Data Analyst vs Business Analyst: quali sono le differenze?

Sei curioso delle diverse carriere nei dati e ti sei imbattuto in vari titoli, come data analyst e business analyst.

Ti starai chiedendo: "Qual è la differenza tra questi ruoli?".

Ebbene, le differenze sono piuttosto nette, anche se non mancano alcune somiglianze. In questo post, vedremo le differenze, un quadro generale di entrambi i ruoli e le competenze necessarie per ciascuno.

Partiamo dalla principale differenza.

Data Analyst vs Business Analyst: differenze chiave

La differenza principale tra un data analyst e un business analyst sta nel focus primario. I data analyst analizzano set di dati complessi per individuare pattern e trend, mentre i business analyst si concentrano sulla comprensione delle esigenze aziendali e sull’offerta di raccomandazioni strategiche basate sui dati.

Business Analyst vs Data Analyst: ruoli e responsabilità

Per aiutarti a capire meglio cosa comporta ciascun lavoro, diamo uno sguardo a ruoli e responsabilità:

Ruolo del data analyst

I data analyst lavorano con grandi set di dati per individuare pattern e trend utili a guidare le decisioni aziendali. Usano strumenti e tecniche statistiche e linguaggi di programmazione come SQL e Python per raccogliere, pulire, trasformare e analizzare i dati.

Alcune responsabilità comuni di un data analyst includono:

• Raccogliere dati da varie fonti
• Pulire e organizzare grandi set di dati
• Manipolare i dati per l’analisi esplorativa dei dati
• Eseguire analisi statistiche e data mining
• Creare visualizzazioni e report per presentare i risultati
• Identificare pattern e trend nei dataset

Con il nostro percorso di carriera Data Analyst with Python, puoi approfondire questi ruoli e responsabilità e iniziare il tuo percorso verso la professione.

Ruolo del business analyst

I business analyst si concentrano sulla comprensione degli obiettivi aziendali, sulla raccolta dei requisiti e sulla fornitura di raccomandazioni strategiche per migliorare processi, prodotti o servizi. Usano competenze analitiche per interpretare i dati e offrire insight a supporto delle decisioni.

Alcune responsabilità comuni di un business analyst includono:

• Identificare e definire le esigenze di business
• Raccogliere, analizzare e interpretare i dati
• Valutare i processi attuali e individuare aree di miglioramento
• Sviluppare soluzioni a problemi di business
• Creare report e visualizzazioni per comunicare gli insight

Vuoi esplorare una carriera come business analyst? Il nostro webinar su Come diventare Business Analyst offre una buona panoramica del ruolo. Puoi anche consultare la nostra guida completa su che cos’è davvero la business analytics.

Somiglianze tra data analyst e business analyst

Sebbene il focus principale sia diverso, alcune competenze richieste dai due ruoli si sovrappongono.

Sia i data analyst sia i business analyst devono avere forti capacità analitiche, padroneggiare SQL e altri linguaggi di programmazione e saper interpretare i dati per fornire insight.

Inoltre, entrambi i ruoli richiedono eccellenti capacità comunicative, poiché occorre saper esporre i risultati a stakeholder che potrebbero non avere un background in analisi dei dati. Devono anche saper lavorare con team interfunzionali e collaborare in modo efficace

Ecco alcuni esempi di task o progetti in cui data analyst e business analyst possono collaborare:

1. Analisi della segmentazione dei clienti:
   • Un data analyst può segmentare i dati dei clienti in base a pattern di acquisto, dati demografici o metriche di engagement usando strumenti statistici e di machine learning.
   • Un business analyst interpreta poi i segmenti per sviluppare strategie di marketing personalizzato o identificare gruppi di clienti ad alto valore.
2. Previsioni di vendita:
   • Un data analyst usa dati storici di vendita per costruire modelli predittivi, analizzando trend stagionali e dinamiche di mercato.
   • Un business analyst valuta come queste previsioni si allineano agli obiettivi organizzativi, raccomandando aggiustamenti alle strategie commerciali o alla gestione delle scorte.
3. Ottimizzazione dei processi:
   • Un data analyst raccoglie e analizza metriche operative per individuare inefficienze, come ritardi nei flussi produttivi o sistemi sotto-performanti.
   • Un business analyst usa questi dati per proporre soluzioni concrete, come l’adozione di nuovi strumenti o la revisione delle procedure operative standard.

