Il web rispetto alla comunicazione tradizionale si differenzia per il fatto che gli utenti sono tracciabili e quindi generano una mole di dati che se opportunamente analizzata può portare a capire meglio il comportamento dei clienti e il modo in cui acquistano il nostro prodotto o interagiscono con esso.
Non stupisce infatti che le figure professionali più cercate negli ultimi anni dalle aziende sono ovviamente legate soprattutto all’analisi dei dati: una di quelle che ha avuto un boom in termini di ricerca è la figura dell’Analyst (o analista).
Questo tipo di professionalità viene sempre più cercata da grandi imprese e multinazionali perché l’analisi dei dati è diventato un campo di importanza strategica per ogni tipo di business e consente di migliorare le performance di marketing e vendite.
E’ proprio questa attività che consente di intercettare e alcune volte addirittura prevedere le tendenze del mercato e di conseguenza indirizzare il business in quella direzione in modo da far propria la domanda da parte del target.
Cos’è un’Analyst
Ma cos’è in pratica un analyst e come si fa a diventarlo? Quali sono le sue capacità, le competenze e le skills di questo professionista? In questa guida andremo, oltre a rispondere a queste domande, anche a capire quali e quanti tipi di analyst esistono e quali sono quelli attualmente più ricercati nel mondo del lavoro.
Tra le molte figure ricercate nel campo dell’analisi dei dati, sicuramente i tre profili che oggi sono assolutamente indispensabili alle aziende possono riassumersi in tre posizioni:
- il Data Scientist
- il Web Analyst
- il Business Data Analyst
Ma andiamo per ordine e cominciamo dalla prima figura professionale che vogliamo analizzare, ovvero il Data Scientist.
Data Scientist
Per prima cosa andiamo a vedere chi è un Data Scientist conoscendo da vicino quali sono gli skills e le competenze che vengono ricercati in questo tipo di figura.
Generalmente la figura del Data Scientist viene spesso equiparata a quella di un Data Analyst ossia persone che hanno nel proprio background la capacità di estrazione di grandi database, la gestione di Tabelle Pivot in Excel, la produzione di visualizzazioni di base e la gestione dei cosiddetti Analytics.
Ovviamente quelle appena citate sono le competenze minime di un Data Scientist che, attraverso queste nozioni di base, riesce a muoversi in un mondo composto da molte e nuove complessità che il panorama informatico e tecnologico quotidianamente sottopone a questa tipologia di lavoro.
I Data Scientist sono figure che principalmente supportano aziende e imprese a sviluppare e analizzare grandi infrastrutture di dati (i cosiddetti Big Data) per questo il Data Scientist è spesso un ingegnere con competenze di Software ed Hardware in grado di mettere in moto il processo di analisi.
Di solito le aziende che investono su questo settore sono aziende che progettano, sviluppano e disegnano il proprio futuro sulla base dell’analisi dei dati che i Data Scientist forniscono proprio perché attraverso l’interpretazione dei dati riescono a interpretare e talune volte intercettare la direzione del mercato imprimendo così al business un’accelerazione e un miglioramento sicuramente notevole, ad esempio Enel.
Chi decide di intraprendere questo tipo di carriera deve affilare alcune competenze di base necessarie a sviluppare un know-how che tornerà sicuramente utile in fase di ricerca di lavoro.
Sicuramente una conoscenza base che bisogna avere quando si decide di investire in questo tipo di campo è quella di avere una competenza base dell’ingegneria di Software l’utilizzo quindi di linguaggi di programmazione statistica e linguaggi di database (SQL).
Oltre ovviamente alle competenze base bisogna affinare altri tipi di conoscenza che possono apportare valore aggiunto alla propria figura professionale, tali conoscenze spaziano dal campo della statistica a quello della matematica di base, dall’algebra lineare al calcolo multivariata.
Questo tipo di conoscenze permettono di decide quali tecniche utilizzare in base agli obiettivi che si sono prefissati. È notoriamente saputo che la professione di Data Scientist è una professione multidisciplinare.
Web Analyst
Il mondo dell’imprenditoria è un mondo in cui la creatività e l’intuizione sono delle componenti importantissime e fondamentali. Senza intuizione e creatività infatti molte delle idee che hanno cambiato il mondo non sarebbero esistite.
Oggi nel mondo imprenditoriale oltre a intuizioni e creatività viene accostata una competenza che sta amplificando ancora di più questo lato del business: è la figura del Web Analyst. Questa figura infatti aiuta a capire, attraverso l’analisi dei dati quali sono le preferenze, i gusti e le esigenze dei consumatori.
In poche parole è una figura che aiuta a conoscere il target di clienti che si intende raggiungere, veicolando il messaggio e gli investimenti in pubblicità nella giusta direzione.
Il Web Analyst è una persona che sa leggere dati, ha una conoscenza statistica ed economica e trasforma la lettura e l’interpretazione dei dati in azioni.
Ma ha anche una conoscenza delle fonti di traffico, di tutto ciò che riguarda quindi la scrittura SEO la SEM e ovviamente una conoscenza profonda del web marketing con particolare attenzione all’email marketing e ai social network.
Infine possiede anche una discreta conoscenza dei linguaggi di programmazione (javascript, html 5 e css). Le caratteristiche e le competenze che deve includere questa figura sono senz’altro una spiccata capacità di problem solving: infatti per chi intraprende questo tipo di attività si troverà sempre di fronte a nuove sfide e l’adattamento è fondamentale.
Avere una conoscenza ampia di più cose possibili, sapere ad esempio che cos’è e come si fa un’analisi SEO, conoscere i fondamentali Key Performance Indicator (KPI) per effettuare analisi che siano il più accurate possibili.
Tutta questa conoscenza è però ben remunerata.
Da una stima effettuata recentemente si è calcolato che una figura come quella del Web Analyst in America può arrivare a guadagnare trai 60 mila e i 95 mila dollari l’anno o avere una paga base oraria di 37 dollari l’ora. La cifra varia ovviamente in base alle conoscenze e agli skills personali. Queste figure sono particolarmente ricercate: si stima che nei prossimi tre anni la metà delle Piccole e Medie Imprese assumerà un Web Analyst.
Business Data Analyst
A differenza delle prime due figure, il Business Data Analyst non ha un background scientifico o comunque da ricercatore ma è una figura professionale che fornisce un servizio diverso.
Il compito di questo tipo di professionalità è infatti quello di trasformare dati in informazioni chiare e precise che attraversano un’azienda in tutti i suoi campi, e i dati che il Business Data Analyst fornisce vengono infatti utilizzati per scegliere future strategie aziendali o modificare quelle in essere.
Per questo motivo le competenze che deve avere questo tipo di figura sono competenze di gestione, di statistica ma soprattutto competenze comunicative.
Quello che viene chiesto al Business Data Analyst è di capire da dove arrivano i dati ma soprattutto la loro affidabilità e se all’interno degli stessi possano nascondersi delle anomalie.
Una volta accertata la provenienza del dato comincia la fase di analisi: questa figura ha infatti il compito di interpretare i dati e attraverso metodi statistici identificare criticità nel business.
Questi risultati devono essere successivamente comunicati alle aree aziendali di competenza e in particolare al settore marketing che li utilizzerà e li sfrutterà per la pianificazione della campagna pubblicitaria online.
