Data analyst: una professione in crescita e ben retribuita

In un mondo sempre più connesso e legato alla tecnologia, figure professionali come quelle del data analyst vengono ampiamente ricercate: ma lo stipendio offerto dalle aziende è buono?

Data Analyst a lavoro

Ogni giorno viene generata una miriade di dati, da ogni singolo individuo. Queste preziosissime informazioni servono in diversi comparti ma sono ambite soprattutto dalle aziende che vendono beni e servizi. Ecco perché il data analyst, il professionista che è capace di trasformarli praticamente in quello che è definito il “nuovo oro”, come fosse un moderno alchimista, diviene una figura fondamentale nella strategia di business aziendale, in grado di far raggiungere gli obiettivi prefissati.

Chi è il data analyst e cosa fa

Per comprendere al meglio che tipo di lavoro svolge questo genere di professionista, si può iniziare a dire che il data analyst lavora sempre a supporto di qualcun altro e utilizza le sue peculiarità e il frutto dei suoi studi per rispondere alle domande/esigenze del cliente. Ogni azienda che basa le sue strategie dalla comprensione dei dati in suo possesso necessita senza dubbio di un analizzatore di queste informazioni: il data analyst può rappresentare il “la” nelle decisioni dell’azienda stessa, dà supporto nella comprensione dei risultati ottenuti o meno dopo aver attuato determinati processi, e fornisce ovviamente tutte le informazioni utili a far crescere il business – o ottimizzare le risorse o risolvere problematiche – di suddetta azienda. Non stupisce il fatto che ci voglia una personalità ben formata per svolgere un’analisi efficace: quelli da trasformare in concetti concreti – e soprattutto comprensibili ai non addetti ai lavori – sono flussi di dati dai volumi davvero imponenti e, oltretutto, continui.

Quali strumenti digitali o tool vengono utilizzati dal data analyst per svolgere il suo lavoro?

Il mercato offre molteplici strumenti, che vengono scelti in base all’obiettivo da raggiungere: dal classico Excel ai vari tipi di database aziendali, il lavoro fondamentale è quello di creare – attraverso un linguaggio di programmazione – comandi che possano “pescare” i dati con un determinato criterio per poi aggregarli. Non da ultimo, il data analyst va a creare e aggiornare reportistica e dashboard grafiche chiare, in tempo reale. Tra i vari software utilizzati in questo campo, vanno menzionati SAS (Statistical Analysis System), Apache Spark, o più semplicemente conosciuto come Spark, R Programming – che è un linguaggio di programmazione open source – e Python.

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Quali sono i compiti del data analyst e le sue responsabilità?

Scendendo un po’ più nel pratico, andiamo a esaminare quali compiti deve assolvere questo professionista, e quali risultati comportano le sue azioni. Innanzitutto il data analyst deve collaborare con tutte le figure preposte dell’azienda/realtà cui presta servizio, ovvero i manager di ogni reparto – marketing, risorse umane, ricerca e sviluppo, sales eccetera) con cui individuare l’eventuale problema da risolvere oppure per rispondere a quelle che sono le singole richieste.

I dati consegnati con cura al data analyst possono provenire dai database o software gestionali aziendali, dai social network, ma anche da transazioni finanziarie e ricerche di mercato. Queste informazioni hanno dunque una forma e una struttura diverse tra loro e necessitano di altrettanti diversi strumenti per essere trasformati in un concetto univoco e chiaro. Il data analyst ha la responsabilità intrinseca del valore attribuito all’interpretazione di tutte queste componenti, laddove esse servano – ad esempio – a stabilire se una campagna pubblicitaria abbia funzionato e abbia incrementato le vendite, oppure se il personale addetto a certe mansioni le esegue con regolarità, o ancora, se il target individuato per la fornitura di beni o servizi sia quello più idoneo.

Va da sé che il rapporto consegnato all’azienda si rivela di vitale importanza per la stessa. Nell’immaginario collettivo il data analyst è colui che lavora per grandi aziende o multinazionali, ma non è sempre così: le sue capacità possono servire anche e forse soprattutto a quelle piccole e medie imprese che necessitano di inserirsi con successo in un mercato sempre più competitivo.

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Come si diventa data analyst?

Ecco che per diventare data analyst occorre una preparazione elevata e il raggiungimento di competenze che solamente l’università e le specializzazioni in ambito scientifico, matematico, informatico e ingegneristico possono garantire. Non esiste un percorso univoco ed esclusivo per arrivare a svolgere questo tipo di professione, anche se naturalmente alcune skills sono imprescindibili; oltre ad una laurea in statistica o in ingegneria, ad esempio, si può seguire dei corsi di specializzazione – sempre più presenti anche nelle università – in data science ad esempio, che vanno a integrare diverse discipline inerenti la matematica, la statistica e l’informatica. Non debbono mancare però conoscenze in campo finanziario, contabile, business administration e finanza. In ogni caso, il cammino è davvero molto lungo e non esente da difficoltà.

Quali sono le caratteristiche che deve possedere, dunque, un data analyst?

Senza dubbio il pensiero analitico e “investigativo”, innate capacità di gestione del dettaglio, formazione in problem solving, ottime capacità comunicative e relazionali, flessibilità mentale e curiosità, nonché esperienza nel mondo del web marketing. Una mentalità ibrida, insomma, che possa tenere sotto controllo elementi rigidi e talvolta aridi – come possono esserlo i numeri – e al tempo stesso riesca a trasformarli in maniera creativa e semplice da sfruttare a seconda della realtà per cui lavora, che ovviamente può essere molto variegata.

Dove può trovare lavoro un data analyst

Un data analyst può fortunatamente aspirare a trovare un impiego in molti settori; come in tutte le professioni, naturalmente, ci vuole un po’ di pazienza prima di trovare la giusta dimensione, adatta alla propria personalità. Un data analyst junior può fare velocemente carriera e ricoprire posizioni sempre più importanti – nonché remunerative – come chief data analyst o data scientist. Le competenze vengono richieste da diverse realtà: dall’informatica alla telefonia e molteplici tipi di offerta di servizi, come banche, assicurazioni, trasporti, agenzie stampa e digitali, e naturalmente attività di e-commerce, piccola e grande distribuzione, e persino nelle pubbliche amministrazioni e nell’industria. C’è da ben sperare, dunque, di trovare una posizione e cominciare a farsi una carriera e una buona reputazione.

Quanto arriva a guadagnare un data analyst?

In un frangente molto ampio come questo, si possono inquadrare diverse categorie retributive per il data analyst; la maggior parte delle figure viene impiegata per analizzare dati all’interno di un’azienda con gli strumenti più semplici e “classici”, e l’offerta economica viene basata proprio su questo, ma nei livelli più alti – dove il data analyst arriva anche a implementare modelli statistici molto complessi o algoritmi di machine learning – il discorso cambia e con esso anche l’inquadramento destinato al professionista.

Secondi i dati pubblicati annualmente dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence  lo stipendio medio annuale di un data analyst in Italia si aggira intorno ai 27.000,00€, laddove una “new entry” riceve compensi per circa 9.000,00€ l’anno e via via che aumenta la condizione seniority può arrivare a guadagnare anche fino ai 40.000,00€ annui. Un dato è certo: questa professione è in netta crescita: dall’attuale percentuale di aziende italiane che ad oggi si servono di data analyst – siamo intorno alla metà sul territorio – si stima che a breve saranno più del 75% a includere nel loro organico dei data analyst.