professione data analyst: guida al “lavoro più sexy del xxi secolo”.

20/07/2016 17:20:38

Insieme all’immensa mole di dati generati quotidianamente da dispositivi elettronici di ogni genere connessi alla Rete, è nata anche una nuova esigenza: quella di gestire e raccogliere questa enorme quantità di dati, analizzarla per individuare correlazioni e pattern interpretativi al suo interno e infine riutilizzarla dopo averne tratte le dovute conclusioni. Per farla breve: si tratta di trasformare dati grezzi in informazioni utili per risolvere problemi in questo o quel campo di attività.

Analyst: settore dei Big Data e della Business Intelligence

Stiamo parlando del mercato degli Analytics, composto dal settore dei Big Data e da quello della Business Intelligence - mercato in forte crescita anche in Italia. Stando all’ultima ricerca condotta dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, nel 2015 il mercato degli Analytics nel nostro Paese è cresciuto del 14%, raggiungendo un valore complessivo di 790 milioni di euro, composto per l’84% da Business Intelligence e per il 16% da Big Data. Nonostante un volume ridotto, il tasso annuo di crescita di questi ultimi è più alto rispetto alla prima: +34% a fronte di +11%. I comparti industriali maggiormente interessati dalla crescita sono assicurazioni, banche, telco e media, seguiti da utility, GDO e servizi. Sempre secondo l’indagine della School of Management, nel 2016 i CIO (Chief Information Officer) italiani dedicheranno agli Analytics gran parte dei loro investimenti (44%). 

A giudicare da questi dati, imprese e PA italiane sembrano aver colto in pieno le straordinarie potenzialità in termini di digitalizzazione dei processi e crescita economica insite nell’analisi dei Big Data e nell’estrazione di insight. Quest’attività permette, infatti, di definire nuove metriche di business, individuare trend nel comportamento degli utenti utili per ottimizzare le performance dei prodotti o migliorare la stessa esperienza utente. Il valore economico dei Big Data è dato oggi dalla possibilità di riutilizzo multiplo dei dati, anche in senso predittivo.

C’è solo un problema in questo scenario complessivamente ottimistico: la maggior parte delle aziende - e non solo italiane - non ha ancora definito strategie di business strutturate in grado di sfruttare appieno tutto il valore insito nei dati. E questo perché, nonostante le grandi organizzazioni stiano introducendo nei loro organigrammi nuove funzioni deputate a gestire l’analisi di dati (il Chief Data Officer ne è un esempio), in realtà non esistono ancora figure professionali codificate. Sebbene le loro competenze siano richiestissime: questo sta generando un grande squilibrio tra domanda e offerta di talenti - e portando alle stelle i salari delle poche figure presenti sul mercato.

Quello che negli Stati Uniti è noto come Data Scientist, in Italia è meglio conosciuto come Data Analyst: l’economista Hal Ronald Varian l’ha definito “il lavoro più sexy del ventunesimo secolo”. O meglio, nel nostro Paese è più corretto definirlo così, Data Analyst, perché le sue mansioni sono principalmente di orientamento all’interno di una mole di dati e di sintesi di informazioni utili al processo decisionale per risolvere problemi e definire nuove strategie.  

Ma quali sono le doti e le competenze necessarie per diventare un Data Analyst?

Innanzitutto abilità analitiche - quindi propensione per il ragionamento matematico e statistico - competenze di programmazione e doti comunicative, utili per presentare i risultati dell’analisi dei dati in forma chiara e comprensibile. A questa professione possono in realtà avvicinarsi persone provenienti da percorsi formativi molto eterogenei, quali economia, matematica, statistica, ingegneria gestionale e informatica, ma anche persone che hanno intrapreso studi umanistici. Quel che conta, oltre alla teoria, è la pratica: lo svolgimento di uno stage curriculare o formativo in azienda può fare la differenza.   

Se persino negli Stati Uniti la fase di codifica e definizione dei ruoli associati all’analisi dei Big Data ha conosciuto momenti di criticità, in Italia le Università stanno muovendo solo ora i primi passi per fornire corsi di laurea dedicati alla formazione delle nuove professionalità legata alla Data Analysis. Al momento solo l’Università di Tor Vergata di Roma ha avviato il primo percorso di studi in Data Science, mentre le Università di Bologna e Pisa hanno attivato di recente due master: rispettivamente, in Data Science e in Big Analytics e Social Mining. 

La progressiva specializzazione delle aree d’intervento nel settore dei Big Data giocherà sicuramente a favore della formalizzazione dei ruoli - il che porterà presto ad un superamento della tendenza al momento più diffusa nelle aziende: quella di formare all’analisi dei Big Data i dipendenti in possesso delle più spiccate doti analitiche, spesso con il supporto di tool sviluppati ad hoc.  

C’è da augurarsi dunque che gli studenti di oggi completino al più presto la formazione, per diventare i Data Analyst di domani.