Data analyst: chi è, quali sono le differenze con il data scientist

Chi è il data Analyst

Quella del data analyst è una delle professioni più moderne e all’avanguardia degli ultimi anni. Il suo compito è quello di raccogliere i dati analitici per risolvere problemi, trovare soluzioni e offrire opportunità vantaggiose per la propria azienda.

Il data analyst ha il compito di raccogliere dati analitici attraverso l’impiego di programmi digitali, così da strutturarli e organizzarli per poi analizzarli e recuperare informazioni essenziali per l’azienda e per il business.
Questo tipo di lavoro è molto strutturato, verifica le informazioni e i dati per ottenere dei vantaggi competitivi.

L’analista dei dati lavora utilizzando dispositivi e programmi all’avanguardia. Questo lavoro, infatti, richiede un’adeguata competenza e conoscenza tecnica. Si parte da una problematica: che attraverso le informazioni e i dati analitici viene analizzata; con l’aiuto dei project manager e dei data scientist si identificano i problemi che rallentano le azioni e il business di una società per poi ricercare delle valide soluzioni tramite un’analisi dettagliata della statistica dei dati.

Successivamente il data analyst ha il compito di raccogliere e fornire materiale valido e utile per la ricerca di soluzioni dedicate a incrementare il business aziendale.
Esistono molteplici varianti di data analyst, ognuno ha delle specifiche mansioni e detiene specifiche skills. Uno di questi è il Big Data Analyst.

Il Big data analyst si differenzia dal data analyst per raccogliere i dati analitici e le informazioni attraverso l’impiego di numerose fonti e volumi di ricerca. Egli fornisce una quantità di materiale maggiore, molto utile per la risoluzione immediata di particolari disagi o squilibri aziendali.

Cosa fa il data analyst

Il data analyst in generale ha il compito di ricercare materiale e informazioni attraverso l’impiego di numerosi dispositivi. Le fonti utilizzate sono; software gestionali, programmi online, website, database, web analytics e social web. Si tratta di molteplici fonti per ricercare dati e nozioni essenziali ai fini della risoluzione dei problemi.

Il processo consiste in dati molto diversi tra loro, alcuni con valori propriamente numerici: percentuali, diagrammi e statistiche, altri ottenuti attraverso l’utilizzo dei media quali: video, foto, registrazioni e audio. Tutti questi dati devono essere adeguatamente organizzati e processati attraverso l’impiego di specifiche piattaforme, così da permettere l’analisi e il confronto con i valori e le informazioni ricavate.

A cosa servono i dati

I dati ricavati dal data analyst devono necessariamente essere attendibili, quindi adeguatamente controllati e verificati. Tra i dati ricavati possono figurare degli errori, informazioni che potrebbero danneggiare un’azienda. Una delle condizioni più importanti che il data analyst deve verificare è proprio la veridicità delle informazioni ottenute.

Molto spesso la pulizia e il controllo dei dati permette di evidenziare molteplici problemi nei processi di raccolta, conservazione ed estrazione dei dati. Anche in questo caso il data analyst deve richiedere l’assistenza a chi di competenza, ovvero al Database Administrator. A volte il data analyst ha le giuste competenze per potersi occupare anche dell’estrazione e della conservazione dei dati. Essendo il responsabile della creazione e del mantenimento di database aziendali può occuparsi delle relative attività di debugging, per ottimizzare il processo di raccolta e gestione dei dati.

Successivamente, egli provvede al controllo e all’analisi accurata dei dati, impiegando strumenti digitali e statistici. Il fine è quello di interpretare tali informazioni per individuare i trend e per riconoscere i pattern, così da proporre delle valide soluzioni alle problematiche riscontrate all’inizio.

Al termine di questo processo, il data analyst deve presentare i risultati delle analisi ai responsabili delle aziende. Lo fa in modo molto accurato, offrendo: tabelle, grafici, schemi, report e documenti. In questo modo oltre ad attestare il relativo controllo delle informazioni ne conferma anche la veridicità, così che possano essere attendibili. Le molteplici tecniche di data visualization sono molto utili per rendere i risultati comprensibili anche per i non addetti ai lavori.

