Che Cosa Sono Data Analysis e Data Science?

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COSA SONO DATA ANALYSIS E DATA SCIENCE? UN MONDO DI DATI

Il mondo contemporaneo sta diventando sempre più fondato sui dati, con infinite quantità di dati disponibili con cui lavorare che vengono generati ogni giorno.

Grandi aziende come Google, Amazon e Microsoft utilizzano milioni di dati per prendere le loro decisioni più strategiche, ma non sono le uniche.

La Data Analysis viene utilizzata sempre più anche da piccole imprese, società di vendita al dettaglio, in medicina e persino in campi come lo sport.

Può sembrare un concetto complesso ma l’analisi dei dati è solo la messa in pratica di alcune idee, che l’hanno resa da anni un linguaggio universale.

In questo articolo andiamo alla scoperta di questa affascinante disciplina e delle professioni che la applicano: il Data Analyst e il Data Scientist.

Cosa Sono Data Analysis e Data Science

CHE COSA SONO PRECISAMENTE LA DATA ANALYSIS E LA DATA SCIENCE?

Negli ultimi anni avrai sentito parlare moltissime volte di due discipline sempre più richieste nel mondo del lavoro: la Data Science e la Data Analysis.

La Data Science è un settore interdisciplinare che utilizza e combina inferenza di dati, metodi statistici, sviluppo di algoritmi e tecnologie informatiche al fine di risolvere problemi altamente complessi ed estrarre valore dai dati.

È l’arte di svelare insight (informazioni utili) e tendenze che si nascondono dietro i dati.

La Data Analysis è definita come un processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati per scoprire informazioni utili che vengono utilizzate per aiutare le organizzazioni e le aziende a prendere decisioni aziendali migliori.

Che si tratti di ricerche di mercato, ricerche di prodotti, posizionamento, recensioni dei clienti, analisi del sentiment o qualsiasi altro problema per il quale esistono dati, la loro analisi fornirà insight di cui le organizzazioni hanno bisogno per fare le scelte aziendali migliori.

Da alcuni anni la Data Analysis è diventata fondamentale per le aziende di oggi, poiché le scelte basate sui dati sono l’unico modo per essere veramente sicuri delle decisioni aziendali.

Oggi, quasi tutte le scelte di business di successo sono basate sui dati.

DATA ANALYST E DATA SCIENTIST: LE “PROFESSIONI PIÙ SEXY DEL XXI SECOLO”

I data scientist e i data analyst combinano competenze in varie discipline – tra cui statistica, matematica, informatica e economia aziendale – per analizzare i dati raccolti dal Web, smartphone, clienti e altre fonti.

Il termine “data scientist” è stato coniato di recente, solo nel 2008, quando le aziende hanno capito la necessità di professionisti dei dati che sono esperti nell’organizzazione e nell’analisi di enormi quantità di dati.

Il noto economista Hal Ronald Varian ha definito il data scientist come la professione più sexy del futuro.

La Data Science continua a crescere come uno dei percorsi di carriera più promettenti e richiesti per professionisti qualificati.

La scienza dei dati mostra le tendenze e fornisce interessanti indicazioni che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi più innovativi.

I dati sono la base di questa innovazione, ma il suo valore deriva dalle informazioni che data scientist e data analyst possono ottenere e su cui possono agire.

La data science riguarda in definitiva l’utilizzo di questi dati in modi creativi per generare valore aziendale. Risponde alla domanda fondamentale: come possiamo sbloccare il valore reale dei nostri dati?

CHI È IL DATA ANALYST?

Il Data Analyst è colui che è addetto a districare la matassa di dati che sono al centro di questa scienza.

Molte aziende, infatti, dispongono di una mole infinita di dati e di informazioni che non sono stati elaborati ma che sono stati archiviati in data warehouse aziendali.

La responsabilità degli analisti di dati può variare tra settori e società, ma fondamentalmente il Data Analyst ha il compito di ricavare informazioni strategiche e risolvere problemi con l’estrazione e utilizzo di questi dati.

Egli raccoglie, elabora ed esegue analisi statistiche dei dati. Traduce numeri e dati in informazioni che le aziende utilizzano per capire come prendere le decisioni strategiche migliori per il loro business.

Che si tratti di ricerche di mercato, dati di vendita, logistica o costi di trasporto, ogni azienda raccoglie dati.

Un analista di dati prenderà in esame quei dati per scoprire una varietà di informazioni necessarie a risolvere problemi, come il prezzo dei nuovi materiali, come ridurre i costi di trasporto o come affrontare i problemi che costano denaro all’azienda.

Il Data Analyst analizza vari insiemi di dati ben definiti, utilizzando un arsenale di strumenti diversi, per rispondere a esigenze aziendali molto concrete: ad es. perché le vendite sono diminuite in un determinato trimestre, perché una campagna di marketing è andata meglio in alcune regioni, ecc.

I migliori analisti di dati sono quelli che dispongono sia delle competenze tecniche sia della capacità di comunicare con chiarezza risultati quantitativi a colleghi o clienti che non hanno le stesse competenze tecniche.

L’aspetto chiave dell’indagine analitica di un Data Analyst è la scoperta di insight.

L’analista si immerge profondamente nei dati per estrarre e comprendere comportamenti, tendenze e inferenze complesse.

L’obiettivo di ogni analista di dati è quello di far emergere gli insight più nascosti che aiuteranno le aziende a prendere le decisioni più intelligenti per il loro business.

