il Data Analyst è una delle professioni più richieste al mondo. Scopriamo assieme questa figura.
Siamo sempre online: circa 3,7 miliardi di persone con una connessione a Internet, 2,3 miliardi di utenti attivi sui social media. Anche in Italia la connected life è elevata: 40 milioni di abitanti accede al web ogni giorno e frequenta attivamente i social con quasi 13 ore al mese trascorse a sfogliare e leggere post su Facebook, 9,40 su WhatsApp, 2,51 su Instagram.
Ogni giorno, rispetto al passato, quindi generiamo una quantità enorme di dati, il 90% in più solo negli ultimi due anni. E questi dati, appunto rappresentano una vera miniera per chi offre prodotti e servizi.
Ma questi dati hanno valore solo se siamo in grado di analizzarli, aggregarli e visualizzarli.
Chi è il Data Analyst?
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Il Data Analyst è un professionista, con una serie di skill che permettono alle aziende di analizzare, aggregare i dati per creare nuovi modelli di business e generare vantaggio competitivo sul mercato. Le sue analisi, quindi coprono trasversalmente le unit aziendali, trasformando i dati in informazioni comprensibili.
Quali capacità deve avere il Data Analyst?
Il Data Analyst ha competenze gestionali, statistiche e comunicative. Nello specifico:
- comprende l’origine dei dati e le eventuali possibili anomalie
- analizza il flusso informatico delle informazioni
- interpreta i dati con metodi statistici per identificare problemi di business
- comunica i risultati alle varie aree aziendali.
Quanto è richiesto il Data Analyst sul mercato del lavoro?
Secondo una ricerca di LinkedIn condotta sulle offerte di lavoro postate sul Social Network nel 2015, l’analisi dei dati è la seconda skill più richiesta dalle aziende a livello globale.
Il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti include il Business Data Analyst tra le specializzazioni più in crescita tra il 2010 e il 2020 e inoltre è stato calcolato che le aziende che hanno un Data Analyst crescono del 57%, a conferma di una progressiva maturazione organizzativa.
Quanto guadagna?
Negli Stati Uniti, dove questa figura è più diffusa, lo stipendio supera spesso i 100mila dollari, mentre in Europa le retribuzioni sono più basse ma in costante crescita.
A conferma di ciò, secondo PayScale, l’ente che si occupa di analisi sugli stipendi a livello mondiale, il Data Analyst guadagna una media di 66mila dollari negli USA, mentre in Italia si parte da 30mila euro per le posizioni junior fino a raggiungere i 50mila per professionisti senior.
In quale ambito trova lavoro?
A livello internazionale il Data Analyst lavora in aziende e settori molto diversi fra loro:
- il 26% in Information & Communication Technology
- il 16% in Banche e Assicurazioni
- il 14% nella PA e Sanità
- il 20% nei Servizi
- il 6% in Consulenza
- il restante tra Manifatturiero, Media, Advertising, GDO e Utility.
Quale è il percorso oggi disponibile in Italia?
Nonostante le aziende abbiano compreso l’importanza dell’analisi e della valorizzazione dei dati per accrescere il proprio vantaggio competitivo, i percorsi di formazione in questo settore sono ancora pochi, soprattutto in Italia.
Proprio per questo TAG Innovation School, la scuola del digitale di Talent Garden, ha lanciato Business Data Analysis Master, un Master part time, per un totale di 108 ore di full immersion, che porterà i 25 studenti selezionati nelle aule di Talent Garden Milano Calabiana, con ospiti internazionali, Late Night con aziende di successo e lo sviluppo di un Project Work innovativo.
Il Master in Business Data Analysis mira a formare professionisti capaci di elaborare i dati per le strategie aziendali. Si affronteranno aspetti tecnici poiché il Business Analyst si interfaccia quotidianamente con gli specialisti delle Direzioni IT – Database Administrator, Analisti, Sviluppatori – che si occupano degli aspetti infrastrutturali.
Il suo compito è infatti “trarre valore dai dati”, sviluppando modelli di analisi funzionali utilizzando tecniche di analisi statistica, storica, numerica nonché gli insegnamenti derivanti dall’intelligenza artificiale e dal Data Mining.
L’allestimento di Database – relazionali o post relazionali – così come quello dei Datawarehouse e dei Data Mart restano compiti squisitamente tecnici che tuttavia costituiscono il presupposto indispensabile per operare.
Quali sono i vantaggi del Master in Business Data Analyst?
I vantaggi del Master sono da ricercare soprattutto nella metodologia innovativa:
- community training: i Maestri sono professionisti parte della community dell’innovazione digitale italiana e di Talent Garden che permettono di applicare il principio di condivisione del sapere a partire dalle nuove generazioni per le nuove generazioni.
- Flipped classroom: agli studenti vengono comunicati con anticipo gli argomenti delle lezioni e fornito materiale e indicazioni di approfondimento; l’aula diventa così momento e luogo di confronto e discussione costruttiva, favorendo un apprendimento attivo.
- Participatory approach: la classe è guidata dal Maestro insieme a un Education Specialist: la compresenza di due esperti, uno della materia, l’altro di formazione e metodi di facilitazione, favorisce la partecipazione di tutti gli studenti, garantendo una migliore comprensione dei contenuti.
- Learning by creating, l’evoluzione del noto learning by doing: permette agli studenti, di sviluppare prodotti, servizi e strategie che, attraverso un processo di prototipazione, sperimentazione, test e revisione, possono arrivare sul mercato.
Per concludere
Diventare un buon Business Data Analyst non è affatto semplice, poiché è necessaria una buona dose di pratica e soprattutto conoscere la Data Analysis e le principali tecniche statistiche, matematiche e la fuzzy logic.
Ti riassumo qui in breve tutte le competenze che ricopre un professionista in questo settore:
- sa leggere e interpretare i Data, sviluppandone modelli di business.
- Sa manipolare tali dati attraverso l’uso di tool specifici oltre che utilizzare dati strutturati e non, fonti interne ed esterne all’organizzazione e gli Open Data in modo integrato e funzionale al business.
- E’ in grado di gestire grandi moli di dati (Big Data) provenienti da sensori (IoT), pagine Web e altre fonti non convenzionali.
- E’ un esperto nell’usare i business insight per orientare le strategie (Data- Driven Management) e sa usare Excel, SQL, gli strumenti post SQL e gli Analytics per connettere, gestire e analizzare grandi volumi di dati.
- Presenta analisi di dati attraverso Dashboard personalizzate.
Se vuoi apprendere tutto questo senza perdere ore e ore di fronte ai libri, puoi accedere alla selezione per il Master part time in Business Data Analysis di TAG Innovation School.