Nel panorama professionale contemporaneo, la figura del data analyst occupa un ruolo di primo piano. Definita dall’Economist come “il lavoro più interessante del XXI secolo”, questa professione si colloca a cavallo tra informatica, statistica e comunicazione. Nello specifico, il data analyst ha il compito di raccogliere, elaborare e interpretare grandi quantità di dati per ricavare informazioni utili a guidare decisioni strategiche in aziende, enti pubblici, istituti finanziari e organizzazioni internazionali.
La crescente digitalizzazione di ogni settore, dall’industria al commercio, dalla sanità all’istruzione, ha prodotto un’enorme quantità di dati, noti come big data, che solo professionisti esperti sono in grado di gestire in modo efficace. In questo contesto, il data analyst diventa una figura indispensabile per trasformare i dati grezzi in indicazioni concrete e orientate agli obiettivi.
Chi è e cosa fa il data analyst
Il data analyst è un professionista in grado di identificare tendenze, modelli e correlazioni significative all’interno di set di dati complessi. Le sue mansioni comprendono la raccolta delle informazioni da fonti differenti, la pulizia e l’organizzazione dei dati, l’applicazione di modelli statistici, la creazione di visualizzazioni intuitive e la redazione di report dettagliati per supportare processi decisionali.
L’analisi può riguardare diversi ambiti: comportamento dei consumatori, prestazioni aziendali, andamento di mercato, indicatori economici, performance sanitarie o educative. A seconda del settore, il data analyst lavora con strumenti specifici, come linguaggi di programmazione (Python, R, SQL), software di business intelligence (Tableau, Power BI) e piattaforme cloud (AWS, Google Cloud).
Competenze richieste
Le competenze richieste a un data analyst sono trasversali e integrate. È necessaria una solida preparazione in matematica e statistica, accompagnata da conoscenze informatiche, capacità di problem solving e abilità comunicative. Infatti, oltre all’analisi tecnica, il professionista deve essere in grado di raccontare i dati, cioè di presentare i risultati in modo chiaro, comprensibile e funzionale per i decisori aziendali.
La capacità di trasformare numeri e tabelle in narrazioni comprensibili e persuasive è ciò che distingue il data analyst da un semplice tecnico. L’intuizione, l’attenzione al dettaglio e la capacità di comprendere il contesto operativo completano il profilo ideale.
Formazione e aggiornamento continuo
Per diventare data analyst, è consigliabile un percorso universitario in discipline quantitative come informatica, ingegneria, statistica, matematica o economia. Tuttavia, la rapida evoluzione delle tecnologie richiede un aggiornamento costante e, come sottolinea un corso di perfezionamento per data analyst, i professionisti del settore sono portati spesso ad ampliare le proprie conoscenze e competenze nell’ambito dell’analisi strategica, anche quando già in possesso del diploma.
La partecipazione a master, corsi specialistici online, certificazioni e workshop è diventata pratica comune. L’apprendimento continuo è parte integrante della professione, con particolare attenzione agli sviluppi dell’intelligenza artificiale, del machine learning e delle tecniche di data visualization.
Opportunità lavorative e settori di impiego
Il data analyst trova impiego in numerosi settori, con una retribuzione molto variabile. Può lavorare in aziende private, pubblica amministrazione, sanità, banche, telecomunicazioni, logistica, e-commerce, marketing e ricerca scientifica. In un mercato sempre più orientato alla data-driven decision making, le competenze di analisi sono considerate un vantaggio competitivo.La domanda per questa figura professionale è in continua crescita e spesso supera l’offerta di specialisti qualificati. Le prospettive di carriera includono ruoli come data scientist, data engineer, business analyst e chief data officer. Il data analyst è una figura chiave nell’analisi dei dati aziendali. Il suo compito principale consiste nel raccogliere, elaborare e interpretare i dati per supportare decisioni strategiche. Utilizza strumenti statistici e software come Excel, SQL o Python per identificare trend e modelli. Lavorare come data analyst richiede competenze analitiche, attenzione ai dettagli e capacità comunicative. È una professione in crescita, molto richiesta nel settore digitale e utile per ottimizzare processi e performance aziendali.
