Data Scientist e Data Analyst: cosa fanno e come diventarlo

Nell'era digitale in cui i dati rappresentano l'elemento chiave per il successo aziendale e la presa di decisioni informate, due figure professionali hanno assunto un ruolo sempre più centrale: il Data Scientist e il Data Analyst. Sebbene spesso siano confusi tra di loro, questi due ruoli si distinguono per le loro responsabilità, competenze ed approcci nel mondo dell'analisi dei dati.

In questo articolo, esploreremo in dettaglio differenze e complementarità tra le due figure, evidenziando come la collaborazione sinergica sia essenziale per ottenere una visione olistica dei dati e trasformarli in vantaggi competitivi. Dalle attività di raccolta, pulizia e manipolazione dei dati, fino all'applicazione di tecniche di Machine Learning, entrambi giocano un ruolo cruciale in un contesto aziendale data-driven.

Chi è un Data Analyst e in cosa si differenzia da un Data Scientist? Quali sono le skills richieste a seconda della figura? In che modo la combinazione delle loro competenze può diventare una spinta decisiva per un utilizzo più efficace e proficuo dei dati aziendali?

Queste alcune delle domande a cui proveremo a rispondere, con il contributo di Jacopo Repossi, Senior Data Scientist presso Jakala e docente di 24ORE Business School.

Il valore dei dati

Without data you’re just another person with an opinion

(W. Edwards Deming)

I dati sono la materia prima dell'era moderna, la fonte primaria da cui emergono informazioni preziose e intuizioni che guidano le scelte razionali e informate.

Tuttavia, i dati in sé sono inutili senza un’adeguata analisi ed interpretazione. Quando parliamo di dati infatti utilizziamo la frase “dare un senso”, a riprova del fatto che serve un’azione attiva per decodificare le informazioni ed attribuire loro un significato alla realtà che si sta studiando. È proprio qui che entrano in scena il Data Scientist e il Data Analyst, due figure professionali che trasformano i dati grezzi in conoscenza ed insights azionabili. 

Data Analyst o Data Scientist? 

Come detto, per entrambe le figure la base di partenza è comune così come lo sono gli obiettivi: sfruttare le proprie skills analitiche per analizzare e “dare un senso” ai dati. Ma in che cosa differiscono? 

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.

Come diventare un Data Scientist o un Data Analyst

Per intraprendere una carriera nel mondo Data, è fondamentale avere una solida base di competenze tecniche e analitiche, non necessariamente proveniente da un percorso accademico puramente scientifico.  

• capacità di interrogazione dei dati tramite SQL;

• analisi dei dati e forecasting tramite Excel;

• conoscenza di software di business intelligence come Tableau o PowerBI; 

• conoscenza statistiche per eseguire analisi descrittive e predittive.

Per diventare Data Scientist le competenze tecniche diventano ancora più cruciali: 

• ottime capacità di programmazione in linguaggi come R o Python; 

• conoscenza ed expertise nel campo del Machine Learning e Deep Learning; 

• familiarità con tecnologie Big Data come Spark e Cloud Computing (AWS, Google Cloud, Azure).

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.

L’importanza della formazione continua

Abbiamo visto come entrambe le figure svolgano un ruolo cruciale nel mondo dei dati, trasformando informazioni grezze in intuizioni significative e soluzioni avanzate.  Sebbene distinti nei loro compiti, il loro lavoro è complementare e spesso sinergico, consentendo alle aziende di sfruttare appieno il proprio patrimonio informativo.

Per chiunque desideri intraprendere queste carriere, il suggerimento è quello di essere costantemente affamati di conoscenza, chiave fondamentale per eccellere in un campo in continua evoluzione. La partecipazione a Master specifici, come ad esempio il Master Data Driven Marketing & Digital Analytics, è uno dei molteplici modi di acquisire ulteriore esperienza nel trattamento dei dati e nello sviluppo di modelli analitici, grazie anche alla presenza di laboratori pratici come Python e SQL. È anche grazie a questo costante tenersi aggiornati che è favorita la transizione da una figura all’altra, qualora si decidesse di cambiare il proprio percorso professionale.