Se è vero che i nostri dati personali – lo “storico” di ciò che siamo e di come ci comportiamo online e offline – sono una delle più importanti merci di scambio del 21º secolo, il Re Mida di tale scenario è il Big Data Analyst.
Tra le aziende “data driven” che utilizzano i Big Data per orientare le proprie strategie di business, dunque, emerge la professionalità del Big Data Analyst, colui che legge i dati rilevanti raccolti e i trend individuati per costruire un progetto di futuro aziendale.
Vediamo in che cosa consiste la professione del Big Data Analyst, cosa fa esattamente e quanto guadagna.
Cosa sono i Big Data?
I Big Data sono una raccolta di dati di un’attività che ha un volume molto grande (big, appunto), che cresce esponenzialmente nel tempo. Si tratta di dati con dimensioni e complessità tali che nessuno dei tradizionali strumenti di gestione dei dati può archiviarli o elaborarli in modo efficiente.
Big Data: alcuni esempi concreti
- La borsa di New York è un esempio di Big Data che genera circa un terabyte di nuovi dati commerciali al giorno da organizzare e salvare.
- Le statistiche diffuse da Facebook, ad esempio, mostrano più di 500 terabyte di nuovi dati assorbiti nei database ogni giorno. Tali dati vengono generati principalmente in termini di caricamenti di foto e video, scambi di messaggi, commenti, condivisioni ecc.
- Un singolo motore di un Jet può generare oltre 10 terabyte di dati in 30 minuti di volo. Con molte migliaia di voli al giorno, la generazione di dati raggiunge addirittura molti petabyte (mille terabyte).
- Nella nostra quotidianità, infine, sono Big Data anche il traffico di informazioni che viaggia nei vari sistemi di customer care e di gestione dati dei clienti: la carta fedeltà di un supermercato, ad esempio, fino ad arrivare alle telefonate che riceviamo dai call center.
Cos’è la Big Data Analysis?
A partire proprio dalla gestione dei Big Data, dunque, la Big Data Analysis aiuta le organizzazioni a sfruttare proprio tali dati e utilizzarli per identificare nuove opportunità e strategie di business. Ciò, a sua volta, porta a movimenti aziendali più intelligenti, operazioni più efficienti, profitti più elevati e clienti più felici.
Considerato il suo core, dunque, la la Data Analysis si differenzia dalla Data Science , un altro ramo importante nella brand strategy di un’azienda del 21º secolo.
Mentre la Data Science si concentra sulla ricerca di correlazioni significative tra set di dati di grandi dimensioni, la Data Analysis è progettata per scoprire le specifiche delle informazioni estratte. In altre parole, l’analisi dei dati è una branca della scienza dei dati che si concentra su risposte più specifiche alle domande che la scienza dei dati pone.
Investire nella Big Data Analysis (e nella professionalità del Big Data Analyst che conduce, legge e valuta tali analisi), di conseguenza, è utile per diverse ragioni:
- la riduzione dei costi,
- il miglioramento del customer service,
- l’identificazione anticipata del rischio per il prodotto/servizio (se presente),
- una migliore efficienza operativa.
Cosa fa il Big Data Analyst?
Considerando ciò che abbiamo appena sottolineato, dunque, va da sé l’importanza del Big Data Analyst nello scenario dell’analisi dei dati. Cosa fa, quindi, di preciso questo “mago” dei dati?
Gli analisti dei Big Data sono responsabili dell’utilizzo dei dati e del CRM (Customer Relationship Management – Gestione delle relazioni con i clienti) per valutare le prestazioni tecniche di un’organizzazione e fornire consigli sui miglioramenti del sistema e sulle strategie future.
Attraverso tali previsioni, dunque, il management aziendale lavora per amplificare il legame tra la creazione e gestione dei prodotti, la soddisfazione dei clienti e il successo aziendale in termini di brand identity e di fatturato.
Quali sono le competenze del Big Data Analyst?
Gli analisti di Big Data devono essere in grado di determinare le tendenze negli insiemi di dati, leggere accuratamente i modelli di dati e il codice e sviluppare regole e corrispondenze sui dati a partire dalle loro analisi iniziali.
Tra le competenze richieste, anche la capacità di sviluppare soluzioni per l’elaborazione di flussi distribuiti in tempo reale, nonché pipeline di calcolo.
Le analisi dei dati possono riguardare, in aggiunta, questioni come lo streaming, i dati in tempo reale e le migrazioni dei dati stessi, ma anche la collaborazione con personale come data scientist e data architect per garantire un’implementazione semplificata dei servizi e la profilazione delle informazioni di origine.
Il Big Data Analyst, inoltre, può diventare responsabile della creazione di obiettivi aziendali e dei requisiti tecnici per sviluppare migliori pratiche di lavoro.