Differenze con il data scientist

Il ruolo del data scientist è sempre più importante in quanto i dati sono elementi sempre più essenziali nel business e sono in continua crescita grazie all’uso di social media, immagini, video, dati telefonici e Gps.
Il data scientist è l’esperto dei dati strutturati e non strutturati e della loro gestione.
Il suo obiettivo è quello di raggiungere determinati goals aziendali.

Con lo sviluppo tecnologico, la figura del data scientist diviene ogni giorno più importante. Le aziende, infatti, si affidano sempre più a Big data analytics e a Tecnologie Cloud. Il fine è proprio l’impiego di questa figura professionale affinché possa organizzare e gestire elevate quantità di dati strutturati e non strutturati, attraverso l’impiego di website e software progettati appositamente.

I big Data, infatti, sono suddivisibili in strutturati e non strutturati.
I primi sono organizzati in categorie e possono essere gestiti, controllati e analizzati da specifici software: dati di un sito web, coordinate bancarie e cifre di vendita.
I dati non strutturati, invece, non è possibile controllarli tramite programmi e software ma devono necessariamente essere gestiti da professionisti, quindi; recensioni dei clienti, video, media, messaggi ed email. Proprio in questo ultimo caso è fondamentale la figura del data scientist che deve codificare al meglio i dati non strutturati in modo da ottimizzare e aumentare il fatturato aziendale.

Skill del data scientist

A differenza del data analyst, il data scientist possiede altre skill fondamentali per la tutela e l’ottimizzazione aziendale.

• Programmazione: è una delle capacità più importanti, ottimizza le sue funzioni a livello analitico e statistico e permette di controllare e gestire grandi quantità di dati;
• Comprensione del prodotto: dopo la gestione dei dati, il data scientist deve occuparsi di controllare le informazioni e di gestirle in modo ottimale. È possibile quindi prevedere il comportamento di un sistema, stabilire le metriche e migliorare le abilità di debug.
• Analisi quantitativa: è una tecnica finanziaria che controlla le informazioni di gestione aziendale. Questo processo è fondamentale per comprendere il comportamento dei mercati e per implementare il Machine Learning, una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza grandi moli di dati.
• Lavoro di squadra: nonostante quella del data scientist sia una professione autosufficiente, anche questa figura lavora in squadra. Il meccanismo si basa soprattutto sulla condivisione di tesi e giudizi per incrementare il fatturato aziendale.

Quali sono le skill del data analyst

Il data analyst è una figura fondamentale in ambito aziendale e deve avere specifiche skill.

• Preparazione dati: il data analyst deve ottenere dati e informazioni, organizzarli ed elaborarli. Si occupa della gestione dei dati strutturati e non strutturati. Egli predispone le informazioni per l’analisi e le ottimizza per il clean up. Per quanto riguarda questa specifica mansione, egli deve necessariamente avvalersi del data scientist.
• Utilizzo delle piattaforme di analisi self-service: il data analyst deve necessariamente saper utilizzare determinati programmi, website e dispositivi. Gli strumenti sono soprattutto analitici e statistici, al fine di assicurare dati e informazioni attendibili.
  Le piattaforme di analisi, inoltre, consentono di esaminare i risultati dei meccanismi di data science e di condividerli con altre figure tecniche.
• Capacità di applicare metodi matematici e statistici: il data analyst necessita di analizzare e controllare in modo appropriato i dati ricavati. Gli strumenti impiegati sono quelli analitici, è quindi fondamentale una conoscenza delle discipline matematiche. In questo modo si può riflettere in modo critico e oggettivo relativamente a problematiche e disagi aziendali. Altro aspetto essenziale è la capacità di comprendere gli algoritmi alla base dei software.

Come diventare un’ analista dei dati

Per diventare un data analyst è consigliabile conseguire una laurea in materie scientifiche come: informatica, ingegneria, economia, finanza e statistica.

Il data analyst, infatti, oltre a gestire in modo ottimale i dati e gli strumenti statistici deve avere le competenze necessarie in data management, data mining e data modeling. Necessita delle giuste conoscenze per programmare software che consentono di controllare, gestire, memorizzare e analizzare elevate quantità di dati in modo ottimale.

La professione di data analyst consente di lavorare in ambito aziendale ed è possibile che siano richieste specifiche competenze di tipo: finanziario, amministrativo, contabile o di web marketing.