Data Analyst: cosa fa, skills, quanto guadagna e come diventarlo

Il Data Analyst è una figura professionale fondamentale per il digital marketing e molto ricercata dalle aziende al giorno d’oggi.

Chiunque disponga di uno strumento tecnologico che abbia accesso ad una connessione Internet, si trova a navigare in rete. La popolazione mondiale è sempre online: quotidianamente milioni di utenti accedono al web e trascorrono il loro tempo ad interagire sui Social, sfogliare e leggere post su Facebook, Instagram o Whatsapp, o ad acquistare beni e servizi.

Ogni giorno vengono generati una quantità di dati enorme che diventano una miniera d’oro per le aziende, le quali offrono sul mercato i loro prodotti. Questi Big Data richiedono tecniche di analisi specifiche e tecnologie adatte al fine di ottenere le informazioni che realmente servono al business di un’azienda.

Per fare questo servono delle figure che siano capaci di comprenderne la complessità avvalendosi di strumenti di ricerca specifici e mirati.

Qui entra in gioco la figura del Data Analyst, letteralmente Analista dei Dati, una professione molto in voga, in quanto i dati sul mercato costituisco per le aziende il nuovo “oro nero”. Egli è come il radar o il GPS per un transatlantico. Certo, qualche temerario naviga ancora a vista, ma nel mondo del business navigare a vista è spesso sinonimo di fallimento.

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Che cosa fa un Data Analyst?

Precisamente il Data Analyst si occupa di analizzare e interpretare i dati a sua disposizione con lo scopo di carpirne informazioni utili al business di un’attività, anticipando i trend futuri. Un’analisi dei dati ottimale mostrerà un quadro chiaro di dove sei, dove sei stato e dove dovresti andare.

Si tratta di una delle professioni digitali più gettonate e il suo lavoro è indispensabile per sviluppare teorie che possano portare benefici tangibili e, nel complesso, permettere al management di prendere decisioni data-driven, ovvero di scegliere soluzioni fondate su argomenti oggettivi e non su sensazioni personali. 

Attraverso la raccolta di queste informazioni, le aziende possono avere una conoscenza più approfondita del loro settore, del loro pubblico e della loro attività nel complesso.

I principali compiti del Data Analyst sono:

• comprendere la tipologia di ricerca da svolgere;
• analizzare i dati in base alle diverse fonti da cui provengono;
• selezionare quelli utili;
• organizzare i dati e creare dei cluster;
• verificare la qualità dei dati, individuare gli errori nella raccolta e se ci sono dei duplicati (pulizia dei dati);
• interpretare i dati per individuare trend e modelli attraverso modelli statistici;
• creare e aggiornare la reportistica;
• comunicare e presentare i risultati dell’analisi ai responsabili aziendali e ai dirigenti tramite l’utilizzo di report, tabelle e grafici.

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Competenze e Soft Skills del Data Analyst

Il Data Analyst si preoccupa di comprendere e stilare degli insight, delle intuizioni, dai dati. Lavora a stretto contatto con i manager dei reparti aziendali, con i Project Manager e i Data Scientist cercando di risolvere i problemi che rallentano il business aziendale apportando soluzioni attraverso l’analisi delle informazioni.

I dati da elaborare provengono da varie fonti e hanno una forma differente, infatti possono essere valori alfanumerici, foto, video, documenti che devono essere organizzati in modo tale da poterne permettere il confronto e l’analisi.

Per questo motivo i principali requisiti di un Data Analyst, utili a riempire il suo bagaglio professionale, sono:

• preparazione in ambito statistico e matematico;
• conoscenza dei linguaggi di programmazione (SQL, Phython, SAS, R, VBA);
• padronanza dei fogli di lavoro Excel;
• conoscenza dei DBMS (Database Management System);
• dimestichezza con i tool di Data Visualization (Power BI, Tableau, IBM);
• abilità nell’utilizzo di strumenti di Business Intelligence;
• conoscenza dei principali software web analytics.

Invece, le soft skills maggiormente richieste ad un professionista di questo settore sono:

• pensiero analitico;
• capacità di comunicazione scritta e verbale;
• attitudine a lavorare in team;
• capacità di lavorare sotto pressione;
• propensione al problem solving.

Dove lavora e quanto viene pagato un Data Analyst?

È legittimo domandarsi dove lavorano i Data Analyst, in quale luogo e contesto si compie la loro magia con i dati. Si tratta di una figura professionale fortemente richiesta dalle aziende e che si presta a diverse opportunità di impiego anche in ambiti diversi tra loro. I settori più ricercati sono: informatica, telefonia, e-commerce, banche e assicurazioni, media e comunicazione, sanitari e turistici, retail e GDO, trasporti e logistica e pubblica amministrazione.

