset per fornire insight e supportare il processo decisionale all'interno dell'organizzazione. Sarai inoltre responsabile della creazione di report e visualizzazioni per comunicare i risultati ai vari stakeholder.

Responsabilità:

• Raccogliere, pulire e organizzare dati da varie fonti
• Eseguire analisi statistiche e sviluppare report e visualizzazioni per comunicare i risultati
• Lavorare con team cross-funzionali per identificare trend e pattern nei dati
• Creare dashboard e report automatizzati per monitorare i KPI
• Migliorare continuamente processi e sistemi per raccolta, analisi e reporting dei dati

Qualifiche:

• [opzionale] Laurea in un'area correlata (ad es., Informatica, Matematica, Statistica)
• 2+ anni di esperienza come data analyst o in un ruolo correlato. Se non hai 2+ anni di esperienza nel campo, condividi i progetti pertinenti a cui hai lavorato in passato.
• Solida conoscenza di SQL
• Strumenti di visualizzazione dei dati (ad es., Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Esperienza con software di analisi statistica (ad es., R, Python) è un plus
• Eccellenti capacità di problem solving e comunicazione
• Capacità di lavorare in autonomia e gestire più progetti contemporaneamente

Conclusione

Salva, clicca e pubblica. Congratulazioni, hai condiviso una job description perfettamente articolata. Ora inizia la parte impegnativa: fare colloqui ai candidati giusti per trovare il miglior match per la posizione aperta. Non dimenticare di consultare la piattaforma Recruit di DataCamp per entrare in contatto con i migliori talenti. Per chi cerca lavoro, puoi trovare una selezione di posizioni aperte sulla piattaforma Data Jobs di DataCamp.

Vuoi capire meglio l'analisi dei dati e cosa comporta? Consulta la nostra guida "cos'è la data analysis".