Data Analyst: ruolo e competenze
Dal tracciamento di vendite e ordini dei clienti, fino alla gestione dell’energia, i dati sono parte integrante del mondo di cui facciamo parte. È dal 19 secolo che si parla di analytics, ma soprattutto oggi, con sempre più servizi, persone e intere organizzazioni online, rendere i dati significativi è un’attività critica per ogni azienda. Questo nuovo mondo, pieno di dati che devono essere analizzati, ha rapidamente creato un largo mercato per moltissimi ruoli legati al mondo dei dati, ad esempio: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist e altri. Qui ci concentriamo in particolare sul ruolo di Data Analyst: chi è, che cosa fa e quali sono le competenze tecniche e le soft skill che deve padroneggiare.
Chi è e che cosa fa il Data Analyst
I Data Analyst lavorano con i dati per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori. Usando tecniche multidisciplinari, incluse la programmazione, la matematica e la statistica, i data analyst traggono conclusioni dai dati per descrivere, prevedere e migliorare le performance di business. Sono indispensabili in ogni team analitico e tendono ad avere competenze in matematica e dell’analisi statistica. Un data analyst raccoglie e interpreta dati per risolvere uno specifico problema. Il ruolo include sia il lavoro con i dati, sia la fase di comunicazione degli insights.
In una giornata tipo, un Data Analyst svolge le seguenti attività:
- Raccolta dei dati: possono provenire da interviste, dal tracciamento degli utenti sul sito web aziendale, o dall’acquisto di dataset da terzi.
- Pulizia dei dati: i dati grezzi potrebbero contenere duplicati, errori o bias. Pulire i dati assicura un lavoro più veloce, pulito e preciso, ma soprattutto un’analisi che non corre il rischio di essere errata o alterata.
- Interpretare i dati, attraverso un’analisi esplorativa dei dati e la ricerca di pattern o trend che aiutano a risolvere il problema
- Visualizzare e presentare: saper comunicare il risultato dell’analisi con grafici e dashboard efficaci è una componente chiave del lavoro del data analyst.
Le competenze tecniche del Data Analyst
Vediamo ora quali sono le competenze e gli strumenti principali di un Data Analyst
- Strumenti Database: Microsoft Excel e SQL dovrebbero essere nella cassetta degli attrezzi di ogni Data Analyst. Mentre Excel è largamente diffuso nelle aziende di tutto il mondo, SQL permette di gestire set di dati più grandi ed è considerato una competenza essenziale nell’analisi dati.
- Linguaggi di programmazione: un data Analyst deve anche avere delle competenze in R o in Python (specialmente alcune librerie specifiche come Pandas), linguaggi che permettono di gestire grandi set di dati ed eseguire operazioni matematiche e statistiche complesse. Quando si ha a che fare con set di dati particolarmente grandi e complessi, potrebbe essere richiesta anche qualche competenza con Jupyter Notebook, ma è raro, in quanto si tratta di uno strumento per la Data Science.
- Visualizzazione dei dati: come accennato in precedenza, è essenziale per un Data Analyst presentare i risultati n modo chiaro e consistente, attraverso l’uso di grafici e dashboard anche interattive. Qui entrano in gioco strumenti di Business Intelligence come, ad esempio, Tableau o Power BI.
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Le soft skills del Data Analyst
Oltre alle competenze tecniche, un buon Data Analyst dovrebbe avere anche le seguenti competenze “soft”:
- Problem solving: il lavoro di un data analyst è risolvere problemi rispondendo alle domande con i dati. È quindi essenziale che abbia un’ottima comprensione del problema in se. Questo ben si accompagna anche ad una buona dose di pensiero critico, necessario per comprendere qual è il giusto tipo di dati e di analisi che potrebbe aiutare a risolvere il problema
- Comunicazione: come accennato in precedenza, essere il grado di comunicare le idee e i risultati è essenziale nell’analisi dati per dare credito alla tua analisi
- Conoscenza dell’industria e del settore: conoscere a fondo il tipo di settore (sanità, finanza, automotive o altro) fornisce un grosso vantaggio per un data analyst.
La formazione in Analisi Dati
Nonostante per ora non ci siano requisiti prestabiliti per la formazione di un Data Analyst, molti professionisti di questo settore hanno almeno una laurea in matematica, informatica, economia o statistica. È possibile intraprendere una carriera da Data Analyst formandosi sulle singole tecnologie e linguaggi. In questo caso, assicurati che la tua formazione includa: linguaggi e database SQL, Excel avanzato, R o Python (idealmente entrambi), Tableau o Power BI.
