Data Analyst: cosa fa, stipendio, responsabilità e competenze

Il ruolo del Data Analyst è diventato sempre più strategico nel panorama aziendale moderno, grazie alla crescente importanza dei dati nelle decisioni aziendali.  

Questo articolo esplora in dettaglio: 

• Cosa fa un Data Analyst 

• Il suo stipendio 

• Le responsabilità  

• Le competenze necessarie per eccellere in questa professione  

• Come diventare Data Analyst.  

Cosa fa il Data Analyst?   

Un Data Analyst è un professionista specializzato nell'analisi e interpretazione dei dati per aiutare le aziende a prendere decisioni informate. Le sue principali attività includono:  

• Raccolta dei dati: raccolta e organizzazione dei dati da diverse fonti, come database aziendali, sondaggi, social media e altre piattaforme. 

• Pulizia dei dati: verifica e pulizia dei dati per assicurarsi che siano accurati, completi e privi di errori. 

• Analisi dei dati: utilizzo di strumenti statistici e software di analisi per interpretare i dati e identificare trend, modelli e relazioni significative. 

• Visualizzazione dei dati: creazione di grafici, tabelle e report per presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. 

• Supporto decisionale: fornire raccomandazioni basate sui dati per supportare le decisioni aziendali strategiche. 

• Monitoraggio delle performance: misurazione e monitoraggio delle performance aziendali attraverso KPI (Key Performance Indicators) e altre metriche. 

Stipendio: quanto guadagna un Data Analyst?   

Lo stipendio di un Data Analyst può variare notevolmente a seconda dell'esperienza, della località geografica e del settore. Ecco una panoramica generale degli stipendi medi per questa posizione: 

Entry Level: un Data Analyst con meno di 2 anni di esperienza può guadagnare tra i 30.000 e i 45.000 euro lordi all'anno. 

Livello Intermedio: con un'esperienza di 2-5 anni, lo stipendio può salire a circa 45.000-60.000 euro lordi all'anno. 

Senior: i Data Analyst con oltre 5 anni di esperienza possono guadagnare dai 60.000 euro lordi all'anno in su, con punte che possono superare gli 80.000 euro in settori particolarmente remunerativi come la finanza e la tecnologia. 

Responsabilità   

Le responsabilità di un Data Analyst possono variare in base all'azienda e al settore, ma generalmente includono:   

• Analisi dei bisogni aziendali: collaborare con i team aziendali per comprendere le loro esigenze di dati e definire gli obiettivi dell'analisi. 

• Sviluppo di modelli di analisi: creare e implementare modelli statistici e algoritmi per analizzare i dati e rispondere a domande specifiche. 

• Documentazione: documentare le metodologie di analisi, i risultati ottenuti e le raccomandazioni fornite. 

• Formazione del personale: fornire formazione e supporto ai colleghi sull'uso dei dati e degli strumenti di analisi. 

• Miglioramento continuo: identificare aree di miglioramento nei processi di raccolta e analisi dei dati, e proporre soluzioni per ottimizzarli. 

• Compliance: assicurarsi che l'analisi dei dati sia conforme alle normative sulla privacy e alla protezione dei dati. 

Competenze di un Data Analyst 

Per eccellere come Data Analyst, è necessario possedere una combinazione di competenze tecniche e trasversali. Tra le principali competenze richieste troviamo: 

• Competenze tecniche: conoscenza di strumenti di analisi dei dati come SQL, Excel, R, Python e software di visualizzazione dei dati come Tableau e Power BI. 

• Capacità analitiche: forte capacità di analizzare grandi quantità di dati e di identificare trend e pattern significativi. 

• Competenze di comunicazione: eccellenti capacità di comunicazione scritta e orale per presentare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile. 

• Problem solving: abilità di affrontare problemi complessi e di sviluppare soluzioni innovative basate sui dati. 

• Gestione del tempo: capacità di gestire il proprio tempo in modo efficace e di lavorare su più progetti contemporaneamente. 

• Attenzione ai dettagli: precisione nella raccolta, pulizia e analisi dei dati per garantire risultati accurati. 

Come Diventare Data Analyst 

Per diventare un Data Analyst di successo, è consigliabile seguire questi passaggi:  

• Formazione: ottenere una laurea in un campo rilevante come statistica, informatica, economia o matematica. 

• Certificazioni: conseguire certificazioni riconosciute nel settore, come Certified Data Analyst (CDA) o Google Data Analytics Professional Certificate. 

• Esperienza: accumulare esperienza pratica attraverso stage, tirocini o progetti freelance. 

• Aggiornamento continuo: partecipare a corsi di aggiornamento, workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e metodologie di analisi dei dati. Sul mercato sono presenti Master specifici, come ad esempio il Master Digital Strategy & Data Analytics di 24ORE Business School.  

• Rete di contatti: sviluppare una rete professionale partecipando a conferenze e unendosi a comunità di data analysis. 

La differenza tra un Data Analyst e un Data Scientist 

Jacopo Repossi, Senior Data Scientist presso Jakala e docente di 24ORE Business School per alcuni percorsi dell’area tematica Marketing, Comunicazione, Digital e Social Media, chiarisce la differenza tra Data Analyst e Data Scientist, due figure che differiscono tra loro pur avendo dei punti contatto.  

Il Data Analyst è una figura professionale le cui responsabilità si concentrano principalmente sulla raccolta, elaborazione ed interpretazione dei dati attraverso strumenti quali SQL, Excel e software di Data Visualization (PowerBI, Tableau etc). Il lavoro di un Data Analyst è volto a trasformare i dati in rapporti o dashboard, facilitando la comprensione e supportando le decisioni di business aziendali.   

 La figura del Data Scientist poggia sulle stesse fondamenta ma si spinge oltre questo perimetro, principalmente grazie alla conoscenza di tecniche di Machine Learning ed Intelligenza Artificiale, affiancate da competenze di programmazione e cloud computing. Tra gli asset principali spicca la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, attraverso cui è possibile esplorare ed analizzare una mole di dati decisamente maggiore, così come creare algoritmi predittivi per sviluppare soluzioni innovative. 

Quale sia la carriera più adatta dipende molto dal contesto lavorativo e dalle proprie attitudini personali. Se un Data Analyst generalmente lavora con dati strutturati e ben definiti (dati tabellari come tabelle Excel o SQL), un Data Scientist spesso e volentieri si trova a lavorare anche con dati non strutturati come immagini, testo o file audio. 

 È importante quindi anche chiedersi quale sia la propria propensione alla programmazione e se in generale si è interessati ad un approccio tattico o strategico. Mentre un Data Analyst generalmente fornisce insights “tattici” volti a mitigare problemi/rischi nell’immediato, un Data Scientist spesso lavora su orizzonti temporali più lunghi vista la natura più complessa (e strategica) dei progetti in cui è coinvolto. 

Il ruolo del Data Analyst è fondamentale per le aziende che vogliono sfruttare al meglio i propri dati per prendere decisioni strategiche. Con una remunerazione competitiva e la possibilità di lavorare in una vasta gamma di settori, la carriera di Data Analyst è una delle più promettenti nel mercato del lavoro attuale. Se hai una passione per i dati e le capacità analitiche, diventare Data Analyst potrebbe essere la scelta giusta per te.