Analista di dati: guida alla professione

Cosa fa un Data Analyst

Un Data Analyst raccoglie, organizza e analizza dati per aiutare un’organizzazione a prendere decisioni informate. Può lavorare con dati di vendite, clienti, prodotti, operazioni o servizi.

Tra le attività tipiche:

• Estrarre dati da database, fogli di calcolo e altri sistemi.
• Controllare che i dati siano accurati e coerenti.
• Analizzare tendenze, risultati e possibili problemi.
• Creare report e dashboard per presentare i risultati.
• Spiegare le conclusioni a colleghi e responsabili, anche senza conoscenze tecniche.

Una giornata tipo

La giornata varia in base al settore e al team, ma può includere:

• Un confronto con colleghi per chiarire le domande da affrontare.
• La raccolta e la pulizia dei dati.
• Analisi con fogli di calcolo, SQL o altri strumenti.
• La preparazione o l’aggiornamento di report e dashboard.
• La presentazione dei risultati e la discussione dei passi successivi.

Una parte importante del lavoro consiste nel capire che cosa serve davvero sapere, non soltanto nel produrre numeri.

Competenze necessarie

Competenze tecniche

• Fogli di calcolo: formule, filtri, tabelle pivot e grafici.
• SQL: per interrogare database e selezionare i dati necessari.
• Visualizzazione dei dati: per creare dashboard e comunicare i risultati in modo chiaro.
• Statistica di base: per interpretare dati, variazioni e relazioni senza trarre conclusioni affrettate.
• Pulizia dei dati: per individuare valori mancanti, errori e incongruenze.
• Programmazione: Python o R possono essere utili, anche se non sono richiesti in tutti i ruoli.

Competenze personali

• Curiosità e capacità di risolvere problemi.
• Attenzione ai dettagli.
• Comunicazione chiara, sia scritta sia orale.
• Capacità di tradurre una domanda generica in un’analisi concreta.
• Buon senso nel distinguere i risultati solidi dalle ipotesi.

Come diventare un Data Analyst

Formazione

Una laurea in statistica, informatica, economia, matematica o in un’altra disciplina quantitativa può essere utile, ma non è l’unica strada. Conta anche dimostrare di saper lavorare con i dati e spiegare che cosa significano.

Puoi iniziare con corsi introduttivi su fogli di calcolo, SQL, statistica e visualizzazione dei dati. Per consolidare le competenze, esercitati su domande pratiche e dataset disponibili per lo studio.

Certificazioni

Le certificazioni possono aiutarti a seguire un percorso strutturato e a mostrare familiarità con determinati strumenti. Scegline una in base alle competenze richieste nei ruoli che ti interessano. In genere, un progetto concreto e ben spiegato è un complemento utile alla certificazione.

Percorsi di ingresso

• Progetti personali: analizza un dataset, documenta i passaggi e presenta le conclusioni con grafici o una dashboard.
• Esperienza nel ruolo attuale: cerca attività che prevedano report, metriche o analisi, anche se il tuo titolo professionale non è ancora quello di Data Analyst.
• Ruoli iniziali affini: posizioni in ambito reporting, operations, ricerca o supporto alle decisioni possono offrire esperienza trasferibile.
• Portfolio: raccogli alcuni progetti e descrivi la domanda, i dati usati, il metodo e i limiti dell’analisi.
• Candidature mirate: confronta gli annunci e adatta il curriculum alle competenze che ricorrono più spesso, senza dichiarare capacità che non possiedi.

Percorso professionale

La progressione dipende dall’organizzazione, ma può seguire questo schema:

• Data Analyst junior: prepara analisi e report con supervisione e impara strumenti e processi del team.
• Data Analyst: gestisce analisi con maggiore autonomia e collabora con diverse funzioni.
• Senior Data Analyst: affronta problemi più complessi, cura la qualità delle analisi e supporta i colleghi meno esperti.
• Specialista o responsabile: può concentrarsi su un ambito, come prodotto o marketing, oppure guidare un team e definire le priorità analitiche.

Con l’esperienza, alcune persone si orientano verso ruoli di data science, business intelligence, analytics engineering o gestione dei dati.

Fa per te?

Il lavoro potrebbe piacerti se ti interessa capire che cosa si nasconde dietro i numeri, ti piace risolvere problemi e sai spiegare idee complesse in modo semplice. È utile anche avere pazienza: i dati possono essere incompleti o disordinati, e non tutte le analisi portano a una risposta definitiva.

Potrebbe essere meno adatto se preferisci attività con risultati immediati e poco lavoro al computer, oppure se non ti piace verificare i dettagli e comunicare le incertezze. Prima di scegliere, prova a completare un piccolo progetto di analisi e valuta se ti interessa sia il processo sia la presentazione dei risultati.

Le retribuzioni aggiornate si trovano nella guida agli stipendi.