Questa sinergia evidenzia la natura complementare dei due ruoli. Mentre i data analyst forniscono il "come" attraverso insight quantitativi, i business analyst offrono il "perché" e il "cosa fare dopo" collegando questi insight alle esigenze strategiche dell’azienda.

Il nostro corso su Data Communication Concepts copre le soft skill richieste per entrambi i ruoli, così come il nostro skill track SQL Fundamentals.

Competenze chiave per data analyst e business analyst

Ora che abbiamo visto ruoli e responsabilità, diamo un’occhiata ad alcune competenze chiave richieste a data analyst e business analyst, con alcune risorse per iniziare:

Competenze chiave per i data analyst

Poiché i data analyst tendono a essere più tecnici, molte competenze chiave riguardano strumenti di analisi dei dati o software di visualizzazione.

• Padronanza di SQL per interrogare database - percorso di carriera Data Analyst in SQL
• Python o altri linguaggi di programmazione per la pulizia dei dati - skill track Python Fundamentals
• Data mining e analisi statistica - skill track Statistics Fundamentals with Python
• Data visualization e reporting con strumenti di business intelligence (BI)
• Problem solving

Competenze chiave per i business analyst

• Forti capacità comunicative - corso Data Communication Concepts
• Query SQL sui database aziendali - skill track SQL Fundamentals
• Capacità di interpretare i dati e fornire insight
• Pensiero critico e problem solving
• Miglioramento dei processi e project management
• Senso del business e comprensione dei trend di settore

Confronto degli stipendi: data analyst vs business analyst

Vediamo ora una domanda frequente: quanto guadagna un data analyst o un business analyst? Abbiamo guide complete sugli stipendi dei data analyst e sugli stipendi dei business analyst, ma qui sotto trovi le informazioni principali:

Secondo Glassdoor, lo stipendio medio per un data analyst negli USA è di circa 82.000 $ all’anno, mentre lo stipendio medio per un business analyst è di circa 93.043 $ all’anno.

Tuttavia, queste cifre possono variare in base all’esperienza, al settore e alla località. Data analyst e business analyst con maggiore esperienza e competenze specialistiche possono guadagnare stipendi più elevati.

I data analyst entry-level guadagnano in media circa 57.880 $ all’anno, mentre i business analyst entry-level circa 74.000 $ all’anno.

Tieni presente che le convenzioni di denominazione dei titoli di lavoro tendono a cambiare meno per i business analyst rispetto ai data analyst.

Per esempio, i data analyst hanno spesso un sistema a livelli (Data Analyst I, Data Analyst II, e così via) o Junior/Senior. I business analyst tendono invece a mantenere invariato il titolo.

Progressione di carriera per data analyst e business analyst

Entrambe le figure hanno ampio margine di crescita, con opportunità di specializzarsi o passare a ruoli di leadership. Ecco come si sviluppano tipicamente questi percorsi:

Percorso di carriera del data analyst

Di seguito un esempio di come potresti progredire nella tua carriera come data analyst:

Gli inizi

Come Junior Data Analyst, ti concentrerai sulle basi: pulire i dati, creare report e imparare strumenti come SQL, Python o Tableau. Qui costruirai le fondamenta tecniche. Dopo un po’ di esperienza, passerai al ruolo di Data Analyst, gestendo dataset più grandi e individuando pattern e trend che aiutano a guidare le decisioni aziendali.

Ruoli di medio livello

Affinate le competenze, potresti diventare Senior Data Analyst, guidando progetti, facendo mentoring ai profili junior e occupandoti di task più complessi come modellazione predittiva o visualizzazioni avanzate. Se ti interessa una nicchia, puoi specializzarti in ambiti come machine learning, analytics geospaziali o data engineering.

