Data Specialist e Data Analyst - Tutte le differenze

Photo by Austin Distel / Unsplash

Data Analyst e Data Specialist sono due figure professionali imprescindibili per le aziende che vogliono crescere grazie all'analisi dei dati. Ma quali sono le differenze tra l'uno e l'altro? Il primo è specializzato nella raccolta e nell'interpretazione dei dati, mentre il secondo fa ricorso a determinate tecniche di analisi che gli consentono di ideare soluzioni innovative e specifiche per le esigenze dell'impresa. Data Specialist vs Data Analyst: scopriamo tutto ciò che c'è da sapere su due professioni che occupano un posto di rilievo nell'universo informatico.

Il ruolo cruciale occupato da due professionisti informatici

Nell'era del digitale, nella quale i dati costituiscono l'elemento più importante per raggiungere il successo, Data Specialist e Data Analyst sono le due figure di riferimento, in grado di svolgere un ruolo determinante nella crescita aziendale. Nonostante molte persone continuino a confonderle, queste due professioni si distinguono in termini di competenze, approccio e responsabilità. Chiarire al meglio quali sono il core e i confini di entrambi i ruoli è fondamentale per scegliere il professionista più adatto alle proprie esigenze, ma anche per individuare il corso di studi che può fare al caso proprio, poiché più affine alle proprie competenze.

Dall'attività di raccolta e manipolazione, fino all'uso di algoritmi di Machine Learning, entrambe le professioni giocano un ruolo centrale in ogni contesto aziendale data-driven. Data Specialist e Data Analyst sono due figure differenti ma complementari, che spesso lavorano in maniera sinergica, allo scopo di trarre una visione più ampia dallo sfruttamento dei dati. Soltanto così facendo è possibile trasformare gli stessi dati in vantaggi competitivi, che possano rendere l'azienda in questione un punto di riferimento all'interno del proprio settore.

L'importanza dei dati

Cosa si intende per dati e in che modo sfruttarli a proprio favore? È ciò che si chiedono migliaia di società che desiderano ottenere un vantaggio dall'analisi e dalla manipolazione degli stessi. Del resto, i dati raccolti grazie a Internet sono da considerarsi una vera e propria miniera d'oro, la materia prima per eccellenza della nostra epoca, la fonte principale da cui trarre informazioni e intuizioni preziose, in grado di orientare le scelte nella maniera più informata e razionale possibile.

Grazie alla rapida diffusione del Web, delle applicazioni per dispositivi mobili e della tecnologia IoT (Internet delle cose), una sempre più ampia mole di informazioni rilasciata dagli utenti viene catturata per essere manipolata. La manipolazione dei dati consiste nel tracciare azioni e interazioni delle persone comuni all'interno dei più svariati contesti. A registrare i comportamenti degli utenti concorrono gli e-commerce, i social media, ma anche i siti generici, che in base alle azioni passate, riescono a filtrare i post e gli articoli che potrebbero interessare al destinatario.

In un contesto di questo tipo, le imprese che estraggono i dati hanno la possibilità di fare scelte accurate e specifiche, di proporre il prodotto migliore a ciascun utente, di adattarsi più velocemente ai cambiamenti e di anticipare parecchie tendenze di mercato. Secondo una ricerca pubblicata dall'azienda americana MicroStrategy Incorporated, le imprese data-driven riescono ad acquisire molto più facilmente nuovi clienti, a fidelizzarli e a mantenerli nel corso del tempo, rispetto a quelle che non hanno ancora adottato questo approccio.

Naturalmente, i dati "grezzi" non sono utili ai fini del tracciamento senza un'adeguata interpretazione. Ecco, allora, che per dare un significato a queste cataste di dati occorrono figure professionali specializzate, che sappiano decodificare le informazioni attribuendo loro un senso ben preciso. Sia il Data Specialist che il Data Analyst sono in grado di trasformare montagne di dati generici in conoscenze e insights capaci di generare vantaggi concreti e misurabili.