Big Data Analyst: i tool da conoscere
I programmi tecnici richiesti per supportare ciò che fa il Big Data Analyst possono variare a seconda del business: software di CRM per la gestione delle relazioni con i clienti, i SQL per la gestione del database aziendale, gli strumenti di gestione dei dati quali R, SAS e SPSS e, infine, strumenti di analisi quali Excel, VBA e Matlab.
Secondo la rivista Forbes , inoltre, tra gli strumenti più ricercati nelle competenze di un Big Data Analyst troviamo i seguenti programmi:
- Microsoft Power BI
- Oracle Analytics Cloud
- IBM Cognos Analytics
- ThoughtSpot
- Qlik
- Apache Spark
- Sisense
- Talend
- Salesforce Einstein Analytics
- SAS Viya
Quanto guadagna un Big Data Analyst?
Il Big Data Analyst può lavorare come freelance o per diverse aziende, comprese società di servizi finanziari o fornitori di servizi tecnologici.
D’altra parte, secondo alcuni studi universitari solo nel 2018 il mercato della Big Data Analysis in Italia ha raggiunto un fatturato di circa 1,4 miliardi di €, con un tasso di crescita del 26%.
Di conseguenza, il Data Analyst è diventata una delle figure più ricercate da inserire nell’organico aziendale: nel 56 % delle aziende italiane, sempre nel 2018, figurava la figura del Data Analyst (seguita dal Data Scientist per il il 46% e dal Data Engineer per il 42 %).
Quanto guadagna oggi un Big Data Analyst, dunque? Lo stipendio per tale ruolo in Italia può variare da un minimo di 25.000 € all’anno per un entry level ad un massimo registrato di 43.000 € all’anno per i professionisti più esperti (dati aggiornati al 2022).
Perché investire nello studio della Big Data Analysis?
Per il ruolo cruciale che i Big Data hanno nel mondo del business oggi, le aziende sono estremamente riluttanti a prendere decisioni senza che i dati di base le supportino.
Troppe campagne milionarie in passato sono deragliate e brand macchiati da decisioni istintive pensando di “conoscere” i propri consumatori, strade intraprese senza che fossero supportate da dati logici.
L’aspetto brillante dei dati, del resto, è che sono matematici, concreti, collaudati e non mentono. E sono potenti. Nelle mani giuste, infatti, i Big Data possono davvero rappresentare il “petrolio” per un’azienda, dall’illustrare il percorso del cliente al miglioramento dell’efficienza complessiva nel portare sul mercato un nuovo prodotto o servizio.
L’asset per il successo aziendale
Per tali motivi, investire in una formazione che insegni le complessità e le opportunità dell’analisi dei Big Data è fondamentale per il successo e la crescita complessivi di un’azienda.
Le organizzazioni che non prendono l’iniziativa nell’adozione di decisioni basate sui dati, del resto, semplicemente stanno “tirando ad indovinare”, e indovinare è un’infrastruttura traballante su cui costruire un’azienda redditizia e di successo.
Sia i CEO intelligenti che le startup lo sanno e sono affamati di dipendenti qualificati che non solo comprendano le molte sfaccettature dei dati raccolti ma sappiano come sfruttarli per ottenere il massimo impatto su vari settori di crescita.
Del resto, basta guardare i numeri in crescita della ricerca “data analyst” sui Google Trends, in costante aumento dal 2019 ad oggi:
Ecco i principali motivi per investire oggi in un Big Data Analyst
- Riduzione dei costi. Le tecnologie per i Big Data di ultima generazione offrono notevoli vantaggi in termini di costi quando si tratta di archiviare grandi quantità di dati. Inoltre, possono identificare modi più efficienti di condurre i propri affari.
- Processo decisionale più veloce e efficiente. Con la velocità e la capacità di analizzare nuove fonti di dati, le aziende sono in grado di analizzare le informazioni immediatamente e prendere decisioni in base a ciò che hanno appreso anche a corto raggio, grazie al lavoro dei Big Data Analyst.
- Nuovi prodotti e servizi. Con la capacità di misurare le esigenze e la soddisfazione dei clienti attraverso l’analisi si affianca anche il potere di offrire ai clienti stessi ciò che vogliono davvero. Grazie proprio all’avvento dei Big Data, di conseguenza, sempre più aziende possono creare nuovi prodotti per soddisfare le esigenze dei clienti.
Come diventare un Data Analyst?
Dal momento che la professione è diventata un must per ogni azienda che vuole crescere e affermarsi come un brand solido e costante nel panorama dei Big Data, scegliere di diventare un Data Analyst è un investimento professionale lungimirante.
D’altra parte, abbiamo appena sottolineato quanto la ricerca di tale figura sia divenuta costante nel corso degli ultimi anni.
Ecco perché esistono tante opportunità di apprendere questo lavoro nella maniera più professionalizzante possibile. Se stai cercando, dunque, un metodo per formarti come Data Analyst potendo contare su un’offerta di qualità, ecco il corso che fa per te.
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