Inoltre troviamo società di consulenza specializzate in Business Intelligence che forniscono opportunità di lavoro stimolanti per l’analista dei dati. Il suo lavoro, dunque, si può svolgere in sede o anche da remoto grazie al continuo sviluppo dello smartworking.

Lo stipendio di un Data Analyst cambia in base all’esperienza accumulata, all’area geografica dove lavora e al piano di studi che ha frequentato nel corso della sua formazione.

Lo stipendio medio nazionale per la professione di analista dei dati è di 34.600€ lordi all’anno. La retribuzione per questa figura può andare da uno stipendio minimo di 14.000€ all’anno ad un massimo di 65.000€ all’anno, sicuramente è tra i lavori più pagati in Italia nel campo del digitale.

Un Data Analyst Junior con esperienza lavorativa inferiore ai 3 anni percepirà una retribuzione media complessiva di circa 23.000€ lordi all’anno. Una figura Senior con 10-20 anni di esperienza andrà a guadagnare in media 48.000€, mentre un’analista dati a fine carriera con oltre 20 anni di esperienza può arrivare ad uno stipendio medio complessivo di 51.300€.

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Consigli per diventare un Analista dei Dati

Lavorare come Data Analyst è certamente la scelta professionale più indicata per chi ha una propensione al ragionamento analitico e logico. Bisogna essere curiosi e creativi, rispondere alle domande e avere la capacità di risolvere i problemi e le sfide aziendali. Il suo lato “investigativo” lo spinge a interrogarsi sulle possibili relazioni che si vengono a creare tra i dati per ricavarne informazioni utili per il business aziendale.

Ma quindi cosa bisogna studiare per diventare Data Analyst? La formazione è al primo posto e la risposta a questa domanda è piuttosto ampia: in questo momento, infatti, non c’è un metodo standard per diventare un analista dei dati, bensì diverse strade che possono essere intraprese per arrivare all’obiettivo.

Per acquisire un bagaglio importante nel campo dell’analisi dati, ad esempio, è possibile intraprendere un percorso di laurea triennale o magistrale in materie scientifiche come Statistica, Informatica, Matematica, Ingegneria Informatica, Data Science, ma anche una laurea in Economia, Finanza o Business Administration.

Ma non solo. Difatti, poiché il settore dell’analisi dei dati è molto vasto, è possibile diventare Data Analyst senza laurea specifica, semplicemente iscrivendosi a master o corsi di formazione professionali online con certificazione per acquisire le competenze necessarie a fare carriera in quell’ambito.

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Intervista ad un Data Analyst

Andrea Bonomi, professionista della comunicazione, ha il piacere di presentare e intervistare il dottor Martino Crippa, Statistico e Data Analyst, che in questo momento lavora presso MailUp.

Chi è il Data Analyst?

Il Data Analyst è una figura professionale che va sempre a supporto di una squadra. Il Data Analyst non esiste senza un’azienda o un progetto a cui essere d’aiuto o di supporto.

È un professionista curioso a cui piace capire, piace ricevere delle domande a cui piace provare a rispondere con i dati.

Quali vantaggi porta in azienda il Data Analyst?

In un’azienda che si presume sia data driven, come dicono in inglese, che si muova quindi attraverso processi mossi dal dato, il Data Analyst o il Data Scientist, sfrutta le informazioni che a volte sono più o meno comprensibili o più o meno utilizzabili, per rispondere a delle domande, per aiutare nei processi, per dare strumenti utili a prendere decisioni, per capire se le azioni intraprese dall’azienda, o da un’unità di business hanno un ritorno e funzionano rispetto ad altre.

I tool digital che utilizza nel suo lavoro?

Il mercato offre tantissimi strumenti. Quelli che uso quotidianamente sono strumenti per l’analisi del dato che si interfacciano con diversi database aziendali. Il caso dell’azienda per cui lavoro, MailUp, sono tanti e alcuni vanno a utilizzare grandi volumi di dati. Principalmente sono dei linguaggi di programmazione per andare a pescare il dato e poi aggregarlo. Per mia esperienza, ho utilizzato un software che viene da una casa americana che si chiama SAS, Software Analysis System, SQL e poi R programming, un linguaggio di programmazione open source per l’analisi del dato statistico e poi diversi software di reportistica.

È chiaro che durante la giornata c’è poi anche l’excel, che in qualche modo, come tavolozza, si può affiancare. Direi che questi sono gli strumenti essenziali, poi a seconda di chi vende un database piuttosto che un altro può variare qualcosa.