Data Specialist vs Data Analyst: tutte le differenze

Come accennato poc'anzi, le due figure professionali partono da una base comune per terminare con obiettivi comuni: analizzare i dati e dare loro un senso per beneficiare di tutti i vantaggi competitivi che questi sono in grado di fornire. Data Specialist e Data Analyst sfruttano le proprie skill per passare in rassegna vere e proprie montagne di informazioni estrapolate dal web. L'obiettivo di questo lavoro è ricostruire i comportamenti degli utenti che navigano su Internet per proporre loro beni e servizi affini ai loro gusti o che rispondano a una determinata esigenza.

Tuttavia, esistono delle differenze ben precise tra i due lavori. Se il Data Analyst si focalizza soprattutto sulla raccolta e sull'elaborazione dei dati mediante strumenti come Excel, SQL e Data Visualization Software quali Tableau e PowerBI, il Data Specialist si spinge oltre, facendo leva sulle proprie conoscenze in termini di machine learning, intelligenza artificiale, cloud computing e programmazione.

Ne consegue che:

- il lavoro del Data Analyst è teso a trasformare le informazioni raccolte in report il cui scopo è facilitare la comprensione dei dati in modo da supportare al meglio le scelte di business

- il lavoro di un Data Specialist, o Data Scientist, è più specifico, in quanto la padronanza di linguaggi di programmazione come Python consente loro di analizzare quantità maggiori di dati ma, soprattutto, di sviluppare algoritmi predittivi e soluzioni innovative

Quali studi intraprendere per diventare Data Specialist o Data Analyst?

Per inaugurare una carriera proficua nell'universo dei Big Data, è necessario sviluppare competenze analitiche e tecniche specifiche, non necessariamente provenienti da un percorso di studi accademico, ma anche maturate seguendo corsi dedicati. Per diventare un Data Analyst, è obbligatorio sviluppare le seguenti skills:

- conoscenze statistiche che consentano di eseguire analisi predittive e descrittive

- saper utilizzare software di Data Visualization come PowerBI e Tableau

- essere in grado di analizzare i dati e metterli in ordine usando strumenti come Excel

- saper interrogare i dati tramite SQL

Per inaugurare una carriera da Data Specialist, invece, è fondamentale sviluppare le seguenti competenze tecniche:

- avere un buon feeling con le tecnologie che ruotano intorno ai Big Data quali Cloud Computing (Azure, AWS e Google Cloud) e Spark

- costruire una buona esperienza nei settori del Deep Learning e del Machine Learning

- conoscere e padroneggiare linguaggi di programmazione come Python o R

La formazione e gli aggiornamenti continui sono fondamentali

Scegliere la carriera migliore per sé dipende soprattutto dalle proprie preferenze e attitudini personali. Vale la pena sottolineare come un Data Analyst, nella maggior parte dei casi, lavori con dati definiti e strutturati (tabelle SQL o Excel), mentre un Data Specialist sia spesso costretto ad analizzare ed elaborare dati non strutturati come testi, immagini e file audio. Inoltre, è fondamentale comprendere affondo quanto si è in grado di imparare il lavoro di programmatore e quanto si è realmente interessati a un approccio strategico.

Se i Data Analyst forniscono insights tesi a risolvere o a mitigare rischi/problemi nell'immediato, i Data Specialist sono chiamati a lavorare su orizzonti molto più ampi, considerata la natura strategica e complessa dei progetti che li vedono protagonisti. Sebbene abbiano compiti distinti, il lavoro di entrambe le figure professionali risulta spesso sinergico: ed è proprio questa complementarità a permettere alle imprese di sfruttare al meglio il patrimonio informativo di cui dispongono.

Chiunque abbia intenzione di intraprendere una carriera di questo tipo, deve essere affamato di conoscenza e desideroso di migliorare costantemente le proprie competenze. Soltanto frequentando corsi dedicati e facendo esperienza sul campo, sarà possibile eccellere in un settore che si evolve senza sosta. Corsi e master sono una maniera eccellente per acquisire esperienza nell'analisi dei dati e nella creazione di nuovi strumenti analitici.

Saveria Spezzano

Saveria Spezzano

Product Marketing Manager @Develhope