Cosa fa un data analyst?

La rapida digitalizzazione della nostra società e l’adozione crescente di ogni tipo di dispositivo elettronico hanno portato a una crescita esponenziale dei dati. Questa tendenza non mostra segni di rallentamento nel prossimo futuro. Anzi, con la diffusione dell’Internet of Things e dell’infrastruttura 5G, il ritmo di generazione dei dati è destinato ad aumentare ulteriormente. 

In questo contesto, le aziende hanno un’enorme richiesta di professionisti dei dati in grado di costruire infrastrutture dati solide e affidabili e analizzare grandi quantità di dati per supportare le decisioni aziendali. 

Tra i vari ruoli nel mondo dei dati, i data analyst sono estremamente richiesti e ben retribuiti. Secondo Forbes, il mercato del lavoro per i data analyst è in piena espansione e le prospettive per questi professionisti sono molto positive. 

Quindi, cosa fa un data analyst? Qui esploriamo il ruolo ed esaminiamo perché sta rapidamente diventando una figura imprescindibile in ogni dipartimento dati. In articoli separati, abbiamo spiegato come diventare data analyst e come prepararti per le domande di colloquio per data analyst.  

Che cos’è un data analyst?

In generale, un data analyst è responsabile della raccolta, preparazione e analisi dei dati per estrarre insight significativi. 

La giornata tipo di un data analyst comprende una vasta gamma di attività: dallo sviluppo di sistemi per la raccolta dei dati e l’uso di linguaggi di programmazione per pulire e analizzare i dati, fino alla creazione di report e alla comunicazione degli insight agli stakeholder.  

Data la natura versatile del ruolo, è molto comune utilizzare altri titoli per descrivere un data analyst, tra cui:

• Business analyst
• Business intelligence analyst
• Market intelligence consultant
• Operations research analyst 
• Competitive intelligence analyst
• Data strategist

Qualunque sia il titolo preciso, le aziende in quasi tutti i settori possono trarre beneficio dal lavoro dei data analyst, dall’assistenza sanitaria al marketing, dalla logistica alla biologia. Questo è uno dei principali motivi dell’aumento della domanda di data analyst.

Data analyst vs data scientist

Un errore comune tra chi aspira a una carriera nei dati riguarda le differenze tra data analyst e data scientist. Sebbene non esista una linea netta tra i due ruoli – a seconda dell’azienda, data analyst e data scientist possono occuparsi degli stessi compiti – ci sono anche differenze importanti per natura del lavoro e livello di competenza nell’uso dei dati. 

Per quanto riguarda la natura del lavoro, il data analyst ha un profilo più esplorativo e descrittivo, in contrasto con il profilo più sperimentale del data scientist. 

Il lavoro del data analyst riguarda soprattutto l’individuazione di pattern in grandi volumi di dati (strutturati), la creazione di visualizzazioni e report e la comunicazione degli insight. 

I data scientist, invece, tendono a gestire l’imprevisto attraverso tecniche di analisi predittiva. Questo di norma implica lo sviluppo di modelli di dati e algoritmi di machine learning per formulare previsioni sul futuro.

Quanto al livello di competenza richiesto, i data scientist sono talvolta considerati una versione più tecnica dei data analyst. In generale, i data scientist dovrebbero avere maggiore padronanza di strumenti avanzati di programmazione e calcolo. Inoltre, poiché sviluppano modelli di dati e algoritmi di machine learning, necessitano di una solida base in matematica e statistica. 

Nella tabella seguente trovi le principali differenze tra data analyst e data scientist: 

Cosa fa un data analyst? 

Nonostante i molti titoli di lavoro, alcune delle principali responsabilità di un data analyst possono essere generalmente suddivise in attività legate alle diverse fasi del seguente ciclo di vita di progetto:

Fonte: DataCamp

 Di seguito, descriviamo più in dettaglio cosa fa un data analyst in questo processo:

Estrazione dei dati

I data analyst sono spesso coinvolti nelle attività di raccolta dei dati. Tuttavia, mentre i data scientist lavorano sia con dati strutturati che non strutturati, aumentando così numero e complessità delle tecniche necessarie per la raccolta, i data analyst lavorano per lo più con dati strutturati, di norma archiviati nei database relazionali dell’azienda.

