Data Analyst: ruolo e competenze
Dal tracciamento di vendite e ordini dei clienti, fino alla gestione dell’energia, i dati sono parte integrante del mondo di cui facciamo parte. È dal 19 secolo che si parla di analytics, ma soprattutto oggi, con sempre più servizi, persone e intere organizzazioni online, rendere i dati significativi è un’attività critica per ogni azienda. Questo nuovo mondo, pieno di dati che devono essere analizzati, ha rapidamente creato un largo mercato per moltissimi ruoli legati al mondo dei dati, ad esempio: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist e altri. Qui ci concentriamo in particolare sul ruolo di Data Analyst: chi è, che cosa fa e quali sono le competenze tecniche e le soft skill che deve padroneggiare.
Chi è e che cosa fa il Data Analyst
Un Data Analyst è un professionista che esplora e interpreta i dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più intelligenti e consapevoli (data-driven). Utilizzando tecniche multidisciplinari, che vanno dalla statistica alla programmazione, il suo obiettivo è identificare trend, scoprire pattern nascosti e tradurre numeri complessi in insight azionabili.
In sintesi, il Data Analyst risponde a domande di business e risolve problemi attraverso l’analisi dei dati e la presentazione di insight di valore a manager e stakeholder.
Il lavoro del Data Analyst può essere diviso in 4 attività principali:
- Raccolta dei dati: raccogliere le informazioni necessarie da molteplici fonti. Queste possono essere database interni (come un CRM), dati di navigazione di un sito web, API di terze parti o dataset pubblici.
- Pulizia dei dati: i dati grezzi potrebbero contenere duplicati, errori, valori mancanti o bias. Pulire i dati assicura un lavoro più veloce, pulito e preciso, ma soprattutto un’analisi accurata e affidabile, che non corre il rischio di essere errata o alterata.
- Analisi e interpretazione dei dati: attraverso l’analisi esplorativa, l’applicazione di modelli statistici e l’uso di software specifici, l’analista cerca risposte alle domande di business, risolve problemi, identifica correlazioni e pattern e scopre tendenze significative.
- Visualizzazione e presentazione: il Data Analyst deve essere in grado di trasformare i dati in storie attraverso grafici, report e dashboard interattive (utilizzando strumenti come Power BI o Tableau).
Le competenze tecniche del Data Analyst
Vediamo ora quali sono le competenze e gli strumenti principali di un Data Analyst
- Strumenti Database: Microsoft Excel e SQL dovrebbero essere nella cassetta degli attrezzi di ogni Data Analyst. Mentre Excel è largamente diffuso nelle aziende di tutto il mondo, SQL permette di gestire set di dati più grandi ed è considerato una competenza essenziale nell’analisi dati.
- Linguaggi di programmazione: un data Analyst deve anche avere delle competenze in R o in Python (specialmente alcune librerie specifiche come Pandas), linguaggi che permettono di gestire grandi set di dati ed eseguire operazioni matematiche e statistiche complesse. Altre librerie Python degne di nota sono: NumPy per il calcolo numerico e Matplotlib/Seaborn per la visualizzazione sono strumenti quotidiani. Anche l’uso di ambienti come Jupyter Notebook è sempre più comune per documentare e condividere analisi complesse.
- Visualizzazione dei dati e Business Intelligence: come accennato in precedenza, è essenziale per un Data Analyst presentare i risultati n modo chiaro e consistente, attraverso l’uso di grafici e dashboard anche interattive. Qui entrano in gioco strumenti di Business Intelligence come, ad esempio, Tableau o Power BI.
