La nuova era che stiamo vivendo, quella del digitale, ha trasformato inevitabilmente molte figure professionali, nonché il mondo del lavoro.
Alcune figure professionali diventano obsolete o poco indispensabili, mentre se ne affacciano altre, che ricoprono ruoli sempre più decisivi, come il Data Scientist e il Data Analyst.
Due figure distinte nel mondo dei big data
Le due figure professionali, Data Scientist e Data Analyst, di cui parleremo in questo articolo, spesso vengono confuse tra di loro sebbene siano due ruoli nettamente differenti in termini di responsabilità, competenze e approcci e nonostante facciano entrambi parte del mondo dell’analisi dei dati, definiti anche come big data.
E più corretto parlare, infatti, della loro necessaria collaborazione, di una sinergia che si innesca per trasformare i dati raccolti in vantaggi concorrenziali per l’azienda.
Queste due figure sono indispensabili nel contesto aziendale, in quanto oggi i big data sono il pane quotidiano per quasi tutti i business.
Di conseguenza, bisogna ricorrere sia al Data Scientist che al Data Analyst per comprendere e analizzare la mole di dati che caratterizza la nuova società altamente digitalizzata.
Difatti, le aziende che decidono di investire nella raccolta e analisi dei dati e riescono a quantificarne il valore, sono in grado poi di prendere decisioni accurate e tempestive.
Questi dati, tuttavia, richiedono un processo di decodificazione capace di poter estrapolare le informazioni e attribuire un significato specifico al contesto in cui si sta operando.
Le due figure professionali, in simbiosi, lavorano proprio con questo obiettivo: trasformare i dati grezzi in conoscenza e informazioni.
Data Analyst e un Data Scientist: cosa fanno
Ora che abbiamo compreso il ruolo fondamentale che ricoprono o possono ricoprire in agenzia, bisogna capire nel concreto in cosa si differiscono queste due figure.
Partiamo con il Data Analyst: si occupa principalmente della raccolta, elaborazione ed interpretazione dei dati, può usufruire di software come Excel o di Data Visualization.
Ma nel concreto cosa fa?
Trasforma i dati in rapporti o dashboard in modo che siano facilmente comprensibili alle aziende così da facilitare le decisioni di business in ottica di strategia.
Invece il Data Scientist possiede altre competenze quali la conoscenza di tecniche di machine learning e di intelligenza artificiale, di programmazione e cloud computing e linguaggi di programmazione come Python.
In questo modo è in grado di creare algoritmi predittivi capaci di prevedere evoluzioni nel contesto del mercato e quindi anticipare trend futuri.
Se avrai letto fino a questo punto ti sarà ben chiaro che, sia il Data Analyst che il Data Scientist sono indispensabili ed uno non esclude l’altro quando si ricorre allo studio dell’analisi dei dati.
Ricordati quindi che, essendo figure altamente specializzate, dovrai ricorrere ad un team di professionisti nel settore.