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Data Analyst – Le nuove figure dell’ AI

Ott 10, 2020

Data Analyst

Data Analyst: chi è e cosa fa in azienda

La rivoluzione tecnologica che l’AI sta portando con se cambia molti aspetti del nostro vivere quotidiano e del modo d’intendere il lavoro.

Il diffondersi di questi nuovi sistemi tecnologici crea sempre di più un indotto lavorativo nei vari settori del mercato, generando nuove opportunità lavorative che nascono dai bisogni e dalle esigenze portate dalla trasformazione digitale che stiamo vivendo. Un esempio può essere rappresentato dall’affermarsi della figura professionale del Data Analyst.

Il Data Analyst (analista dei dati), benché sia una figura professionale che ormai da tempo fa parte del mercato del lavoro, trova una nuova importanza con l’avvento delle AI e la progressiva datificazione del nostro sistema globale.

Ma perchè servono sempre più Data Analyst?

La società contemporanea basa le sue radici informative sul dato e sulla sua diffusione. Prova di questo, il diffondersi di piattaforme e soluzioni dotate di AI che permettono di raccogliere, analizzare e rendere operativi grandi quantità di dati al fine di operare scelte strategiche e consapevoli in svariati ambiti. In questo contesto saper interpretare i dati diventa una necessità oltre che un’opportunità.

Data Analyst: quali sono le sue mansioni

Il Data Analyst è una figura professionale richiesta (in modo sempre più crescente) da molteplici settori di business.

Questa figura all’interno dell’azienda ha la responsabilità di raccoglie, analizzare e conservare correttamente i dati. Inoltre, grazie ad analisi statistiche, supportate talvolta da piattaforme, il Data Analyst è in grado estrapolare informazioni da dati di diversa provenienza (web e social analytics, data base, CRM, sensori disposti in ambienti fisici, ecc.) per permettere alle varie figure aziendali di compiere scelte strategiche e/o operative.

Data la grande eterogeneità nei dati a disposizione dell’azienda, il Data Analyst avrà il compito cruciale di raccoglierli in modo sistematico, organizzarli, omogeneizzarli, controllarne la qualità tramite tecniche di Data Quality e infine processarli conducendo analisi e inferenze.

Data Analyst

Il Data Analyst ha molteplici competenze tra cui un’approfondita conoscenza in ambito tecnologico e statistico su vari argomenti come:

Le 7 Top skill che un Data Analyst deve possedere secondo Forbes

Nell’articolo di ForbesTop 7 Skills You Need To Have As A Data Analyst” scritto da Eva Murray, vengono presentate le 7 top skill che un Data Analyst deve possedere:

1. Business acumen

Conoscere la strategia aziendale, la sua posizione nel mercato e come si differenzia dai suoi concorrenti, al fine di migliorare la comprensione dei dati rendendo più semplice l’individuazione dei segnali positivi o di allarme e potendo così condividere le informazioni più rilevanti.

2. Technical know-how

Possedere conoscenze tecnologiche e statistiche e saper utilizzare software specifici e programmi di analisi. Sarà compito del Data Analyst identificare le informazioni significative provenienti dai dati grezzi. Questa abilità richiede molte competenze tecniche oltre alla volontà e curiosità di stare al passo con gli sviluppi tecnologici.

3. Communication skills

Questa figura professionale deve possedere ottime capacità comunicative. Il Data Analyst, oltre alle basilari competenze di data visualization, come vedremo nell’ ultimo punto, dovrà essere in grado di esporre i risultati a differenti tipologie di utilizzatori, anche servendosi di dashboard digitali specifiche che permettano di presentare le informazioni in molteplici forme e linguaggi.

4. Stakeholder management skills

La capacità di rapportarsi e relazionarsi in modo collaborativo, cercando di promuovere uno scambio continuo di idee e informazioni in modo da rispondere correttamente alle esigenze di approfondimento degli stakeholder è una competenza importante per questa figura. In questo modo, il Data Analyst sarà in grado di conoscere via via i reali bisogni informativi ed estrapolare di conseguenza le informazioni necessarie.

5. Critical thinking

“Critical thinking involves going (and thinking) above and beyond that task at hand.”

Il pensiero critico implica andare (e pensare) oltre al compito specifico di quel momento. Questo richiede curiosità e volontà nell’approfondire e indagare per cogliere nuovi e inaspettati andamenti o punti di vista.

6. Presentation skills

Abilità e capacità nel presentare e condividere in modo chiaro ed efficace le informazioni ricavate, utilizzando una struttura chiara e facile da seguire che sia in grado di comunicare le informazioni chiave in un ordine logico. Durante la presentazione, sarà compito del Data Analyst utilizzare dashboard interattive al fine di migliorare l’efficacia comunicativa.

7. Data visualization skills

Conoscenza e padronanza delle tecniche di Data Visualization e relativi software e tool dedicati. Aiutandosi con report, dashboard e grafici, il Data Analyst comunica in modo più efficace servendosi di dati in real-time, personalizzazioni e alert.

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