Data Analyst

Chi è il Data Analyst?

È un professionista dotato delle competenze necessarie ad analizzare e aggregare i dati, al fine di studiare, ad esempio, l’andamento di un determinato prodotto e consentire, così, all’azienda di progettare i propri modelli di business in modo prospettico, con creazione di un vantaggio competitivo sul mercato. Il Data Analyst possiede competenze trasversali, che possono essere non solo tecniche ma anche statistiche, gestionali e di comunicazione.

Tra le principali attività che dovrà svolgere, vi sono: raccolta dati da una pluralità di fonti, organizzazione e strutturazione dei dati secondo precise logiche di aggregazione, creazione dei database di input e dei metodi statistici di interpretazione dei dati e definizione di appositi report per comunicare quanto emerso alle differenti aree aziendali.

Scopri quali sono le competenze ricercate e gli strumenti da saper utilizzare.

Competenze Formative

Il Data Analyst deve possedere competenze applicative di natura accademica, in termini di: modelli matematici e statistici, informatici e di economia. Queste competenze hanno il fine di definire una corretta organizzazione e gestione dei dati raccolti per poterne estrapolare informazioni rilevanti ai processi di Decision Making aziendali.

Capacità di Analisi

Competenze volte ad analizzare ed estrapolare, da un punto di vista puramente tecnico e attraverso appositi tool e strumenti, i principali dati e informazioni inerenti lo stato attuale di un Sito Web, con lo scopo di rilevare problemi ed errori in ottica SEO, potenziali criticità ed eventuali ambiti di miglioramento per una sua ottimizzazione.

Competenze di Digital Listening

Capacità di monitoraggio e raccolta dati da fonti terze, esterne all'azienda, con conseguente scraping, per finalità di Sentiment Analysis su Brand, prodotti o servizi legati a mercati B2C. Scopi di tale attività è di duplice natura: Sentiment e Customer Insights. Si ritiene necessario saper gestire, integrare e interpretare dati di carattere quantitativi e qualitativi, anche attraverso l'utilizzo di analisi testuali e paratestuali, mediante appositi modelli linguistici attuabili con programmi quali Python e R.

Capacità di utilizzo CRM

Conoscenza e utilizzo dei principali CRM (Customer Relationship Management) per la raccolta, il monitoraggio e la presentazione dei dati provenienti da fonti interne aziendali, come clienti, fornitori, dipendenti e altri stakeholders. Tra i principali CRM da conoscere: Salesforce, HubSpot, Sales Navigator, etc.

Conoscenza di Intelligence Tools

Conoscenza e utilizzo dei principali strumenti di Business Intelligence presenti sul mercato nazionale e internazionale e delle maggiori piattaforme di DBMS (Database Management Systems), per la ricerca, la raccolta e l'analisi di dati di natura economica, finanziaria, di marketing, etc. Tale competenza è necessaria per attività di Digital Audit, Competitive Intelligence e Marketing Reserach.

Conoscenza dei Linguaggi di Programmazione

Conoscenza dei principali linguaggi di programmazione per permettere a computer e dispositivi di trasformare una serie di codici e istruzioni (input) in dati in uscita (output) per App, WebSite, Programmi, etc. Tra i principali linguaggi da conoscere: Python, Java, JavaScript, HTML, C/C++ e CSS. Sono considerati plus aggiuntivi la conoscenza di strutture di rete server-client e di qualche linguaggio server-side specifico, come PHP.