Servono infatti a prendere decisioni strategiche, prevedere tendenze ed eventuali problematiche e migliorare l'efficienza operativa.

In questo contesto, c’è una nuova figura professionale che sta diventando sempre più cruciale per piccole, medie e grandi Imprese di ogni settore. Stiamo parlando del Data Analyst, il professionista che ha il compito di supportare le decisioni aziendali grazie all’analisi e interpretazione di questi dati.

Nel concreto, il Data Analyst si occupa di raccogliere tutti i dati provenienti da fonti differenti e di pulirli, prepararli e interpretarli al meglio. Dopo di che, sfruttando strumenti statistici e tecniche di Machine Learning, va a trovare pattern e tendenze, creare report comprensibili per il Management e collaborare con i team aziendali per guidare le scelte strategiche, concorrendo così al successo dell’Azienda.

Si tratta quindi di un ruolo essenziale, ma anche particolarmente delicato, che richiede alcune competenze chiave obbligatorie. Di seguito le principali.

Analisi statistica e matematica

Statistica e Matematica sono il cuore pulsante dell’analisi dei dati. Per questo motivo un Data Analyst, oltre ad aver conseguito una Laurea in queste discipline, deve anche possedere conoscenze avanzate delle distribuzioni di probabilità, tecniche di regressione (lineare, logistica, multipla), inferenza statistica, analisi delle serie storiche e tecniche di clustering.

In più, deve saper comprendere gli algoritmi utilizzati nell'analisi avanzata e nel machine learning.

Linguaggi di programmazione

Un’altra competenza cruciale per un Data Analyst è la padronanza totale dei linguaggi di programmazione, indispensabili per gestire, analizzare e visualizzare i dati in modo efficiente.

I linguaggi di programmazione permettono inoltre di applicare modelli statistici e algoritmi di machine learning, anche su dataset molto grandi e di automatizzare processi ripetitivi (come la generazione di report o l'aggiornamento di dashboard) e creare presentazione interattive dinamiche e adattabili.

Data Visualization

Altro compito del Data Analyst è quello di comunicare i risultati dei dati analizzati in modo chiaro ed efficace.

Da qui la Data Visualization (rappresentazione grafica di informazioni e dati) diventa una competenza fondamentale, in quanto consente di rendere ogni indicazione accessibile anche a chi non ha competenze tecniche, facilitando la comprensione e la condivisione degli insight.

Problem Solving

Al di là delle Hard Skills tecniche, un bravo Data Analyst deve possedere anche alcune Soft Skills molto importanti, come spirito analitico, pensiero critico e problem solving.

Si tratta di abilità personali che fanno in modo che il professionista sia sempre in grado di porsi le domande giuste, esplorare i dati con rigore e trovare soluzioni concrete anche a problemi complessi. Una competenza che garantisce un risultato ottimale e un lavoro svolto sempre al meglio.

Comunicazione efficace

Ultima, ma non meno importante competenza di un Data Analyst, è la capacità di comunicare in modo diretto ed efficace.

Che si tratti di spiegare gli insight e i risultati a Manager e dirigenti o presentare le azioni correttive a tecnici e operatori, questo professionista deve essere capace di adattare il linguaggio in base al pubblico, costruire discorsi coerenti e strutturare presentazioni immediate e molto chiare.