Data analyst vs data scientist: queste le differenze e le peculiarità di ciascuna figura

Data analyst e Data scientist non fanno lo stesso lavoro

Facciamo chiarezza sui ruoli e le competenze di queste due figure spesso confuse tra loro.

Nell’immenso mondo dei big data ci sono diverse figure professionali, ed è del tutto plausibile che un profano del settore, come magari sei tu, possa trovarsi spiazzato rispetto a termini tecnici e inglesismi vari, e possa quindi fraintendere le mansioni specifiche di chi fa un determinato lavoro rispetto a un altro.

Un’agenzia ricerche di mercato come la nostra, impegnata costantemente in analisi di mercato e analisi della concorrenza per clienti provenienti da svariati settori, è particolarmente attenta alla definizione dei ruoli.

A tal riguardo, ci teniamo a chiarire all’interno del nostro blog un argomento spesso oggetto di confusione.

Scopriamo dunque le due importanti figure del data analyst e del data scientist.

Scopri le differenze tra data analyst e data scientist

Data analyst e Data scientist: due figure importanti (ma distinte) nel mondo dei big data.

Queste due professioni sono sempre più ricercate dalle aziende, così come sono sempre di più gli studenti del settore business e scienze a strizzare l’occhio alle specializzazioni nel campo dei big data, spinti non solo dal fascino di questo lavoro ma anche dalle opportunità crescenti d’impiego e dalle prospettive di un buon stipendio.

Entrambi i ruoli hanno grande importanza in ambito di ricerche di mercato, analisi dei competitor e tutti quei processi di studio dei dati che possono determinare in maniera significativa il successo di un’azienda, compresa la tua!

Come dicevamo in sede d’introduzione, è ricorrente l’errore di considerare queste due professioni un’unica cosa, perciò se finora pensavi che fosse così non temere. È perfettamente comprensibile.

Ma la realtà è che, a parte condividere la parola “data”, queste due mansioni richiedono abilità e competenze abbastanza distinte.

Tra poco scoprirai quali sono.

A testimoniare questo principio ci sono i requisiti ricercati dalle aziende nelle job description, in cui questi vengono descritti in maniera molto dettagliata.

Confrontando due annunci di lavoro ben strutturati in cui vengono ricercate queste due figure, ti risulterà facile e intuitivo capire che ritrovare le stesse conoscenze in una sola figura è concettualmente difficile e che dunque si tratti di due professioni a sé.

Indipendentemente da cosa fa un data analyst e cosa fa un data scientist – argomento che affronteremo tra poco – è importante che tu capisca che queste due professioni non entrano in conflitto tra loro (come potresti erroneamente credere) ma bensì cooperano all’interno dello stesso settore di competenza con obbiettivi specifici.

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Premesso ciò, andiamo a scoprire quali sono le differenze tra data analyst e data scientist e qual è il loro ruolo all’interno di un processo di studio e analisi dei dati.

Data analyst e Data scientist: le differenze tra queste due figure professionali.

Col termine Data scientist spesso si tende a identificare genericamente l’intera categoria di professionisti dei dati, ma di fatto questa è una figura professionale con ruoli e skills ben precise, completamente differenti da quelle del data analyst.

Ecco cosa fa il data analyst

Il Data scientist è colui che ha le competenze necessarie allo studio dei dati nel senso più stretto.

Egli infatti sa quali dati ricercare (o far ricercare al Data engineer, altra figura operante nel settore) in quanto svolge il ruolo di ricercatore. In genere il lavoro di Data scientist necessita di conoscenze specifiche nel campo della statistica, ma anche di altre materie.

Queste competenze vengono infatti sfruttate e applicate nello studio dei dati per poterli correlare tra loro al fine di ottenere informazioni specifiche.

Quindi il Data scientist è colui che provvede alla ricerca dei dati utili a perseguire i tuoi obbiettivi.

Il Data analyst invece, è colui che si occupa di comprendere i dati emersi da uno studio e, in seguito a una profonda analisi, di estrarre delle intuizioni.

A differenza del Data scientist egli è spiccatamente legato al mondo del business, che deve conoscere molto bene per poter elaborare le intuizioni utili agli obbiettivi prefissati.

Questa figura è di fatto l’anello di congiunzione che lega chi si occupa prettamente di statistica e informatica e chi invece deve poi elaborare delle strategie.

Il Data analyst ha pertanto capacità e competenze nell’utilizzo di Excel, di fogli di calcolo in generale, nonché di diversi strumenti avanzati per l’analisi e la correlazione dei dati.

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Data analyst Vs Data scientist: l’importanza della scelta giusta in base alle necessità.

Bene, ora che hai compreso le sostanziali differenze tra queste due figure ti sarà certamente più chiaro anche un concetto che spesso sfugge ai professionisti: non devi scegliere tra l’uno e l’altro!

Se sei un imprenditore e hai bisogno di ricorrere allo studio e all’analisi dei dati per elaborare una strategia vincente e sempre aggiornata per la tua azienda, la decisione più intelligente e produttiva che tu possa prendere è quella di affidarti a un team di professionisti, specializzati ognuno nelle proprie mansioni, e affidare ogni singolo processo alla figura competente.

Che senso avrebbe infatti scegliere di affidarsi a un Data scientist per un processo come l’analisi e la correlazione dei dati in ottica strategica se questi non possiede le competenze specifiche per poterlo fare?

Semplice: nessuno!

Per tirar fuori il più classico degli esempi, nella costruzione di una casa affideresti al muratore (per quanto egli si definisca un tuttofare) la realizzazione dell’impianto idraulico o di quello elettrico?

Non sarebbe certo la scelta più responsabile, poiché ogni processo ha delle peculiarità e dei livelli di competenza e se miri ad avere un lavoro eseguito al top, devi affidare ogni mansione a un professionista specializzato.

A ognuno il suo insomma.

Noi di Central Marketing Intelligence siamo specializzati nell’analisi dei dati e siamo a tua completa disposizione qualora avessi bisogno di una consulenza.

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