Si parla spesso di quelli che sono i lavori più richiesti nel mercato attuale e quelli che, in prospettiva, hanno maggiori margini di crescita occupazionale. In tale ottica, è innegabile la necessità di indicare i Data Analytics come figure imprescindibili in ambito aziendale.
Di seguito spiegheremo nello specifico in cosa consiste questo ruolo, che per comodità suddivideremo in due sottocategorie, Data Scientist e Data Engineer. Evidenzieremo le svariate mansioni e differenze, per delle figure professionali che ormai da tempo non risultano più arginate dai confini del settore IT.
Fare azienda oggi: perché avere dei Data Analyst
Che si tratti di aziende medio piccole desiderose di crescere e divenire competitive sul mercato, o di società già affermate, che devono tutelare la propria posizione, nessuno può fare a meno di una figura professionale: i Data Analyst.
La digitalizzazione è ormai da tempo il presente, altro che futuro, e non guardare con attenzione, efficacia e capacità all’evoluzione digitale vuol dire condannare il proprio modello di business. Volendo usare un titolo italiano, l’analista di dati ha il compito di sviluppare o implementare dei sistemi in grado di raccogliere i dati utili all’azienda, organizzarli e interpretarli, al fine di studiare una strategia corretta e redditizia.
Ciò che viene svolto, nello specifico, è un’analisi dei dataset, dai quali si ottengono indicazioni che vanno a plasmare le decisioni di business della società. Semplificando il compito, tali analisi consentono di guardare al domani, ipotizzando i trend del futuro in ogni possibile campo.
Agire quando i giochi sono ormai fatto vuol dire accontentarsi delle briciole. Muoversi in anticipo è invece l’unica via da poter seguire per essere protagonisti nel proprio settore, arrivando anche a indicare la giusta via ai propri competitor.
Un ruolo del genere, altamente legato alle nuove tecnologie, è relegato, nella mentalità di molti, ad aziende che puntano tutto o quasi sul comparto IT. Ragionare in questo modo vuol dire essere del tutto scollegati dal mondo odierno.
Pensiamo ad esempio al settore HR, nel quale i Data Analyst possono indirizzare le nuove assunzioni, in funzione di quelle che saranno le future tendenze dei mercati. Ciò al fine di avere in società dei professionisti in grado tanto di contribuire al lavoro cruciale oggi ma soprattutto a gettare le basi di quello che sarà il domani, più vicino di quanto sembri.
Discorso simile nei reparti Marketing e Sales, che necessitano di poter “guardare al futuro”, per quanto reso possibile dalle previsioni di mercato, salvo clamorosi stravolgimenti come nel caso di pandemie e guerre, sperimentate negli ultimi anni.
Un esempio pratico e comprensibile riguarda il lancio sul mercato di un nuovo prodotto. Una volta compreso come ciò possa andare a soddisfare un’esigenza, occorrerà avere la “certezza” di puntare sul giusto target, rendendo il tutto appetibile in particolar modo per una determinata fascia, al fine di assicurarsi un core soddisfacente di clientela. A ciò si aggiungono altri dettagli cruciali, dal prezzo consigliati ai Paesi da privilegiare per il lancio.
Data Scientist e Data Engineer: differenze
Abbiamo parlato di due principali tipologie di Data Analyst e vediamo ora quali sono le differenze tra Data Scientist e Data Engineer. Partiamo dalla definizione del tipo di impiego, con il primo che lavora in fase di organizzazione e analisi, al fine di trasformare i dati in informazioni utili. Il secondo, invece, si può dire lavori nel backstage aziendale, organizzando la raccolta e l’elaborazione corretta dei dati.
Differenti ovviamente anche gli strumenti di lavoro digitali adoperati, anche se in questo ambito non scenderemo nel dettaglio, limitandoci a sottolineare, però, come un punto d’incontro sia rappresentato dal linguaggio: Scala, Java e C#.
Ben differente inoltre la preparazione, con il Data Engineer che ha alle spalle uno studio incentrato sull’ingegneria informatica. Il Data Scientist, invece, vanta un focus informatico su econometria, statistica, matematica e ricerca operativa.
