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DATA ANALYST: CHI È?

Oggi, con l’abbondanza di dati accessibili alle aziende, provenienti da fonti come carte fedeltà, abbonamenti, social network, email e query sui motori di ricerca, l’importanza di gestire, studiare e codificare correttamente tali dati da parte di un Data Analyst è fondamentale per il successo aziendale.

  • Analisi e Interpretazione dei Dati: Il Data Analyst è responsabile di analizzare e interpretare dati provenienti da varie fonti. L’obiettivo è estrarre informazioni cruciali per verificare le ipotesi di business e ottenere un vantaggio competitivo.
  • Organizzazione e Clusterizzazione: Il processo inizia con l’organizzazione e la clusterizzazione accurata dei dati. Utilizzando codici e formule matematiche, Il Data Analyst automatizza i calcoli e raggruppa i dati.

Il primo passo per una corretta ed efficace analisi è organizzare e clusterizzare adeguatamente i dati. In tale passaggio preliminare l’Analista dei Dati può utilizzare codici e formule matematiche per automatizzare i processi di calcolo e raggruppare i dati1. Al termine delle analisi, l’Analista dei Dati comunica i risultati agli stakeholder tramite report e documenti scritti2.

DATA ANALYST: COSA FA?

Per garantire un’analisi corretta ed efficace, l’Analista dei Dati svolge compiti chiave:

  • Comprensione delle Tipologie di Ricerche: Comprende le tipologie di ricerche da svolgere in base alle necessità di business.
  • Verifica dell’Integrità delle Informazioni: Assicura che le informazioni in suo possesso non siano distorte, selezionando solo i dati utili.
  • Organizzazione e Clusterizzazione: Organizza i dati e crea cluster, passaggi cruciali per individuare correlazioni, pattern interpretativi e trend utili per il business.

Il Data Analyst, di solito laureato in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica e Statistica o Economia, possiede competenze tecniche:

  • Conoscenza dei Database: Conoscenza dei database relazionali più utilizzati, come SQL.
  • Data Visualization: Conoscenza delle tecniche di Data Visualization.
  • Web Analytics e Social Media: Conoscenza dei social media più utilizzati e dei software di web analytics più comuni.

Inoltre, tra le principali soft skill:

  • Pensiero Matematico e Statistico: Propensione al pensiero matematico e statistico.
  • Investigazione e Problem Solving: Predisposizione all’investigazione e capacità di problem solving.
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