Python è un altro strumento che si sta introducendo tanto nel campo e prima o poi spero di utilizzarlo. So che ci sono poi tanti strumenti per l’analisi del dato nel campo digitale, da Google Analytics a Facebook Analytics, eccetera. Nel caso del lavoro che ho svolto, sia come ex Consulente Data Analyst, sia per quello che faccio adesso, preferiamo scaricare il dato e portarlo nei sistemi aziendali per poter incrociare più informazioni.

Come diventare Data Analyst? 

Per diventare Data Analyst, a livello formativo, educativo e universitario, ci sono molti percorsi. Io personalmente ho una laurea in Statistica. So che adesso stanno nascendo tante facoltà e corsi online che offrono percorsi misti di Data Science, che incrociano più discipline, una parte informatica, una parte statistica, una parte matematica.

Diciamo che la strada è lunga, questo sicuramente. Come diceva un mio ex datore di lavoro fare l’analista dati non è un cammino, ma è come una rampicata in montagna. Nel senso che spesso ti ritrovi con davanti panorami incredibili; il prezzo da pagare è avere a che fare con molti saliscendi e a volte le salite sono tante e scoscese. Non per scoraggiare nessuno, ma c’è un lavoro di ricerca, di comprensione e arrivare a un risultato è spesso molto arduo.

Molti ragazzi usciti dall’università credono che una volta entrati nel mercato del lavoro, possano subito iniziare a costruire modelli matematici.
Bisogna essere svegli, usare strumenti potenti. Il grosso del lavoro è andare dentro ogni dato. Ribadisco, quello del Data Analyst è un lavoro interessante, a volte arido, ma sicuramente impegnativo.

Qual è la più grande soddisfazione che può avere Data Analyst?

Quando vedi che il servizio che hai creato dà un’utilità. Spesso ti richiedono informazioni con tempistiche molto ristrette, informazioni complesse, piuttosto che informazioni basilari. Si prova, si sbaglia, si cerca di fornirle. Qualche volta ci vuole un po’ più tempo, altre volte meno. Sapere o vedere che alcune ipotesi che hai fatto, sono poi supportate dai dati e vedere dall’altra parte che l’attività che hai fatto è utile e ha portato valore, questo è soddisfacente.

Parlando del mio quotidiano, adesso sto collaborando con il settore commerciale e ho scoperto che in tanti stanno usando un report che avevo fatto io. Due persone mi hanno ringraziato dicendomi che nell’attività questo mio lavoro di reportistica li ha aiutati molto. 

Con quali figure professionali del digitale il Data Analyst interagisce?

Nella mia esperienza personale, ma guardando anche a quella dei miei colleghi, ho visto che i Data Analyst si interfacciano spesso con i SEO oppure con le figure che creano contenuti. MailUp, per esempio, crea e offre report inerenti l’utilizzo dell’e-mail marketing in Italia, questo perché può contare su una grande base dati e molti clienti che possono rappresentare l’utilizzo del digitale in Italia.

Oppure ho visto alcuni miei colleghi interfacciarsi con il team di prodotto per l’evoluzione dello stesso, altrimenti con la business unit di UI e UX designer per l’utilizzo e l’evoluzione della piattaforma, per vedere cosa può essere migliorato, quali nuove funzionalità possono essere inserite, per arrivare alla divisione marketing così da essergli di supporto nel momento in cui sviluppa campagne. Con il marketing gli obiettivi possono essere la misura del ROI, la generazione dei target, la comparazione delle “performance” delle diverse campagne.

L’azienda ha sempre necessità di tracciare le informazioni e il Data Analyst ha anche il compito di verificarne la correttezza. Si tratta di un’ulteriore sfaccettatura del lavoro che diventa interessante perché permette di capire i processi aziendali. In conclusione, attraverso il numero, il Data Analyst cerca di trarre informazioni qualitative. Per questa ragione deve conoscere sia i processi, sia le necessità qualitative aziendali, altrimenti diviene a lui impossibile estrarre, trattare e misurare fenomeni tramite i dati. Solo conoscendo il processo di acquisto e il fenomeno registrato, prende significato lo studio dei dati. Questa è una parte importante e anche tra le più difficili del lavoro.

Il tuo alter-ego ideale quale sarebbe?

Un alter-ego con cui avere una collaborazione stretta, un vero e proprio partner per capire da lui in modo chiaro quale dato sta cercando, di quale informazione sente davvero il bisogno, quale domanda gli preme. Ritorniamo a quello che dicevo all’inizio, il Data Analyst è al servizio di altre divisioni aziendali, non è una figura che può esistere da sola. Ha sempre bisogno di una domanda a cui rispondere che lo porti a scoprire dei possibili nuovi insight. Quindi una persona competente, curiosa e che abbia delle domande a cui dare una risposta.

