Entro il 2020, secondo le previsioni del World Economic Forum, la professione del data analyst sarà la più ricercata dalle aziende di tutto il mondo. Il Linkedin Workforce Report sostiene che la richiesta di queste figure negli Usa è cresciuta sei volte in più rispetto a cinque anni fa e continuerà a essere al primo posto dei lavori più richiesti nei prossimi cinque anni. Lo confermano anche i dati di IBM: la domanda annuale di data scientist, data developer e data engineer porterà a 700mila nuove assunzioni entro il 2020.

Anche noi di Eurosoftware guardiamo al futuro e aggiorniamo sempre i nostri servizi, con il fine di fornire al cliente un prodotto in linea con le ultime tecnologie. Puoi dare un’occhiata qui per capire meglio come usiamo le nuove tecnologie nei nostri software.

Insomma, il lavoro del futuro sarà diverso, con nuove figure che spaziano dalla data analyst alla sicurezza digitale. Potremmo quasi dire, tutto colpa della digital trasformation e in parte è anche vero perché la tecnologia avanzata sta cambiando già ora il mondo del lavoro. E in Italia? Be’, la situazione italiana non è molto diversa da quella degli Stati Uniti.

Secondo un’analisi della Tag Innovation School (che ha creato a sua volta un Master in business data analysis), su un campione di 550 piccole e medie imprese italiane, il 50% delle pmi dichiara di voler assumere un esperto di analisi dei dati entro i prossimi tre anni. E anche i guadagni non sono niente male. Lo stipendio medio annuo di un data analyst è tra i più alti in assoluto, con cifre che vanno dai 30mila ai 50mila euro per una figura junior, arrivando fino a 99mila per un senior. E molte sono donne, che in questo campo raggiungono quasi la parità con i colleghi maschi: 41% contro 59%.

Le motivazioni sono piuttosto semplici, in realtà: smartphone, email, carte fedeltà, abbonamenti ai mezzi pubblici, social network, ricerche su Google: la quantità di dati che generiamo cresce di anno in anno. E insieme a questa enorme mole di informazioni, è nata anche l’esigenza di poterla gestire e analizzare. Ecco perché la figura del data analyst, o data scientist, è ormai una delle professioni più ricercate dalle aziende.

Ma cosa fa un data analyst? Innanzitutto cerca di capire l’origine dei dati ed eventuali possibili distorsioni, tramite l’uso delle tecnologie. Poi li raccoglie e li analizza per individuare correlazioni e pattern interpretativi allo scopo di trarne informazioni utili in determinati campi. L’applicazione dei Big Data ormai va dalla gestione dei trasporti alla grande distribuzione organizzata, dall’organizzazione del lavoro (workforce analytics) nelle aziende alla sanità, dalle banche alle assicurazioni.

E quali capacità deve avere chi si occupa di raccogliere e interpretare una tale mole di informazioni? Il data analyst è un professionista che ha capacità analitiche, con una propensione per il ragionamento matematico e statistico, e capacità di programmazione. Allo stesso tempo, però, deve avere anche doti comunicative. Perché, alla fine dell’analisi, deve presentare i dati in una forma visiva chiara e comprensibile per tutte le aree aziendali. A questa professione possono avvicinarsi infatti persone provenienti da percorsi formativi diversi: non solo ingegneria gestionale, economia, matematica, statistica e informatica, ma anche persone che hanno effettuato studi umanistici.

Il modo migliore per diventare data analyst? Studiare e imparare sul campo.