Domande e Risposte
Un Data Analyst trasforma i dati in informazioni che supportano il processo decisionale aziendale. Questo profilo è fondamentale per le aziende in quanto consente loro di muoversi verso l'efficienza operativa (riduzione dei costi, idee per generare nuove entrate e garantire che non sorgano problemi).
L'analisi dei dati può essere utile anche per approfondire la semplice conoscenza su un particolare argomento. Ma la realtà è che molte industrie utilizzano questi processi per potenziare e incrementare la produzione aziendale.
Esistono due tecniche di analisi dei dati:
- Analisi qualitativa (dati presentati verbalmente)
- Analisi quantitativa (dati presentati numericamente)
Le mansioni di un Data Analyst dovrebbero includere:
- Raccolta e interpretazione dei dati
- Analisi dei risultati
- Riportare i risultati ai membri interessati dell'azienda
- Identificazione di modelli e tendenze nei set di dati
- Lavorare a fianco dei team all'interno dell'azienda o del team di gestione per stabilire le esigenze aziendali
- Definizione di nuovi processi di raccolta e analisi dei dati
Il Data Analyst o Big Data Analyst è un profilo professionale che grazie all'interpretazione dei dati riesce a stabilire strategie all'interno di un'azienda.
Le principali competenze di un Data Analyst sono:
- buone conoscenze di matematica e statistica
- competenze di data visualization
- ottima conoscenza dei linguaggi di programmazione
- conoscenza dei database
- capacità di ragionamento logico ed analitico
- buone capacità di comunicazione scritta e verbale
- capacità di problem solving
La pulizia dei dati è il processo di correzione o rimozione di dati errati, danneggiati, formattati in modo errato, duplicati o incompleti all'interno di un set di dati al fine di migliorarne la qualità.
Essendo un Data Analyst da molti anni ho potuto cimentarmi in alcuni progetti davvero stimolanti. Il mio progetto di analisi dei dati più difficile è stato sicuramente quello riguardante gli animali in via di estinzione. Dovevo prevedere quanti animali sarebbero sopravvissuti fino al 2020, 2050 e 2100. Ho iniziato studiando e analizzando i dati disponibili: i vari habitat degli animali, i predatori e diversi altri fattori, infine ho fatto le mie previsioni. E' stato molto impegnativo ma alla fine i risultati sono stati soddisfacenti.
Per quanto riguarda gli strumenti di analisi dei dati mi ritengo un tradizionalista: per me i software più utili rimangono Microsoft Excel e Microsoft Access. Li conosco bene e riesco ad ottenere buoni risultati e inoltre sono disponibili in quasi tutte le aziende.
I dati, dopo essere stati elaborati, si trasformano in informazioni utili nel processo decisionale delle aziende. A tale scopo esistono in commercio diversi software per l'analisi dei dati ciascuno con le sue caratteristiche e funzionalità, che aiutano a memorizzare ed analizzare i dati, creare rapporti ed altro.
Gli strumenti più utilizzati sono:
- Apache Hadoop
- Flume
- Xplenty
- Oracle Data Warehouse
- Pentaho
I metodi di convalida dei dati sono due:
- lo screening dei dati: in questo passaggio vengono utilizzati diversi tipi di algoritmi per esaminare tutti i dati e rilevare eventuali valori imprecisi
- la verifica dei dati: in cui i valori vengono corretti e quelli invalidati vengono rifiutati
L’analisi dei dati è uno strumento molto importante per comprendere e trasformare grandi quantità di dati in informazioni utili per le strategie aziendali. Ma se non eseguita con attenzione può generare dei risultati inattendibili.
Alcuni dei problemi comuni affrontati dall'Analista dei Dati sono:
- voci duplicate
- errori di ortografia
- dati incompleti
- identificazione dei dati sovrapposti
- dati e valori classificati in modo errato
- file di dati formattato male
Per Data Mining si intende l'estrazione di informazioni utili da una grande quantità di dati. Serve a scoprire modelli nascosti, tendenze future e comportamenti che consentono alle aziende di prendere determinate decisioni.
Con Data Profiling si intende l'analisi dei dati grezzi da set di dati esistenti per statistiche o riepiloghi informativi.
