Di cosa si occupa un Data Analyst?

Il Data Analyst è oggi una delle figure professionali più richieste, più strategiche e più centrali nel mondo del lavoro contemporaneo, soprattutto all’interno del contesto aziendale moderno, caratterizzato da una crescente digitalizzazione dei processi, dall’enorme quantità di dati generata ogni giorno, e dal bisogno continuo di prendere decisioni informate, basate su dati concreti. In uno scenario dove ogni azione, ogni interazione, ogni transazione lascia una traccia digitale, il Data Analyst diventa il professionista incaricato di leggere, comprendere e interpretare questi dati, trasformandoli in informazioni utili e strategiche per le aziende.

Ciò che distingue veramente il lavoro di un Data Analyst è la capacità di dare senso ai dati, di estrarre insight significativi da grandi quantità di dati grezzi, spesso disorganizzati e complessi, di tradurre numeri e valori in concetti comprensibili e di presentare i risultati dell’analisi in modo efficace, così da aiutare i decision maker, i manager e i dirigenti aziendali a prendere scelte consapevoli, fondate su evidenze analitiche e non su mere intuizioni.

Il lavoro del Data Analyst si sviluppa attraverso un processo articolato, strutturato e metodico, che comincia sempre dalla raccolta dei dati. Questa fase iniziale è fondamentale, perché senza dati accurati e completi non può esistere nessuna analisi valida. I dati possono essere raccolti da fonti interne all’azienda, come ad esempio dati di vendita, dati anagrafici dei clienti, interazioni con il sito web, transazioni, cronologie di acquisto, CRM, ERP, sistemi interni, strumenti di analytics. Ma spesso si attinge anche a fonti esterne, come dati di mercato, report settoriali, indagini pubbliche, statistiche ufficiali, social media, e database accessibili via internet. La molteplicità delle fonti, la diversità dei formati e la variabilità della qualità dei dati raccolti rendono questa fase molto impegnativa, ma anche estremamente stimolante per un Data Analyst.

Dopo aver raccolto i dati, si passa a una delle fasi più importanti e spesso sottovalutate dell’intero processo: la pulizia dei dati, conosciuta anche come data cleaning. I dati grezzi, infatti, non sono mai perfetti. Possono contenere valori mancanti, formati incoerenti, errori di digitazione, duplicati, dati anomali o fuori scala, oppure dati obsoleti e non aggiornati. Il compito del Data Analyst è quindi quello di preparare i dati per l’analisi, assicurandosi che siano coerenti, omogenei, affidabili e pronti per l’elaborazione. Questa attività richiede grande attenzione ai dettagli, rigore metodologico e conoscenze tecniche, ed è spesso considerata la fase più dispendiosa in termini di tempo, ma è anche quella che determina in larga misura la qualità dei risultati finali. Infatti, un’analisi effettuata su dati non puliti può generare risultati fuorvianti, se non addirittura dannosi, e portare a decisioni aziendali errate.

Una volta che i dati sono stati raccolti, puliti e organizzati, il Data Analyst può procedere con l’analisi vera e propria, ovvero la fase di esplorazione, interpretazione e modellazione dei dati. L’analisi può essere semplice o complessa, descrittiva o predittiva, ma ha sempre lo scopo di individuare relazioni, spiegare fenomeni, evidenziare tendenze e supportare decisioni. In una fase iniziale, si ricorre spesso a statistiche descrittive di base, come medie, mediane, deviazioni standard, percentuali, frequenze, utili per avere una visione generale dei dati. Nei contesti più avanzati, si passa a tecniche come la regressione lineare, l’analisi delle serie storiche, la classificazione, il clustering, le tecniche di correlazione o, ancora più in là, all’uso di modelli predittivi e algoritmi di machine learning. Ogni analisi è guidata da una domanda specifica, da un obiettivo aziendale e da ipotesi da testare.

Uno degli scopi principali dell’analisi è l’identificazione di pattern e tendenze. Un Data Analyst, ad esempio, può analizzare i dati relativi alle vendite per comprendere quali prodotti performano meglio in certe stagioni, oppure può scoprire che certi segmenti di clientela hanno preferenze ricorrenti, o ancora che alcune campagne pubblicitarie producono risultati migliori in specifiche fasce orarie o demografiche. Queste informazioni, una volta comprese e rese visibili, diventano strumenti operativi per pianificare il futuro, per ottimizzare i processi aziendali e per massimizzare le performance.

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Per facilitare questa comprensione, il Data Analyst ricorre alla visualizzazione dei dati, una delle competenze oggi più apprezzate nel mercato del lavoro. Grafici, diagrammi, dashboard interattive, mappe, cruscotti visivi aiutano a tradurre i numeri in immagini, e le immagini, come è noto, rendono l’informazione più accessibile e intuitiva. Con strumenti come Power BI, Tableau, QlikView, oppure con librerie Python come matplotlib, seaborn, plotly, altair, il Data Analyst riesce a creare rappresentazioni visive interattive, che guidano l’utente attraverso la lettura e l’esplorazione autonoma dei dati. Una visualizzazione ben progettata è essenziale, soprattutto quando il pubblico di riferimento non ha una formazione tecnica, e deve comunque comprendere velocemente i punti chiave per prendere decisioni aziendali concrete.

Ma l’analisi dei dati non è mai avulsa dal contesto. Il contesto aziendale e di mercato è fondamentale per dare significato ai numeri. Un Data Analyst non lavora in astratto, non si limita a osservare i dati per ciò che sono, ma cerca di capirli alla luce del contesto strategico, delle dinamiche interne ed esterne all’organizzazione, delle variabili ambientali, della stagionalità, dei comportamenti dei consumatori, e perfino di eventi esterni, come crisi globali, cambiamenti normativi, o mutamenti culturali. L’intelligenza contestuale è ciò che trasforma un’analisi tecnica in uno strumento decisionale potente.

Infine, ma non meno importante, il Data Analyst deve comunicare i risultati, e deve farlo in modo chiaro, convincente, diretto, efficace. Comunicare i dati non significa solo esporre numeri, ma raccontare una storia, una narrativa costruita su evidenze oggettive, ma resa comprensibile anche per coloro che non hanno una preparazione statistica o informatica. Il Data Analyst deve saper parlare con il management, con i responsabili marketing, con i reparti operativi, deve sapere tradurre concetti complessi in messaggi semplici, suggerire strategie concrete, individuare opportunità di miglioramento e supportare il cambiamento aziendale.

In definitiva, il Data Analyst è molto più di un “lettore di numeri”. È un professionista multidisciplinare, che unisce tecnica, logica, spirito analitico, intuizione, creatività e capacità comunicativa. Raccoglie dati, li pulisce, li analizza, li interpreta, li visualizza, e soprattutto li trasforma in informazioni concrete e azionabili, capaci di influenzare decisioni, generare valore e orientare le strategie aziendali. Il Data Analyst è una figura chiave nella trasformazione digitale delle organizzazioni, un ponte tra tecnologia e business, un interprete del presente e un progettista del futuro.