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?
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.
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.
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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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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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.
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.
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.
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.