Il data analyst è una figura professionale che utilizza i dati per risolvere problemi per creare opportunità per la propria azienda e ottenere un vantaggio competitivo.
Il data analyst (analista dei dati) collabora con i manager dei diversi reparti aziendali (marketing, logistica, risorse Umane e così via) con project managers e data scientists per identificare i problemi che rallentano il business e che possono trovare una soluzione tramite l'analisi statistica dei dati.
Innanzitutto, identifica gli obiettivi dell'analisi dei dati con dirigenti e PM, raccoglie i dati da fonti interne ed esterne, organizza e struttura i dati e ripulisce i database per scartare i dati irrilevanti.
Infine, rileva e corregge eventuali errori nei sistemi di raccolta e conservazione dei dati, li analizza, individua schemi e trend e crea report e documenti con i risultati delle analisi da presentare ai responsabili.
Per diventare data analyst è consigliata una laurea in materie scientifiche come Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, oppure in Economia, Finanza o Business Administration, corsi di studio che consentono di apprendere materie fondamentali come la statistica, la probabilità e l'informatica.
Deve anche conoscere i metodi per la raccolta dei dati, tecniche e strumenti di analisi statistica e possedere competenze avanzate in data management, data modeling, data mining e data enrichment, cluster analysis e text mining.
Deve inoltre conoscere e programmare software come SAS, che permettono di accedere, gestire, memorizzare e analizzare enormi quantità di dati in modo efficiente, e i più comuni software di analytics e di BI.
Per saper elaborare i risultati e illustrarli al meglio deve saper utilizzare strumenti di reporting e tecniche di data visualization.
A seconda dell'azienda e del settore, potrebbero poi essere richieste anche delle conoscenze specifiche di tipo finanziario, amministrativo-contabile o di web marketing.
Un data analyst deve possedere competenze avanzate in statistica e matematica, conoscere i linguaggi di programmazione (SQL, Python, R, VBA), i DBMS (DataBase Management Systems), gli strumenti di Business Intelligence e di data visualization.
Completano il profilo pensiero analitico, capacità organizzative e gestionali oltre che comunicative scritte e verbali, attenzione ai dettagli e propensione al problem solving.
Generalmente si parte dalla posizione di data analyst junior per poi ricoprire ruoli senior e diventare, ad esempio, chief data analyst o data scientist.
Ci si può anche specializzare in settori specifici in qualità di analista di mercato, che aiuta le aziende a pianificare le strategie di vendita e di promozione commerciale, come analista di digital marketing, esperto nell'analisi di dati per la pianificazione delle strategie di marketing online, e come attuario, che elabora dati usando la statistica e il calcolo delle probabilità per fare previsioni e pronostici in ambito assicurativo, previdenziale e finanziario.
Lo stipendio medio è di 34.600 euro lordi all'anno (circa 1.800 euro netti al mese). La retribuzione può partire da uno stipendio minimo di 14.000 euro lordi all'anno, mentre lo stipendio massimo può superare i 65.000 euro lordi all'anno.
Una professione perfetta per chi possiede abilità di ragionamento logico e analitico e possiede solide basi matematiche per analizzare dati e ottenere informazioni utili.
Le possibilità di impiego sono presenti in settori molto diversi, dalla sanità alla produzione industriale, dalla consulenza al retail, dal settore del turismo a quello immobiliare.
Inoltre, si tratta di un lavoro che permette stipendi elevati.
