{"id":236389,"date":"2021-02-15T11:52:57","date_gmt":"2021-02-15T10:52:57","guid":{"rendered":"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/?p=236389"},"modified":"2021-02-22T18:51:58","modified_gmt":"2021-02-22T17:51:58","slug":"data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/","title":{"rendered":"Data analyst: chi \u00e8, quali sono le differenze con il data scientist"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_69_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice argomenti:<\/p>\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-69e5cadf647d1\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-69e5cadf647d1\"  aria-label=\"Toggle\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#Chi_e_il_data_Analyst\" title=\"Chi \u00e8 il data Analyst\">Chi \u00e8 il data Analyst<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#Cosa_fa_il_data_analyst\" title=\"Cosa fa il data analyst\">Cosa fa il data analyst<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#A_cosa_servono_i_dati\" title=\"A cosa servono i dati\">A cosa servono i dati<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#Differenze_con_il_data_scientist\" title=\"Differenze con il data scientist\">Differenze con il data scientist<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#Skill_del_data_scientist\" title=\"Skill del data scientist\">Skill del data scientist<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#Quali_sono_le_skill_del_data_analyst\" title=\"Quali sono le skill del data analyst\">Quali sono le skill del data analyst<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/#Come_diventare_un_analista_dei_dati\" title=\"Come diventare un&#8217; analista dei dati\">Come diventare un&#8217; analista dei dati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Chi_e_il_data_Analyst\"><\/span>Chi \u00e8 il data Analyst<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Quella del data analyst \u00e8 una delle professioni pi\u00f9 moderne e all&#8217;avanguardia degli ultimi anni. Il suo compito \u00e8 quello di raccogliere i dati analitici per risolvere problemi, trovare soluzioni e offrire opportunit\u00e0 vantaggiose per la propria azienda.<\/p>\n<p>Il data analyst ha il compito di raccogliere dati analitici attraverso l&#8217;impiego di programmi digitali, cos\u00ec da strutturarli e organizzarli per poi analizzarli e recuperare informazioni essenziali per l&#8217;azienda e per il business.<br \/>\nQuesto tipo di lavoro \u00e8 molto strutturato, verifica le informazioni e i dati per ottenere dei vantaggi competitivi.<\/p>\n<p>L&#8217;analista dei dati lavora utilizzando dispositivi e programmi all&#8217;avanguardia. Questo lavoro, infatti, richiede un&#8217;adeguata competenza e conoscenza tecnica. Si parte da una problematica: che attraverso le informazioni e i dati analitici viene analizzata; con l&#8217;aiuto dei <a href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/project-management-software-i-migliori-sul-mercato-guida-alla-scelta\/\">project manager<\/a> e dei <a href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-scientist-chi-e-cosa-fa-e-quanto-guadagna-in-italia\/\">data scientist<\/a> si identificano i problemi che rallentano le azioni e il business di una societ\u00e0 per poi ricercare delle valide soluzioni tramite un&#8217;analisi dettagliata della statistica dei dati.<\/p>\n<p>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.<br \/>\nEsistono molteplici varianti di data analyst, ognuno ha delle specifiche mansioni e detiene specifiche skills. Uno di questi \u00e8 il Big Data Analyst.<\/p>\n<p>Il Big data analyst si differenzia dal data analyst per raccogliere i dati analitici e le informazioni attraverso l&#8217;impiego di numerose fonti e volumi di ricerca. Egli fornisce una quantit\u00e0 di materiale maggiore, molto utile per la risoluzione immediata di particolari disagi o squilibri aziendali.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cosa_fa_il_data_analyst\"><\/span>Cosa fa il data analyst<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il data analyst in generale ha il compito di ricercare materiale e informazioni attraverso l&#8217;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.<\/p>\n<p>Il processo consiste in dati molto diversi tra loro, alcuni con valori propriamente numerici: percentuali, diagrammi e statistiche, altri ottenuti attraverso l&#8217;utilizzo dei media quali: video, foto, registrazioni e audio. Tutti questi dati devono essere adeguatamente organizzati e processati attraverso l&#8217;impiego di specifiche piattaforme, cos\u00ec da permettere l&#8217;analisi e il confronto con i valori e le informazioni ricavate.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_cosa_servono_i_dati\"><\/span>A cosa servono i dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>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&#8217;azienda. Una delle condizioni pi\u00f9 importanti che il data analyst deve verificare \u00e8 proprio la veridicit\u00e0 delle informazioni ottenute.<\/p>\n<p>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&#8217;assistenza a chi di competenza, ovvero al Database Administrator. A volte il data analyst ha le giuste competenze per potersi occupare anche dell&#8217;estrazione e della conservazione dei dati. Essendo il responsabile della creazione e del mantenimento di database aziendali pu\u00f2 occuparsi delle relative attivit\u00e0 di <em>debugging<\/em>, per ottimizzare il processo di raccolta e gestione dei dati.