È un lavoro che si può fare anche come libero professionista?

Mi vien da dire sì, è possibile. Sicuramente bisogna avere un dialogo con l’imprenditore o comunque con le altre figure lato cliente perché, come già ripetuto, senza un bisogno è una professione che non esiste. Se si riesce ad avere questo dialogo, a capire queste necessità e ad avere un network di clienti allora sì, sicuramente è possibile.

Se si riesce a instaurare questo dialogo allora è possibile riuscire ad avere una certa clientela, anche se in Italia il mondo delle piccole e medie imprese è sia tutto da scoprire. Guardando al mio passato lavorativo, può succedere che in fondo con i dati disponibili spesso si riesce “solo” a dimostrare ciò che le persone, gli imprenditori sanno già: gli stai fornendo il razionale numerico che prima non avevano. Da quel numerico è poi possibile, dati permettendo, intraprendere un percorso conoscitivo più approfondito, così da affrontare dei problemi. 

Quindi la tua professione è adatta solo ad aziende che iniziano ad avere una certa dimensione?

Questa è una bella sfida. Ti direi no. Non deve essere per forza una corporate; quello determina la mole di dati, la tecnologia che si può utilizzare, i costi. Anzi, il desiderio che ho da sempre – e che non so se riuscirà a vedere uno sbocco – è quello di riuscire ad essere al servizio delle piccole e medie imprese che costituiscono il tessuto imprenditoriale italiano.

Come Data Analyst mi affascina, la possibilità che anche un piccolo imprenditore possa giovarsi dell’analisi dei dati per la sua attività. So di piccoli imprenditori che hanno alcuni analisti nel loro team e magari non investono in marketing. In questo caso essi sono a supporto del controllo di gestione piuttosto che al settore delle vendite, mantenendo però il marketing più sguarnito. Penso che a chiunque sia utile avere una figura che in qualche modo – tenendo conto anche del percorso verso un mondo digitalizzato – gli “macini” i numeri per capire dove sta andando e dove potrà andare.

Una figura in out-sourcing potrebbe fare la differenza per la PMI?

Sì, poi non so in quali tipologie di business potrebbero rientrare. Per intenderci, qualche esperimento l’ho fatto, per amici o parenti. Mio zio vende vestiti e all’epoca mio padre gli costruì un database con le anagrafiche clienti e i dati di vendita. È una dimensione molto più piccola, però potrebbe rientrare nelle attività che svolgo attualmente. Un piccolo strumento che però ha dato un apporto all’attività di mio zio, piccolo imprenditore, con un piccolo negozio di vestiti.

Quanto guadagna mediamente un Data Analyst?

Ho verificato i valori degli stipendi italiani e guardando il mio stipendio e quello dei miei amici a parità di laurea, direi che siamo sopra alla media. La differenza può essere fatta, come accennavo all’inizio, dall’unione della professione del Data Analyst con quella del Scientist.

In questo caso l’Analista dei dati tendenzialmente va a supporto del business, descrivendo gli eventi, senza entrare nel campo dello studio del probabile e del possibile. Anche solo guardando le richieste di lavoro su LinkedIn le offerte di lavoro per Data Analyst e Data Scientist hanno una certa differenza di RAL, di paga, non banale.

Se ti stai chiedendo qual è il lavoro più pagato in Italia nel digitale
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Conclusioni e Consulenza di Carriera

A questo punto dovrebbe essere chiara l’importanza della figura del Data Analyst per le aziende, in particolare per risolvere i problemi e offrire soluzioni e opportunità vantaggiose. Attraverso un’adeguata formazione chiunque abbia la giusta passione e intraprendenza può diventare un’analista dei dati e lanciarsi in questo settore.

E puoi farlo anche tu semplicemente richiedendo un Coaching di Carriera Gratuito con un esperto di digital marketing che ti guiderà verso il percorso più adatto alle tue esigenze.

Diventare un esperto nel campo dell’analisi dati ti permetterà di sfruttare a pieno tutte le informazioni che sono a tua disposizione dove, attraverso la raccolta e lo studio dei dati, potrai sviluppare strategie che ti permetteranno di prendere decisioni per realizzare modelli di business ambiziosi e rivoluzionari per la crescita aziendale.

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Nicola Bonaccorsi

Nato in Toscana, nella provincia di Livorno. Diplomato nel settore turistico e appassionato di sport, cinema e musica.