Preparazione dei dati 

I dati raccolti spesso presentano duplicati, errori, valori estremi e altre anomalie. Per trasformare i dati grezzi in dati pronti per l’analisi, devono passare attraverso un processo di pulizia. I data analyst dedicano molto tempo al preprocessing e alla sintesi dei dati per individuare e correggere gli errori. Puoi saperne di più sul processo di preparazione dei dati con il nostro corso online. 

Esplorazione dei dati

Una volta puliti i dati, è il momento dell’esplorazione. In questa fase, i data analyst analizzano i dati alla ricerca di trend e pattern che possano aiutarli a rispondere a specifiche domande di business. Puoi utilizzare ogni tipo di strumento per questo processo, come mostra il nostro corso Exploratory Data Analysis in SQL. 

Data visualization & reporting

Comunicare i risultati di un’analisi è una parte fondamentale del lavoro di un data analyst. Questo può avvenire tramite la creazione di visualizzazioni dei dati raccolte in dashboard e report gestionali, accompagnati da commenti condivisi con gli stakeholder finali. Strumenti di business intelligence self-service come Tableau e Power BI sono comunemente utilizzati a questo scopo. 

Quali competenze servono a un data analyst?

I data analyst sono professionisti poliedrici e versatili. Data la natura delle loro responsabilità, necessitano di un insieme bilanciato di competenze tecniche e capacità di leadership. Puoi leggere di più su come diventare data analyst nel nostro articolo completo; qui sotto evidenziamo alcune delle conoscenze di cui avrai bisogno.

Partendo dalle competenze tecniche del data analyst, possiamo evidenziare le seguenti:

Programmazione

I data analyst utilizzano spesso linguaggi di programmazione in ogni fase del ciclo di vita del progetto. I due linguaggi più comuni per la data science sono Python e R. 

Questi linguaggi molto popolari permettono ai data analyst di gestire grandi dataset ed eseguire ogni tipo di tecnica per trovare pattern e trend rilevanti. 

Se vuoi iniziare con uno di questi linguaggi, dai un’occhiata ai corsi di Python e R.

Gestione dei database

La maggior parte dei dataset con cui lavorano i data analyst è archiviata in database relazionali. SQL (Structured Query Language) è lo standard del settore per comunicare e manipolare database relazionali. Ogni aspirante data analyst dovrebbe avere SQL nel proprio toolkit. 

Data visualization

Presentare i risultati in modo efficace e incisivo è fondamentale per trasformare i dati in decisioni operative. La data visualization è l’arte di rappresentare i dati in forme visive, come grafici e diagrammi. 

Esistono molti strumenti che consentono ai data analyst di creare visualizzazioni efficaci, incluse le librerie di Python come matplotlib, le librerie di R come ggplot2 e i software di Business Intelligence come Tableau e Power BI.

Statistica e matematica

Sebbene i data analyst non lavorino con algoritmi complessi di machine learning, hanno comunque bisogno di una solida comprensione di statistica e matematica. Questa conoscenza è fondamentale per comprendere le diverse tecniche disponibili e determinare gli strumenti e le metodologie migliori per affrontare un determinato problema. Allo stesso modo, questo background è cruciale quando si presentano risultati a un pubblico tecnico.

Per quanto riguarda le capacità di leadership del data analyst, alcune essenziali includono:

Business acumen

Il tuo lavoro come data analyst non sarà incisivo se non capisci i dati con cui stai lavorando. Oltre alle competenze tecniche e di coding, i data analyst dovrebbero possedere un certo grado di conoscenza del dominio di business per comprendere ciò che stanno facendo.

Sviluppare business acumen nel settore in cui lavori, che si tratti di finanza, sanità, marketing o altro, ti aiuterà a dare senso ai dati e a condurre analisi migliori. Questo è anche uno dei motivi per cui chiunque, a prescindere dal background, è benvenuto nella data science.

Comunicazione

Abbiamo già detto che comunicare e presentare gli insight è una parte importante del lavoro di un data analyst. 

Per avere un impatto maggiore, i tuoi insight devono essere compresi chiaramente dai diversi reparti e stakeholder dell’azienda. Ecco perché avere solide capacità di scrittura e di public speaking è una risorsa importante per i data analyst. Questo include l’apprendimento di approcci e framework innovativi per la comunicazione, come il data storytelling.

Problem solving

Ogni analisi dei dati inizia con una domanda. I data analyst dovrebbero essere curiosi e inquisitivi nei confronti dei dati. Una volta definite le domande di business, i data analyst devono essere ingegnosi nel trovare le tecniche più adatte per rispondere. Questo rende l’analisi dei dati un compito impegnativo ma anche molto stimolante e gratificante. 

