Data analyst: chi è, come diventarlo e quanto guadagna

Data analyst come diventarlo quanto guadagna

Data analyst: chi è, come diventarlo e quanto guadagna

Il Data Analyst è una sorta di traduttore digitale di numeri. I dati, al giorno d’oggi, sono una risorsa fondamentale per ogni tipo di business. Ed è proprio il mondo digitale ad avere cambiato la nostra società. Nuove opportunità e nuove professioni sono sotto gli occhi di tutti!

Scopriamo insieme di cosa si occupa questo professionista.

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Cosa sono i big data

Il Data Analyst analizza ogni tipo di dato traducendolo in elementi concreti. Questi vengono chiamati big data. Tramite essi vengono carpite le informazioni necessarie per modellare strategie definite. 

I cosiddetti big data sono enormi quantità di dati presenti nei server aziendali. Risultano estremamente utili nella creazione di strategie di marketing. I dati infatti contengono al loro interno:

  • info sulla clientela;
  • abitudini d’acquisto di differenti target;
  • storico d’acquisto di un singolo consumatore.

Tramite la loro analisi otteniamo:

  • mappatura del pubblico di riferimento;
  • acquisizione di nuovi clienti;
  • fidelizzazione di quelli già preesistenti.

Il loro scopo è quello di permettere alle imprese la profilazione dell’identikit di un potenziale audience. In questo modo possono essere anticipate le esigenze del pubblico e proposti servizi e/o prodotto mirati. Senza i big data i business dovrebbero spendere cifre molto elevate e procedere a tentoni.

Ed è proprio per questo che ad oggi la figura del Data Analyst è estremamente richiesta. È un valore aggiunto all’interno di quasi tutte le aziende di dimensioni medio-grande.

Chi è il Data Analyst

Il Data Analyst è un professionista:

  • dotato di competenze utili per aggregare i dati tra loro;
  • studiare al meglio l’andamento dei prodotti;
  • consentire la progettazione di modelli di business;
  • creare vantaggi competitivi nel mondo del mercato.

I dati presi nella loro singolarità infatti, non hanno alcun senso. In modalità eterogenea non sono informazioni né comprensibili né utili. Il data analyst possiede delle competenze trasversali per tradurle di diverso tipo:

  • tecniche;
  • comunicative;
  • gestionali;
  • statistiche.

In linea generale, i suoi compiti fondamentali sono:

  • raccogliere i dati dalle varie fonti;
  • organizzarli, strutturarli e aggregarli tra loro in base a logiche specifiche;
  • utilizzare metodi statistici di interpretazione degli stessi;
  • indicare punti di forza e criticità;
  • comunicare nel modello di business quanto si è concluso.

Grazie al lavoro e al supporto del Data Analyst un’azienda potrà prendere decisioni in merito più lucide e metodiche.

Compiti e mansioni del Data Analyst

Il Data Analyst studia e comprende i dati nello stato grezzo per tradurli e renderli più comprensibili per l’azienda.
 
Entrando nello specifico, tre le mansioni principali del Data Analyst troviamo:
  • estrapolazione dei dati più importanti, organizzazione e successiva elaborazione;
  • compilazione di report sui risultati ottenuti dalle indagini;
  • utilizzo di vari software in base al contesto aziendale di lavoro;
  • implementazione di modelli statistici;
  • elaborazione di algoritmi per analizzare un numero più ampio di dati;
  • abilità analitiche e alta comprensioni di operazioni numeriche e matematiche;
  • conoscenze statistiche e capacità di gestione dei database;
  • collaborazione con i vari reparti aziendali (marketing, logistica, sviluppo, ricerca, vendite, etc);
  • comprensione delle criticità e risoluzione delle stesse;
  • raccolta e analisi dati in base alle differenti fonti di provenienza;
  • strutturazione dei dati per renderne possibile studio e confronto;
  • verifica della qualità degli stessi: eventuali duplicazioni, errori, irrilevanze;
  • individuazione di trend tramite interpretazione di modelli statistici;
  • presentazione dei risultati tramite report, tabelle, grafici;
  • doti comunicative. La resa dei dati in maniera comprensibile è fondamentale.
 

Percorso formativo e prospettive di carriera

Per intraprendere la carriera di Data Analyst è consigliabile avere una formazione di tipo scientifico. Ottenere quindi una laurea in:
 
  • Statistica;
  • Matematica;
  • Informatica;
  • Ingegneria;
  • Economia;
  • Finanza.
 
È infatti fondamentale avere competenze in:
  • statistica, informatica e calcolo delle probabilità;
  • economia, finanza, web marketing e amministrazione contabile;
  • data management, data modeling, data mining, data encrichment;
  • tecniche di programmazione e di data visualization;
  • software di grafica;
  • capacità di utilizzo di software di analytics;
  • conoscenza dei linguaggi di programmazione.
 
Una volta terminato il percorso di laurea si può continuare la formazione con un master specialistico.
 
A oggi tale figura è molto richiesta. Le aziende dotate di un Data Analyst sono aumentate del 57% tra il 2010 e il 2020.
I settori i cui si può trovare maggiormente lavoro sono: 
  • informatica;
  • banche;
  • ecommerce;
  • retail;
  • media;
  • trasporti;
  • logistica;
  • manifatturiero;
  • sanità;
  • Pubbliche Amministrazioni.
 

Stipendio medio del Data Analyst

Il mondo attuale è sempre più interconnesso: l’interdipendenza dalla rete e dai servizi offerti è molto alta. Questa crea dati, il cui valore cresce sempre più al crescere di numeri e tipologie di dati generati. Il reale valore degli stessi dipende dalla capacità, da parte di aziende che forniscono prodotti/servizi di analizzare l’andamento.
Pur essendo un mestiere molto recente, come abbiamo visto fino ad ora, è estremamente richiesto dal mercato. La crescita e il mutamento rapido delle tecnologie connesse ai dati ha reso tale figura essenziale.
 
In Italia lo stipendio è anche notevole e dipende dal grado di esperienza. Possiamo dire che ammonta all’incirca a:
 
  • 30.000 € per analista junior;
  • 50.000 € per una figura esperta.
 
Trend tecnologici hanno fatto diffondere su larga scala una figura che interpreti e analizzi dati. Si può di per certo affermare che lo spazio dato ai Big Data sarà sempre più grande. È proprio questa infatti la principale sfida e opportunità per i professionisti del settore.
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