Il Data Analyst è una figura professionale sempre più ricercata nel mercato del lavoro, in un contesto in cui i dati rappresentano una risorsa strategica per le aziende. Il suo compito principale è quello di analizzare e interpretare dati per fornire insight utili al processo decisionale, contribuendo a migliorare le performance aziendali e l’efficacia delle strategie di business.

Ma cosa fa esattamente un Data Analyst? Quali competenze servono per intraprendere questa carriera? In questo articolo basato sulla ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management, risponderemo a tutte queste domande.

Cosa fa un Data Analyst?

Il Data Analyst raccoglie, pulisce, analizza e interpreta grandi volumi di dati per individuare tendenze, modelli e correlazioni. Il suo obiettivo è supportare il business con informazioni basate sui dati, presentandole attraverso report, dashboard e visualizzazioni intuitive.

Le attività di un Data Analyst possono variare a seconda del contesto aziendale:

  • in aziende più tradizionali, il suo lavoro si concentra su analisi descrittive, reportistica e Business Intelligence, utilizzando strumenti come Microsoft Excel, SQL e software di visualizzazione dati (Tableau, Power BI).
  • in contesti più avanzati, il Data Analyst può lavorare con Big Data e utilizzare tecniche di analisi predittiva, Machine Learning e statistica avanzata, sfruttando strumenti come Python, R e database NoSQL.

Di cosa si occupa un Data Analyst?

Dopo aver compreso quali sono i compiti principali di un Data Analyst, passiamo a capire quali sono, nella pratica, le sue principali responsabilità. Un Data Analyst si occupa principalmente di:

  • estrarre e manipolare dati da diverse fontia;
  • identificare trend e pattern utili per il business;
  • creare report e dashboard per presentare i risultati in modo chiaro e accessibile;
  • supportare i Decision Maker aziendali con analisi basate su dati concreti.

Data Analyst vs Data Scientist: qual è la differenza?

Spesso si tende a confondere il Data Analyst con il Data Scientist, ma si tratta di due ruoli distinti:

  • il Data Scientist si concentra sulla creazione di modelli predittivi avanzati e sull’elaborazione di algoritmi di Machine Learning; richiede una conoscenza approfondita della matematica, della statistica e della programmazione avanzata;
  • il Data Analyst invece si occupa maggiormente della pulizia, organizzazione e analisi dei dati, traducendoli in insight utili per il business.

In termini di soft skills, il Data Scientist deve avere una forte propensione alla ricerca e alla sperimentazione, mentre il Data Analyst deve possedere ottime capacità di comunicazione per rendere i dati comprensibili ai diversi stakeholder aziendali.

Come diventare Data Analyst: percorso di studi e competenze

Per diventare Data Analyst, non esiste un unico percorso di studi, ma le lauree più comuni per intraprendere questa carriera includono:

  • Statistica e Matematica;
  • Economia e Finanza;
  • Ingegneria Informatica;
  • Scienze dell’Informazione o Informatica.

Oltre alla formazione accademica, è fondamentale acquisire competenze pratiche su:

  • linguaggi di programmazione, come Python, R, SQL;
  • strumenti di analisi dati, come Excel, Tableau, Power BI;
  • database relazionali e no, come MySQL, PostgreSQL, MongoDB;
  • concetti di statistica e Machine Learning.

Oggi esistono anche numerosi corsi online e certificazioni (come Google Data Analytics, IBM Data Analyst, o certificazioni Tableau) che permettono di sviluppare le competenze necessarie per entrare in questo settore.

Stipendio medio di un Data Analyst in Italia

Secondo le principali fonti di settore, lo stipendio medio di un Data Analyst in Italia è di circa 27.000-35.000 euro annui per una posizione junior, mentre per figure con più esperienza si può arrivare a 45.000-60.000 euro annui.

Naturalmente, la retribuzione varia in base a fattori come:

  • esperienza e seniority;
  • settore di impiego (finanza, healthcare, tech, ecc.);
  • dimensione dell’azienda;
  • localizzazione geografica (stipendi più alti a Milano e Roma rispetto ad altre città).

Il futuro del Data Analyst

Il ruolo del Data Analyst è in forte espansione. Secondo le ricerche dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management, questa figura era presente nel 56% delle grandi aziende italiane nel 2018 e, con stime che prevedevano il raggiungimento del 75% negli anni successivi.

L’evoluzione tecnologica porterà i Data Analyst a utilizzare strumenti sempre più sofisticati, tra cui Intelligenza Artificiale e Machine Learning, per migliorare la capacità di analizzare enormi moli di dati e generare insight sempre più precisi.

Il Data Analyst, in conclusione, è una figura chiave per le aziende moderne, capace di trasformare i dati in vantaggi competitivi. Con competenze in analisi dati, programmazione e visualizzazione, questa carriera offre grandi opportunità di crescita in un mercato in continua espansione.

Se stai pensando di intraprendere questa strada, il consiglio è quello di investire nella formazione continua e nelle competenze pratiche, per essere pronti ad affrontare le sfide del mondo dei dati!

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