Ecco perché il Data Analyst è divenuto uno dei profili più gettonati nel mondo del lavoro:

Ogni attività che viene svolta quotidianamente sul web produce una gran mole di informazioni. Like, click, preferenze, acquisti e pagine visualizzate sono solo alcuni di questi elementi. Tracce digitali che ogni utente rilascia durante la navigazione online. Negli ultimi anni tutti questi dati hanno acquisito un valore enorme diventando delle vere e proprie risorse per l’economia o la politica. Le applicazioni sono innumerevoli, ma per ottenere un vantaggio le informazioni devono essere elaborate e aggregate. Solo in questo modo possono tornare utili e fornire un supporto strategico.

Per isolare gli elementi più redditizi da questo agglomerato le aziende cercano dei professionisti specializzati nella raccolta, nell’analisi e nell’interpretazione dei dati. Il suo contributo è divenuto ormai indispensabile e in questo articolo scopriremo quale mansione svolge, quali competenze padroneggia, quanto guadagna e come diventare data analyst.

I task del Data Analyst

Nel concreto il data analyst utilizza dei software per l’estrapolazione degli elementi empirici necessari per la compilazione di un elaborato. L’indagine esplorativa deve implementare i sistemi statistici e ottimizzare gli algoritmi che regolano alcune attività digitali. Il suo obiettivo è l’identificazione delle caratteristiche ricorrenti che accomunano i profili degli utenti per fornire all’impresa un quadro generale del target di riferimento.

Queste informazioni sono molto utili perché facilitano la progettazione delle campagne pubblicitarie, ottimizzano le prestazioni dei canali di contatto col pubblico e stimolano la progettazioni dei nuovi prodotti. Le sue mansioni però possono variare anche in base al contesto in cui opera. Le aziende, infatti, possono avvalersi dell’analista di dati per diversi compiti. I suoi incarichi principali sono:

• Cooperazione con i dipartimenti aziendali di marketing, risorse umane, ricerca, vendite e logistica.
• Comprensione delle criticità
• Raccolta e studio dei dati in base alle fonti da cui sono stati estrapolati
• Elaborazione e aggregazione delle informazioni
• Verifica della qualità degli elementi ottenuti ed eventuale rimozione degli errori
• Interpretazione dei dati e individuazione delle nuove tendenze
• Condivisione dei risultati tramite report

Le informazioni provengono da numerose sorgenti e le più utilizzate sono:

• Database esterni e interni
• Social network
• Software di ricerca
• Web analytics

Gli elementi ottenuti hanno caratteristiche differenti e per questo devono essere processati. L’organizzazione è necessaria per la creazione del formato destinato a semplificare il processo di indagine e confronto. Questa strategia fornisce un duplice vantaggio ad un’impresa:

1. Risoluzione dei problemi
2. Indagine per la ricerca di nuove opportunità

In pratica, il data analyst deve convertire ogni elemento in un’informazione comprensibile e accessibile per tutti. Ecco perché ogni azienda ha bisogno di questa attività per implementare le produzione, migliorare la comunicazione, ottimizzare il processo gestionale e incoraggiare l’adozione di nuovi modelli di business.

Quali competenze possedere e come diventare Data Analyst

L’analista dei dati deve padroneggiare diverse abilità per fornire un contributo determinante all’impresa. Le conoscenze principali possono essere racchiuse in tre grandi macro aree: 

1. Analitiche
2. Comunicative
3. Informatiche

Nel dettaglio deve possedere le seguenti competenze:

• Dimestichezza con la statistica
• Padronanza dei linguaggi di programmazione
• Abilità nel settore data vizualization
• Esperienza pregressa con il DataBase Management Systems ( DBS )
• Comprensione dei modelli di business intelligence
• Capacità di problem solving

Come diventare Data Analyst

La formazione necessaria per diventare data analyst prevede un percorso accademico in ambito scientifico. Le lauree in Statistica, Ingegneria Informatica, Informatica e Matematica sono le più richieste per trovare lavoro in questo mondo. Altre nozioni fondamentali sono le capacità avanzate nel data management, nella cluster analysis e nel text mining.

La conoscenza dei principali linguaggi di programmazione SAS, Business Information o analytics è richiesta invece per la gestione delle informazioni. Il percorso formativo può essere integrato inoltre con la frequentazione di un corso o di un master post laurea. L’aggiornamento costante è imprescindibile per chi desidera svolgere questo lavoro. Il data analyst è una figura professionale indispensabile per numerosi comparti e per questo può trovare un impiego nei seguenti settori:

• Economico e finanziario
• Commercio digitale
• Customer care
• Marketing e comunicazione
• Pubblica Amministrazione
• Retail e gestione delle vendite
• Media management
• Trasporti e logistica
• Comparto manifatturiero
• Sanità pubblica e privata

Generalmente tutti i professionisti iniziani con un profilo junior, per ottenere poi un ruolo manageriale come data scientist o chief data analyst. La maggior parte tende a specializzarsi in alcuni ambiti come il digital marketing, l’analisi del mercato o l’assicurazione previdenziale.

Quanto guadagna abitualmente un Data Analyst?

Lo stipendio medio annuale previsto per questa categoria professionale si aggira sui 25mila€. Sul compenso incide ovviamente il livello raggiunto all’interno dell’organigramma aziendale. La maggior parte degli analisti ricoprono un ruolo junior e devono lavorare con continuità per ambire ad una maggiore gratificazione economica. Un altro fattore che influisce sul livello di retribuzione è l’area geografica di riferimento.

Negli Stati Uniti un data analyst può guadagnare anche 70mila dollari all’anno. In Europa, invece, gli stipendi sono leggermente più bassi, ma con la crescita della domanda si prevede un graduale aumento dei compensi. In Italia un profilo junior può prendere in media poco meno di 30mila € , mentre un’analista senior può arrivare fino a 50mila € all’anno. Gli stipendi più corposi sono quelli stanziati nei settori della comunicazione pubblicitaria, del marketing e degli istituti di credito finanziari.

Conclusione

Le informazioni sono diventate fondamentali per la pianificazione delle strategie comunicative, commerciali o imprenditoriali. L’analisi dei dati regola numerose attività e si rende indispensabile in un contesto caratterizzato da una massiccia produzione di spunti e indicazioni.

La digitalizzazione, il web ed i social network hanno causato un’esplosione di dati. Elementi preziosi per valutare, progettaree e ottimizzare l’intero ciclo produttivo. Per ottenere dei benefici da questa massa indefinita e irregolare è necessario il contributo del data analyst. Di un professionista in grado di cercare, elaborare e aggregare dei dati. Grazie al suo supporto le informazioni acquistano valore e diventano i tasselli principali di qualsiasi programmazione.

Con questa metodologia si ottengono dei vantaggi preziosi per implementare qualsiasi settore societario. Ecco perché questi professionisti trovano prima un impiego e sono sempre più richiesti. Le principali realtà aziendali hanno incrementato l’analisi dei dati e nei prossimi anni l’apporto di questi esperti diventerà cruciale. Anche gli strumenti adoperati sono destinati a evolversi trainati dall’inarrestabile espansione dei Big Data.