I Big Data sono una grande raccolta di dati estesa come volume, velocità e varietà, che vengono analizzati con metodi tecnologici. Questi dati possono contenere informazioni utili riguardanti i clienti e si rivelano quindi molto preziosi per definire le strategie di vendita e di marketing di un'impresa.
Hadoop e MapReduce sono i framework sviluppati da Apache per l'elaborazione di grandi set di dati.
Hadoop è una piattaforma open-source sviluppata per archiviare e processare grandi quantità di dati velocemente.
E' molto utilizzata da grandi aziende per la sua stabilità e affidabilità.
Mapreduce è un framework software e un modello di programmazione utilizzato per elaborare enormi quantità di dati in parallelo su grandi cluster di hardware, in modo affidabile e tollerante ai guasti.
Informazioni, percorsi di studi, carriera e salario
Il Data Analyst è diventato una figura professionale importantissima grazie alla sempre crescente diffusione dell'uso della tecnologia nella vita quotidiana. Si stima addirittura che questo sia il secondo ruolo più richiesto negli ultimi anni a livello globale.
Il Data Analyst è una figura di grande valore per un'azienda perché è in grado di analizzare i dati rilasciati dagli utenti durante la navigazione sul web, raccoglierli, organizzarli, interpretarli e fornirli ai responsabili aziendali per poter elaborare delle strategie di incremento del business, dette data-driven.
Percorso di studi di un Data Analyst
Il Data Analyst deve essere una persona appassionata di tecnologie e abile nei calcoli. Senza queste premesse, è consigliabile non intraprendere un percorso per coprire questo ruolo.Il primo passo è quello di intraprendere un percorso universitario inerente all'informatica o anche alla statistica, all'economia, alla matematica o anche al marketing. Questo perché il Data Analyst deve stare stretto contatto con gli uffici marketing delle aziende dove viene assunto. In questi corsi di laurea, lo studente impara l'algebra, la statistica, a utilizzare i linguaggi di programmazione e il machine learning.
Non è obbligatorio proseguire gli studi con una formazione magistrale o un master, ma queste scelte sono altamente consigliabili in quanto preparano già lo studente a entrare nel mondo del lavoro. Si può già entrare a far parte di un'azienda attraverso uno stage e passare poi a dei contratti di lavoro veri e propri, oppure optare per corsi di formazione per acquisire una qualifica. Non c'è un percorso obbligatorio per tutti i Data Analyst, ma maggiori saranno le qualifiche che lo studente acquisirà, maggiore potrebbe essere il salario.
In questo lavoro servono intuito e capacità analitiche che, certamente, un corso teorico o accademico possono dare, ma l'esperienza sul campo insegna esattamente come raccogliere e trattare i dati. Le giornate al lavoro migliorano non solo le abilità tecniche, ma anche le capacità di comunicazione, l'approccio analitico e il problem solviing.
Sbocchi professionali del Data Analyst
Il Data Analyst può lavorare per qualsiasi tipo di grossa azienda, dalle assicurazioni alle banche, da attività concentrate sull'IT alla Pubblica Amministrazione, dagli e-commerce al mondo dell'intrattenimento. Ovunque si lavori col computer, c'è bisogno di un Data Analyst.Il Data Analyst può quindi lavorare nel settore pubblico o nel privato, in base all'azienda che lo assume. L'evoluzione di questo ruolo è ricoperta dal Data Engineer e dal Data Scientist, ovvero gli esperti del settore che trattano dati più complessi.
Le aziende che più fanno richiesta di Data Analyst sono la finanza, i social media e il settore medico. Gli sbocchi professionali del Data Analyst sono innumerevoli, poiché è indispensabile in tutte quelle aziende le cui strategie di business passano inevitabilmente dalla raccolta di dati.
Salario di un Data Analyst in Italia
Lo stipendio mensile di un Data Analyst dipende dalla sua esperienza. Si stima che, in Italia, una figura junior guadagni circa 800€ netti al mese, mentre un esperto anche fino a 3000€. Un Data Scientist guadagna circa 1000€ in più netti ogni mese, mentre un Engineer poco più di quest'ultimo.Categorie