Leggi la nostra guida sulle competenze essenziali del data analyst per approfondire.

Quali strumenti usano i data analyst?

I data analyst si affidano a vari strumenti che rendono il loro lavoro più accurato ed efficiente. Il panorama degli strumenti per dati e machine learning è in rapida evoluzione, con nuovi strumenti che nascono ogni giorno per gestire compiti specifici. 

È impossibile conoscerli tutti, ma dovresti essere disposto a impararne di nuovi se richiesto dal tuo ruolo di data analyst.

Detto questo, ci sono alcuni strumenti che quasi tutti i data analyst utilizzano. Impararli è un ottimo punto di partenza se stai pensando di intraprendere questa carriera.

• Python o R. I linguaggi di riferimento nella data science.
• Jupyter Notebook. Un popolare ambiente di sviluppo integrato per notebook di codice scritti in molti linguaggi, tra cui Python e R
• SQL. Il linguaggio standard per comunicare con i database relazionali.
• Microsoft Excel. Il foglio di calcolo più diffuso, ampiamente usato in tutti i reparti. 
• Tableau e Power BI. I due principali strumenti di Business Intelligence. Consentono ai data analyst di creare dashboard e report interattivi pronti all’uso. 

Stipendio atteso per un data analyst

I data analyst sono professionisti molto ricercati. La maggiore competizione tra aziende per assumerli ha portato a retribuzioni più alte per attrarre talenti. 

Come esploriamo nel nostro articolo sugli stipendi nella data science, lo stipendio medio negli Stati Uniti è di 70.000 $, con un range da 46.000 $ a 106.000 $, a seconda di vari fattori, tra cui seniority e località.

Corsi online per data analyst

Ora che sai cosa fa un data analyst, ci sono diversi modi per iniziare una carriera nel settore. Non esiste un percorso unico migliore in assoluto: tutto dipende dalle tue circostanze personali. Dovresti chiederti quanto denaro e tempo vuoi investire e quale tipo di formazione si adatta meglio al tuo stile di vita. 

Tra i diversi percorsi per diventare data analyst, i corsi online sono un’opzione ottima, flessibile e accessibile per iniziare. DataCamp offre numerosi corsi legati all’analisi dei dati, dal livello principiante a quello esperto, che possono aiutarti a imparare le basi in modo accessibile. Di seguito presentiamo tre diversi percorsi di apprendimento per diventare data analyst:

Data Analyst with Python (Contenuti del corso: 62 ore)

Questo percorso parte dalle basi del linguaggio Python per l’analisi dei dati. Dopo aver coperto i fondamentali, approfondirai le tecniche di data wrangling e data visualization. 

Imparerai anche a reperire dati da diverse fonti come web, database e file JSON. Infine, il percorso offre una panoramica delle tecniche di analisi esplorativa dei dati e sviluppa le competenze sui concetti di database relazionali e SQL.

Data Analyst with R (Contenuti del corso: 77 ore)

Questo percorso si concentra sulle competenze principali richieste ai data analyst che lavorano con il linguaggio R. Offre contenuti completi sui pacchetti R più usati come tidyverse, ggplot e dplyr. 

Analogamente al percorso su Python, il corso aiuta a costruire una comprensione intermedia di competenze da data analyst come reperimento, manipolazione e visualizzazione dei dati. 

Data Analyst with SQL (Contenuti del corso: 41 ore)

Questo percorso professionale aiuta a sviluppare una comprensione approfondita di SQL Server, dei concetti di database relazionali, del loro design e dell’ottimizzazione delle prestazioni.

Conclusione

Quindi, cosa fa un data analyst? Come abbiamo visto, è responsabile dell’estrazione, preparazione, esplorazione e visualizzazione dei dati. All’interno di queste attività sono richieste numerose competenze, e aziende di quasi tutti i settori cercano questi professionisti in grado di valorizzare i dati per prendere decisioni migliori. 

Se stai pensando di entrare nella data science, il ruolo di data analyst è probabilmente il più accessibile, perché non richiede una solida base in matematica e calcolo avanzato come nel caso dei data scientist. Sembra promettente, giusto?

Ora è il momento di iniziare il tuo percorso di apprendimento. Quando ti sentirai pronto, dimostra la tua esperienza con la nostra Certificazione Data Analyst per distinguerti agli occhi dei recruiter.