Passare alla leadership

Pronto per il salto? Puoi passare a ruoli come Analytics Manager, in cui guiderai un team di analyst, darei priorità ai progetti e allineerai l’analytics agli obiettivi aziendali. Oppure, se preferisci un percorso tecnico, puoi puntare a Data Scientist o lavorare come Data Consultant, risolvendo problemi complessi per più organizzazioni.

Arrivare al top

Ai livelli più alti, potresti diventare Director of Data Analytics, supervisionando l’intera funzione di analytics, o persino Chief Data Officer (CDO), definendo come l’azienda usa i dati per prendere decisioni.

Percorso di carriera del business analyst

Ecco come potrebbe delinearsi la carriera di un business analyst:

Partire

Come Junior Business Analyst, lavorerai su progetti più piccoli, come la raccolta dei requisiti o la preparazione di report base. Si tratta di capire come funziona il business e come comunicare con i vari team. Il passaggio a Business Analyst porta più responsabilità: lavorare a stretto contatto con gli stakeholder, comprenderne le esigenze e proporre soluzioni con impatto reale.

Crescere nell’esperienza

Con l’esperienza, potresti diventare Senior Business Analyst, gestendo progetti complessi e offrendo consulenza su decisioni di ampio respiro. Potresti anche specializzarti in ambiti come systems analysis o process improvement.

Guidare i team

Se la leadership ti ispira, puoi passare a Business Analytics Manager, dove guiderai un team, definirai le priorità e garantirai l’allineamento alla strategia aziendale. Oppure, se ami la visione d’insieme, un passaggio a Product Manager o Strategy Consultant può essere ideale.

Dare forma alla strategia

Ai vertici, ruoli come Director of Business Analytics o persino Chief Operations Officer (COO) ti permettono di guidare l’azienda a livello strategico, mettendo a frutto tutta la tua esperienza in analytics e decision-making.

Panoramica: data analytics vs business analytics

Poiché i due ruoli rientrano in due ambiti paralleli nel mondo dei dati, condividiamo anche alcune differenze tra queste due categorie: data analytics e business analytics.

Data analytics

La data analytics si concentra esclusivamente sull’analisi dei dati per individuare pattern e trend, usando strumenti e tecniche come analisi statistica, data mining e machine learning. L’obiettivo è ottenere insight dai dati per supportare le decisioni.

Business analytics

La business analytics è più focalizzata sull’uso dell’analisi dei dati per guidare le decisioni e migliorare processi o prodotti. Prevede la raccolta e l’analisi dei dati per individuare opportunità di crescita, riduzione dei costi o ottimizzazione dei processi

Il nostro corso su Business Process Analytics in R è un buon punto di partenza.

Confronto di ruoli e responsabilità

Di seguito, abbiamo messo a confronto i due ruoli in una tabella di facile consultazione: 

Quale percorso fa per te?

Prima di decidere quale percorso seguire, cerca di capire i tuoi punti di forza per vedere quale ti si addice di più.

Se ti piace lavorare con grandi set di dati, hai una forte mentalità analitica e ti interessa individuare pattern e trend, allora diventare data analyst potrebbe essere la scelta giusta per te.

Se invece ti attrae maggiormente comprendere le esigenze del business gestendo gli stakeholder e fornendo raccomandazioni strategiche, una carriera come business analyst potrebbe essere più adatta.

Come iniziare una carriera in entrambi i ruoli

A questo punto ti starai chiedendo: come posso iniziare?

Ecco alcuni passi concreti per avviare una carriera in entrambi i campi:

1. Sviluppa le tue competenze di data cleaning

Per entrambi i ruoli è essenziale avere solide basi nelle competenze tecniche di analisi dei dati, come:

• SQL
• Excel
• Analisi statistica

Per cominciare, puoi considerare i nostri Skill Track come SQL Fundamentals, Excel Fundamentals e Statistics Fundamentals with R.

Sono un ottimo modo per iniziare senza preoccuparti della configurazione tecnica, perché tutti gli ambienti di coding sono già predisposti nel learning environment di DataCamp nel tuo browser.