L’innovazione digitale sta cambiando i ruoli all’interno delle aziende e delle pubbliche istituzioni. Oggi c’è sempre più bisogno di qualcuno che sappia interpretare i dati, un ruolo non semplice e dove è necessaria più di una competenza

I dati sono diventati davvero big

Le aziende che vogliono tenere sotto controllo tutte le informazioni hanno bisogno di raccogliere veramente tanti dati. Questi dati vanno poi analizzati. La situazione quindi si complica, perché bisogna unire tutte le informazioni presenti su diverse piattaforme in una piattaforma comune.Senza parlare della necessità di capire come si possono estrarre delle informazioni di business da questa montagna di numeri e testi.

Differenze tra Data Scientist e Big Data Analyst

Il ruolo del Big Data Analyst non è ancora ben stato compreso dalle piccole e medie imprese, mentre nelle grandi aziende il suo prezioso contributo è ben collocato. Infatti, si confonde spesso, e con tragiche conseguenze, il ruolo del data scientist con quello del Big Data Analyst: il primo si dovrebbe occupare di migliorare l’architettura informatica a sostegno dell’analisi dei dati, mentre il secondo dovrebbe concentrare il proprio lavoro sull’analisi dei dati con diverse tecniche statistico-informatiche.

Al Data Scientist vengono richieste competenze più tecniche, si tratta di un vero e proprio programmatore esperto in diversi linguaggi, ma che è sempre più legato al campo dell’intelligenza artificiale e machine learning. Il Big Data Analyst invece si caratterizza per la sua conoscenza di business, ha quindi forti skills economiche e manageriali e soft skills che gli facilitano la comunicazione a vari livelli. Nelle organizzazioni più complesse, quindi, il Big Data Analyst inizia il proprio lavoro dopo che il data scientist ha completato il suo.

Le competenze di un Big Data Analyst

Parlando di competenze specifiche, quelle di un Big Data Analyst sono prima di tutto tecnologiche ma non solo. Infatti, oltre alle abilità statistiche e alla capacità di utilizzare pacchetti per l’analisi dei dati (da Excel agli applicativi analitici più diffusi), questa figura professionale deve sicuramente possedere anche delle buone conoscenze relative allo sviluppo di database e alle tecniche avanzate di analisi e visualizzazione dei dati; inoltre è essenziale che abbia esperienza nei software di reporting per fornire ai colleghi con meno conoscenze tecniche i risultati delle varie elaborazioni statistiche.

Alle competenze tecniche vanno poi affiancate delle solide capacità analitiche, di raccolta, organizzazione e di analisi di grandi quantità di informazioni, i famosi “Big Data”. Non meno importanti sono l’attenzione ai dettagli, accompagnata da buone doti comunicative e conoscenze del business aziendale, al fine di essere in grado di fare le domande più corrette al management, per poi scrivere rapporti e presentazioni dei risultati delle varie elaborazioni (fase cosiddetta di “data visualization”), in modo che siano facilmente interpretabili all’interno dell’azienda.

Le attività di Data Analysis in azienda possono essere utile in tutte le aree

Le imprese conoscono bene il valore delle analisi statistiche in ambito marketing, per esempio, per mettere a frutto le informazioni raccolte sui clienti e in base a queste cercare di classificare i vari contatti, per veicolare poi offerte e promozioni mirate.

Le ultime novità in ambito Big Data riguardano le tante possibilità di analisi legate alle nuove tecnologie digitali, quindi si stanno diffondendo sempre più le richieste legate all’intelligenza artificiale e all’Internet of Things (IoT), per esempio per ottimizzare le risorse di Rete o per fare le sempre più strategiche manutenzioni predittive.