Organizzano e analizzano i dati per trovare risultati in linea con la strategia aziendale.

Ma in che modo i data scientist e analyst estraggono questi insight? Nel farlo, si comportano come dei veri e propri investigatori, esplorando i dati, esaminando i vari lead, cercando di carpire un modello e caratteristiche comuni all’interno della mole di dati presa in esame.

Questo processo richiede una grande dose di creatività analitica.

Gli analisti di dati utilizzano in genere i sistemi informatici e applicazioni di calcolo per determinare i loro numeri.

I dati devono essere regolati, normalizzati e calibrati in modo che possano essere estratti, utilizzati da soli o inseriti con altri numeri, mantenendone comunque l’integrità.

Fatti e numeri sono il punto di partenza dell’analisi, ma la cosa più importante è capire cosa significano e presentare i risultati in modo interessante, usando grafici, diagrammi, tabelle e grafici.

QUAL È LA DIFFERENZA TRA DATA ANALYST E DATA SCIENTIST?

Se data analyst e data scientist lavorano entrambi con i dati, la differenza principale tra i due sta in cosa ci fanno con essi.

Gli analisti di dati esaminano grandi set di dati per identificare le tendenze, sviluppare grafici e creare presentazioni visive per aiutare le aziende a prendere decisioni più strategiche.

I data scientist, d’altra parte, progettano e costruiscono nuovi processi per la modellazione e la produzione di dati utilizzando prototipi, algoritmi, modelli predittivi e analisi personalizzate.

I data analyst sono spesso responsabili della progettazione e della manutenzione di sistemi e database, dell’utilizzo di strumenti statistici per interpretare set di dati e della preparazione di report per comunicare efficacemente tendenze, modelli e previsioni sulla base di risultati rilevanti a seconda dell’obiettivo.

I data scientist, invece, svelano le ignote informazioni nascoste dietro i dati tramite la scrittura di complessi algoritmi e la costruzione di modelli statistici.

La principale differenza tra un analista di dati e uno scienziato di dati sta poi nell’utilizzo del coding (programmazione informatica); i data scientist, lavorando spesso con set di dati non definiti e con più strumenti contemporaneamente, fanno un uso della programmazione maggiore e con linguaggi più complessi.

I data scientist più efficienti sono quelli in grado di identificare le domande più pertinenti, raccogliere dati da una moltitudine di diverse fonti di dati, organizzare le informazioni, tradurre i risultati in soluzioni e comunicare i loro risultati in modo tale da influire positivamente sulle decisioni aziendali.

Queste competenze sono richieste in quasi tutti i settori, facendo sì che i data scientist esperti siano sempre più preziosi per le aziende.

Oggi, i professionisti dei dati di successo comprendono che devono superare le tradizionali abilità di analisi di grandi quantità di dati, la capacità di programmazione e il data mining – il processo di estrapolazione di informazioni utili per la ricerca di anomalie, modelli e correlazioni all’interno di grandi insiemi di dati – per arrivare a un’analisi dei dati più precisa possibile, dimostrando un alto livello di flessibilità e comprensione per massimizzare i risultati in ogni fase del processo.

UN CORSO SULLA DATA ANALYSIS

Se sei appassionato di numeri e statistica e hai una propensione per l’informatica e la programmazione e ti affascina come usare queste discipline nell’economia, il mondo della Data Analysis fa per te.
DigitalDojo.it ha il corso ideale per introdurti nella comprensione dei concetti basilari e dei meccanismi dell’Analisi Dati.

Un corso che ti consentirà di apprendere progressivamente come eseguire un’efficiente raccolta ed elaborazione dei dati fino a come scoprire i migliori insight e preparare una efficace presentazione di risultati e informazioni concrete per far crescere un’azienda.

Il corso, tenuto dal nostro Sensei Luca Marchesotti, PhD all’Università di Genova ed esperto nel settore, ti farà scoprire i segreti della Data Analysis, insegnandoti come utilizzare al meglio gli strumenti per raccogliere, convertire ed esplorare i dati, preparare un’analisi completa fino a come creare un report professionale con informazioni rilevanti per un’impresa.

PERCHÉ SCEGLIERE DATA SCIENCE E DATA ANALYSIS

In definitiva, la Data Science sta cambiando il nostro modo di lavorare; sta cambiando il modo in cui utilizziamo i dati e sta cambiando il modo in cui le organizzazioni comprendono il mondo.

L’uso delle tecniche di Data Science e Data Analysis per comprendere e analizzare i grandi set di dati disponibili oggi ha un enorme impatto sulla vita umana.

Può fornire informazioni mirate per aiutare gli operatori sanitari a fornire il miglior trattamento ai pazienti o aiutare a prevedere le catastrofi naturali in modo che le persone possano prepararsi in anticipo e molto altro.

La richiesta di data scientist e data analyst da parte delle aziende non mostra alcun segno di rallentamento nei prossimi anni.

LinkedIn ha elencato il data scientist come uno dei lavori più promettenti nel 2017 e nel 2018, insieme a definire molteplici competenze relative alla scienza dei dati come le più richieste dalle aziende.

Ecco perché diventare un esperto analista di dati o data scientist può aprirti innumerevoli occasioni lavorative (spesso ben remunerate!), e grazie a DigitalDojo.it puoi avere un’ottima introduzione a questo affascinante mondo, cominciando comodamente da casa tua con un corso online!

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