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Data Analyst, la professione che sembra rispondere a questo semplice efficace adagio che circola nel mondo del business, “be amazing or be usefull”.

Sì, perché un Data Analyst può essere geniale e sgombrare il campo da qualsiasi interpretazione aberrante del dato, o se proprio non riesce a essere riconosciuto come un genio, sicuramente è molto, ma molto più che utile. Il Data Analyst è una figura indispensabile, 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 sinonimo di fallire.

Sono Andrea Bonomi, professionista della comunicazione, e nel mio percorso di formazione continua con Digital Coach vi presento il dottor Martino Crippa statistico e Data Analyst, che in questo momento lavora presso MailUp.

 

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Chi è e cosa fa il Data Analyst?

Martino Crippa Data AnalystIl 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.

 

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Quali vantaggi porta in azienda il Data Analyst?

Martino Crippa Data AnalystIn 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, i dati, 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.

 

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I tool digital che utilizza nel suo lavoro?

Martino Crippa Data Analyst

Quali strumenti usa il Data AnalystIl mercato offre tantissimi strumenti. Ci sono degli strumenti 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.

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Come diventare Data Analyst? 

Martino Crippa Data AnalystPer diventare data analyst, a livello formativo, educativo, di percorso universitario, ci sono molti percorsi, io personalmente ho una laurea in Statistica. So che adesso stanno nascendo tante facoltà 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 arrampicare una 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 i dati. Ribadisco, è un lavoro a volte arido, a volte molto interessante, 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. 

 

 

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Con quali figure professionali del digitale il Data Analyst interagisce?

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Martino Crippa Data AnalystNella 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 dei report 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 il Data Analyst 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.

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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. Il data analyst ha sempre bisogno di una domanda a cui rispondere che lo porti da ultimo a scoprire dei possibili nuovi insight. Quindi una persona competente, curiosa e che abbia delle domande a cui dare una risposta.

 

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

Martino Crippa Data AnalystMi 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 penso 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 quella di riuscire ad essere al servizio delle piccole e medie imprese che costituiscono il tessuto imprenditoriale italiano.

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 questi analisti 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.

 

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

Sì, poi non so in quali tipologie di business potrebbe 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.

 

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Quanto può guadagnare mediamente un Data Analyst?

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Martino Crippa 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 da quanto accennavo all’inizio, ovvero di unire alla professione del Data Analyst quella del Scientist. Dove il Data Analyst 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 per data analyst e data scientist hanno una certa differenza di RAL, di paga, non banale.

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Cosa deve avere un data analyst per proporsi come data scientist?

La faccio semplice. Un analista dati è una persona che va a trattare i dati, li aggrega, li gira per comprendere i fenomeni di business. Tendenzialmente si ferma al deterministico, cioè a quanto è stato misurato. Il salto per definirsi “Data Scientist” in letteratura o sul mercato sta nel fatto di riuscire a cercare i legami degli eventi nei dati osservati per arrivare a stilare delle ipotesi previsionali, quindi passare dall’osservazione alla previsione. Come per esempio stimare la probabilità di abbandono di un cliente. Tendenzialmente per l’esperienza che ho io, che sono giovane e con pochi anni di lavoro alle spalle, un Data Analyst ti dice quanto stiamo vendendo. Un Data Scientist, o a un Data Analyst che ha fatto il salto di qualità “probabilistico” che spiegavo prima, può invece studiare un andamento, ipotizzare cosa potrebbe succedere, fare ipotesi con cui si possono fare analisi di scenario. Non guarda solo al misurato, ma fa stime probabilistiche di fenomeni che non si possono misurare direttamente.

 

Conclusione

Ti ringrazio Martino, avrei ancora molte domande perché la tua professione è davvero molto interessante ma il tempo è tiranno. Quindi ti ringrazio per la tua preziosa disponibilità anche a nome di tutto lo staff di Digital Coach, e ti auguro la migliore carriera e le migliori soddisfazioni nel corso della tua professione.

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Andrea Bonomi
Laureato in Sociologia, appassionato di linguistica, si occupa di comunicazione, relazioni pubbliche, strategia, content e profilazione delle buyer persona.
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