Cos’è un Data Analyst? Stipendio, Responsabilità, Competenze, & Percorso di Carriera

Il World Economic Forum nel Rapporto sui lavori del futuro 2020 ha elencato l’analista di dati come il secondo lavoro in più rapida crescita. Secondo la stima di Glassdoor, lo stipendio mediano di un Data Analyst è di 71.228 dollari all’anno negli Stati Uniti. I dati sono il nuovo petrolio. W. Edwards Deming, uno statistico e autore americano, ha detto che “In Dio crediamo. Tutti gli altri devono portare dati.” I dati hanno un enorme potenziale che può essere utilizzato per la crescita aziendale e la presa di decisioni. L’analisi dei dati si riferisce alla manipolazione dei dati per estrarre informazioni utili. Poiché i dati continuano a crescere esponenzialmente, aumenta anche la necessità di qualcuno che possa analizzare questi dati.

Cos’è un Data Analyst?

L’analista di dati osserva modelli e tendenze nei dati e li descrive. Aiuta le organizzazioni a identificare opportunità e a prendere decisioni basate sui dati. L’analista di dati deduce le cause dietro eventi specifici e lo fa creando report, dashboard, visualizzazioni dei dati e presentazioni. Nel settore sanitario, analizzano i dati medici per migliorare il lato aziendale degli ospedali e l’assistenza ai pazienti. Nel settore finanziario, suggeriscono piani di investimento e strategie aziendali basate sui dati finanziari.

Descrizione del lavoro di Data Analyst

Gli analisti di dati hanno molto da fare, dalla raccolta dei dati alla comunicazione dei risultati. La descrizione dettagliata del lavoro di un analista di dati è la seguente: Raccolta dei dati: La raccolta dei dati è il primo passo nel ciclo di vita dell’analisi. In grandi aziende dove i ruoli e le responsabilità sono chiaramente definiti, gli analisti di dati ricevono i dati dagli ingegneri dei dati. Altrimenti, i dati sono ottenuti attraverso database interni o fonti esterne. Pulizia dei dati: Nella maggior parte dei casi, i dati non sono puliti. Contengono valori mancanti, record duplicati e incoerenze di formattazione. Prima dell’analisi, i dati vengono pre-elaborati in un formato adatto all’analisi dei dati. Analisi dei dati: In questo passaggio, l’analista di dati studia i dati per cercare informazioni utili. Esegue test statistici e visualizza la distribuzione di variabili singole e le relazioni tra più variabili. Guarda i dati da diverse prospettive utilizzando vari strumenti statistici, di visualizzazione e di business intelligence (BI) e grafici per ottenere informazioni più approfondite. Interpretazione dei dati: L’interpretazione dei dati si riferisce alla documentazione dei risultati e dei dati nel contesto del problema aziendale. In questo passaggio, l’analista di dati risponde a domande critiche e arriva a conclusioni rilevanti. Comunicazione delle informazioni: Infine, l’analista di dati condivide le informazioni chiave con il team, compresa la direzione e gli stakeholder. Sulla base dei risultati, l’analista di dati suggerisce strategie, compreso l’identificazione di nuove opportunità, il miglioramento dell’efficienza operativa, il miglioramento delle campagne di marketing, ecc. Le informazioni vengono condivise attraverso report, presentazioni, dashboard e visualizzazioni.

Come diventare un Data Analyst?

Competenze di programmazione: La programmazione è la competenza tecnica più importante per gli analisti di dati. Un analista di dati dovrebbe avere una conoscenza decente di SQL (Linguaggio di query sequenziale) per inserire, estrarre e aggiornare i dati nel database relazionale. Il candidato deve essere proficiente in Python o R. Statistica: La statistica è necessaria per studiare, analizzare, visualizzare e interpretare i dati per prendere decisioni informate. Molte tecniche di visualizzazione dei dati richiedono una solida comprensione della statistica. Ad esempio, la creazione di un grafico a dispersione richiede la comprensione della regressione e della correlazione, e un grafico a box richiede la comprensione delle misure di tendenza centrale e dispersione. Competenze di visualizzazione dei dati: Un’immagine vale più di mille parole. Gli analisti di dati utilizzano le visualizzazioni per presentare le informazioni al team e agli stakeholder non tecnici. Utilizzano strumenti come PowerBI, Tableau, Excel e librerie Python come Matplotlib e Seaborn per creare visualizzazioni. Esistono vari grafici, ma la scelta dello stile giusto è necessaria per trasmettere il messaggio. Competenze soft: La comunicazione è la competenza soft più critica per gli analisti di dati. Comunicare efficacemente le informazioni chiave al team tecnico e agli stakeholder può aiutare un’azienda a modificare la sua strategia. Un analista di dati dovrebbe avere una buona presentazione e attenzione ai dettagli per trasmettere il suo punto di vista. Dovrebbero avere pensiero critico e creatività per vedere i dati da più prospettive. Un analista di dati ha bisogno di avere competenze di risoluzione dei problemi e di gestione dei progetti per rispondere efficacemente alle domande poste dagli stakeholder e dai datori di lavoro e completare il progetto. Molti piattaforme di Edtech insegnano le competenze necessarie per diventare un analista di dati. Iscriversi alle certificazioni appropriate aiuterà a imparare le competenze e a migliorare la credibilità come esperto. È possibile ulteriormente approfondire la propria esperienza applicando le competenze acquisite a set di dati reali. La presentazione e la documentazione efficace di questi progetti aiuteranno a ottenere il primo lavoro di analisi dei dati.

Percorsi di carriera per gli analisti di dati

L’analisi dei dati è un settore diversificato e ha molti ruoli lavorativi nel settore dell’analisi, che sono i seguenti:

• Analista aziendale
• Analista operativo
• Analista finanziario
• Analista di marketing
• Analista di rischio

A seconda delle competenze, degli interessi e dell’esperienza, è possibile perseguire una carriera in uno di questi ruoli. I percorsi di carriera per gli analisti di dati includono anche diventare analisti senior, passare a ruoli di data scientist o avanzare in ruoli di gestione. Gli analisti di dati attualizzano il potenziale dei dati grezzi utilizzando metodi statistici e strumenti di visualizzazione. Inoltre, molti ruoli lavorativi sotto l’ombrello dell’analisi dei dati continueranno a crescere fino al prossimo decennio. Vuoi più contenuti correlati all’AI? Visita unite.ai.