Data analysis: cos'è e come formarsi

Nel mondo delle nuove professioni nate a partire dalla digitalizzazione crescente, quella del data analyst è una figura da approfondire con attenzione. Perché? Presto detto!

Il data analyst è una professione emergente che sarà sempre più richiesta nel mercato del lavoro, perché è la persona in grado di analizzare le informazioni e restituirle affinché siano utili per uno scopo predefinito. L’applicazione dei dati e la loro raccolta avvengono ormai in ogni settore, dalla medicina alle vendite passando per il settore bancario, la logistica o la ricerca, fino ad applicazioni quali il Search Engine Marketing (SEM). E diverranno sempre più diffusi perché raccogliere e (saper) leggere le informazioni sarà una risorsa di business intelligence sempre più centrale per le aziende, di qualunque dimensione, in grado di generare un vantaggio competitivo ma anche per le istituzioni, per intercettare i bisogni della cittadinanza e orientare le politiche.

Molti data analyst hanno una formazione di tipo tecnico scientifico quali matematica, fisica, economia ecc. Questo permette loro di saper trattare informazioni a livello quantitativo, e di analizzarle da questo punto di vista. Ma non solo matematica: un data analyst può avere anche una formazione di tipo umanistico, in particolar modo se proviene da un percorso di studi in scienze sociali perché sarà in grado di trattare i dati e le informazioni, raccoglierli e analizzarli, e restituire risultati aggregati in forma grafica, valutarne la qualità e la presenza o assenza di schemi ricorrenti. Da questi dati e informazioni sarà possibile orientare le scelte in modo strategico e quindi tradurle in azioni o intercettare nuove tendenze prima della concorrenza.

Analizzare i dati è una competenza trasversale, utile se si ha un background nelle STEM (scientifico, tecnologico, ingegneristico, matematico) ma anche nelle scienze sociali o nella comunicazione: basti pensare per esempio alle serie storiche o al web marketing, alle immagini, alle tracce audio: informazioni che possono essere sintetizzate attraverso immagini per essere più fruibili ed efficaci da condividere per migliorare le performance proprio grazie a questi strumenti di data management. Se poi i dati che si trattano rispondono alle 3V (velocità, volume, varietà) siamo di fronte ai Big Data: in quel caso fare data analysis, anzi, big data analysis, sarà ancora più importante, profittevole e remunerativo.

Sia che si abbia una formazione tecnico scientifica o più umanistica, chi lavora come data analyst deve avere capacità di analisi, osservazione, valutazione, capacità critiche e di ragionamento logico. In altre parole, può essere uno Sherlock Holmes delle informazioni!

Un corso in Data analysis permette di avere subito competenze spendibili nel mercato del lavoro. Si calcola che circa il 50% delle aziende oggi hanno un professionista di Data analysis e questa tendenza sarà destinata ad aumentare, soprattutto con l’intelligenza artificiale e il machine learning. Rappresenta una buona qualifica da inserire nel proprio curriculum: software gestionali di ultima generazione come Tableau o Power BI dispongono di un’ottima grafica per la visualizzazione dei dati e sono molto importanti per il lavoro, per generare report di vendita o stock di magazzino, per fare due esempi pratici. Un Data analyst oggi può anche contare su una buona remunerazione, con una RAL variabile dai 27.000 ai 30.000 euro in Italia (fonte Glassdoor), ma ancora di più all’estero.

In un mondo sempre più digitalizzato, dove le informazioni viaggiano alla velocità della luce e rappresentano la nuova forma di ricchezza, allora la Data Analysis rappresenta una skill trasversale che restituisce subito un riscontro nel mondo del lavoro, per qualificarsi, aggiornarsi o riqualificarsi.