<\/p>\n<p>Successivamente, egli provvede al controllo e all&#8217;analisi accurata dei dati, impiegando strumenti digitali e statistici. Il fine \u00e8 quello di interpretare tali informazioni per individuare i trend e per riconoscere i pattern, cos\u00ec da proporre delle valide soluzioni alle problematiche riscontrate all&#8217;inizio.<\/p>\n<p>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 veridicit\u00e0, cos\u00ec 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.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Differenze_con_il_data_scientist\"><\/span>Differenze con il data scientist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il ruolo del data scientist \u00e8 sempre pi\u00f9 importante in quanto i dati sono elementi sempre pi\u00f9 essenziali nel business e sono in continua crescita grazie all&#8217;uso di social media, immagini, video, dati telefonici e Gps.<br \/>\nIl data scientist \u00e8 l&#8217;esperto dei dati strutturati e non strutturati e della loro gestione.<br \/>\nIl suo obiettivo \u00e8 quello di raggiungere determinati goals aziendali.<\/p>\n<p>Con lo sviluppo tecnologico, la figura del data scientist diviene ogni giorno pi\u00f9 importante. Le aziende, infatti, si affidano sempre pi\u00f9 a Big data analytics e a Tecnologie Cloud. Il fine \u00e8 proprio l&#8217;impiego di questa figura professionale affinch\u00e9 possa organizzare e gestire elevate quantit\u00e0 di dati strutturati e non strutturati, attraverso l&#8217;impiego di website e software progettati appositamente.<\/p>\n<p>I big Data, infatti, sono suddivisibili in strutturati e non strutturati.<br \/>\nI 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.<br \/>\nI dati non strutturati, invece, non \u00e8 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 \u00e8 fondamentale la figura del data scientist che deve codificare al meglio i dati non strutturati in modo da ottimizzare e aumentare il fatturato aziendale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Skill_del_data_scientist\"><\/span>Skill del data scientist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>A differenza del data analyst, il data scientist possiede altre skill fondamentali per la tutela e l&#8217;ottimizzazione aziendale.<\/p>\n<ul>\n<li>Programmazione: \u00e8 una delle capacit\u00e0 pi\u00f9 importanti, ottimizza le sue funzioni a livello analitico e statistico e permette di controllare e gestire grandi quantit\u00e0 di dati;<\/li>\n<li>Comprensione del prodotto: dopo la gestione dei dati, il data scientist deve occuparsi di controllare le informazioni e di gestirle in modo ottimale. \u00c8 possibile quindi prevedere il comportamento di un sistema, stabilire le metriche e migliorare le abilit\u00e0 di debug.<\/li>\n<li>Analisi quantitativa: \u00e8 una tecnica finanziaria che controlla le informazioni di gestione aziendale. Questo processo \u00e8 fondamentale per comprendere il comportamento dei mercati e per implementare il Machine Learning, una branca dell&#8217;intelligenza artificiale che utilizza grandi moli di dati.<\/li>\n<li>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.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quali_sono_le_skill_del_data_analyst\"><\/span>Quali sono le skill del data analyst<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il data analyst \u00e8 una figura fondamentale in ambito aziendale e deve avere specifiche skill.<\/p>\n<ul>\n<li>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&#8217;analisi e le ottimizza per il <em>clean up<\/em>. Per quanto riguarda questa specifica mansione, egli deve necessariamente avvalersi del data scientist.<\/li>\n<li>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.<br \/>\nLe piattaforme di analisi, inoltre, consentono di esaminare i risultati dei meccanismi di data science e di condividerli con altre figure tecniche.<\/li>\n<li>Capacit\u00e0 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, \u00e8 quindi fondamentale una conoscenza delle discipline matematiche. In questo modo si pu\u00f2 riflettere in modo critico e oggettivo relativamente a problematiche e disagi aziendali. Altro aspetto essenziale \u00e8 la capacit\u00e0 di comprendere gli algoritmi alla base dei software.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Come_diventare_un_analista_dei_dati\"><\/span>Come diventare un&#8217; analista dei dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per diventare un data analyst \u00e8 consigliabile conseguire una laurea in materie scientifiche come: informatica, ingegneria, economia, finanza e statistica.<\/p>\n<p>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 quantit\u00e0 di dati in modo ottimale.<\/p>\n<p>La professione di data analyst consente di lavorare in ambito aziendale ed \u00e8 possibile che siano richieste specifiche competenze di tipo: finanziario, amministrativo, contabile o di web marketing.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quella del data analyst \u00e8 una delle professioni pi\u00f9 moderne; il suo compito \u00e8 quello di raccogliere i dati analitici per risolvere problemi, trovare soluzioni e offrire opportunit\u00e0 vantaggiose per la propria azienda<\/p>\n<a href=\"https:\/\/sceglifornitore.it\/blog\/data-analyst-chi-e-e-quali-sono-le-differenze-con-il-data-scientist\/\" class=\"read-more-link\">Continue reading <span class=\"screen-reader-text\">\"Data analyst: chi \u00e8, quali sono le differenze con il data scientist\"<\/span> <span 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