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Le soft skills del Data Analyst
Oltre alle competenze tecniche, un buon Data Analyst dovrebbe avere anche le seguenti competenze “soft”:
- Problem solving: il lavoro di un data analyst è risolvere problemi rispondendo alle domande con i dati. È quindi essenziale che abbia un’ottima comprensione del problema in se. Questo ben si accompagna anche ad una buona dose di pensiero critico, necessario per comprendere qual è il giusto tipo di dati e di analisi che potrebbe aiutare a risolvere il problema
- Comunicazione: come accennato in precedenza, essere il grado di comunicare le idee e i risultati è essenziale nell’analisi dati per dare credito alla tua analisi
- Conoscenza dell’industria e del settore: conoscere a fondo il tipo di settore (sanità, finanza, automotive o altro) fornisce un grosso vantaggio per un data analyst.
Il Data Analyst nell’era dell’IA e del Machine Learning
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning ha dato inizio ad una trasformazione dirompente nella data analysis e sta ancora ridefinendo il ruolo, le competenze e gli strumenti. I cambiamenti principali sono stati 3:
- I dati. Se un tempo i dati erano strutturati e confinati in database aziendali gestibili con SQL, oggi gli analisti devono confrontarsi con volumi, velocità e varietà di dati senza precedenti. Dati non strutturati come testi, immagini, log da sensori IoT e interazioni sui social media richiedono competenze e strumenti capaci di operare su scala. Le piattaforme cloud (come Google BigQuery, AWS Redshift, Azure Synapse Analytics) sono diventate il nuovo standard, sostituendo i server on-premise.
- Gli strumenti: gli strumenti tradizionali sono stati potenziati o affiancati da nuove tecnologie basate sull’IA:
- Strumenti come Tableau e Power BI integrano funzionalità di “augmented analytics” e suggeriscono automaticamente correlazioni, identificano anomalie nei dati in tempo reale e permettono di interrogare i dataset usando il linguaggio naturale (NLP), riducendo la dipendenza dalla scrittura di codice complesso per analisi esplorative.
- Automated Machine Learning: piattaforme come DataRobot o le funzionalità AutoML di Google Vertex AI permettono agli analisti di costruire e testare modelli predittivi (es. per prevedere il churn dei clienti o le vendite future) senza avere le competenze di programmazione di un Data Scientist. Il loro compito diventa selezionare il modello migliore e interpretarne i risultati.
- Assistenti AI per il codice e l’analisi: strumenti basati su IA generativa, come GitHub Copilot o assistenti specializzati, possono scrivere query SQL complesse, generare script Python per la pulizia dei dati o creare formule Excel partendo da una semplice richiesta in linguaggio umano, accelerando drasticamente le attività di routine.
- Le competenze: l’automazione delle attività di base ha elevato le competenze richieste. Oggi, un Data Analyst di successo non deve solo saper usare gli strumenti, ma deve pensare criticamente con essi:
- Validazione e “Explainable AI” (XAI): un analista non si fida ciecamente dell’output di un modello di machine learning. Deve sviluppare la capacità di valutarne l’affidabilità, comprenderne i limiti e se possibile, interpretarne le decisioni, per evitare di basare strategie aziendali su risultati errati o bias.
- Analisi predittiva e prescrittiva: il focus si sposta dal descrivere “che cosa è successo” a usare modelli per “prevedere cosa accadrà” e sempre più, a “suggerire l’azione migliore da intraprendere”.
- Prompt Engineering e Storytelling Avanzato: La capacità di formulare domande precise non solo ai database ma anche agli LLM per estrarre insight diventa una skill fondamentale. Allo stesso modo, lo storytelling si evolve: non si tratta più solo di presentare un grafico, ma di costruire una narrazione che spieghi come un modello di AI è giunto a una conclusione e quale impatto strategico essa comporta.
La formazione in Analisi Dati
Nonostante per ora non ci siano requisiti prestabiliti per la formazione di un Data Analyst, molti professionisti di questo settore hanno almeno una laurea in matematica, informatica, economia o statistica. È possibile intraprendere una carriera da Data Analyst formandosi sulle singole tecnologie e linguaggi. In questo caso, assicurati che la tua formazione includa: linguaggi e database SQL, Excel avanzato, R o Python (idealmente entrambi), Tableau o Power BI.
