{"id":9989,"date":"2020-01-31T16:16:50","date_gmt":"2020-01-31T16:16:50","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/it\/insights\/4-reasons-why-data-analysts-are-great-business-guides\/"},"modified":"2020-01-31T16:17:51","modified_gmt":"2020-01-31T16:17:51","slug":"4-motivi-per-cui-i-data-analyst-sono-grandi-guide-per-il-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/it\/blog\/4-motivi-per-cui-i-data-analyst-sono-grandi-guide-per-il-business\/","title":{"rendered":"4 motivi per cui i data analyst sono grandi guide per il business"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Negli ultimi anni, \u00e8 cresciuto in modo significativo il numero dei ruoli di data scientist (DS). Questo genere di ruolo pu\u00f2 avere diverse definizioni, e uno dei maggiori impatti \u00e8 stato il modo con cui ha modificato la percezione di un tipo precedente di ruolo: quello di data analyst (DA). In base alla mia esperienza decennale dell\u2019ambiente analytics e della data science, ecco perch\u00e9 la crescente popolarit\u00e0 dei ruoli di DS non dovrebbe pregiudicare in modo in cui vediamo i ruoli di DA.<\/p>\n

Il futuro dell\u2019analytics e della data science<\/strong><\/h3>\n

In Criteo, ho l\u2019opportunit\u00e0 di partecipare al Global Analytics and Data Science Council, composto di leader a livello aziendale che hanno come obiettivo la formazione dei futuri ruoli nell\u2019analytics e della data science nella nostra azienda. Nel quadro di questa iniziativa, abbiamo dovuto occuparci della nascita del titolo di Data Science, per non parlare delle diverse parole chiave che l\u2019accompagnano.<\/p>\n

Al di fuori del mio ruolo in Criteo, ho avuto anche l\u2019opportunit\u00e0 di scambiare opinioni con esperti di start-up totalmente innovative e di scale-up pi\u00f9 mature. Tutti i colloqui su questo argomento hanno portato a un\u2019unica conclusione: preoccupa come la nascita del ruolo di DS abbia marginalizzato l\u2019importanza che il ruolo di DA deteneva da lungo tempo..<\/p>\n

Esiste ancora confusione tra il ruolo di data scientist e quello di data analyst ma, soprattuto, il DS viene spesso percepito come una versione di DA aggiornata e migliorata. Una delle spiacevoli conseguenze \u00e8 che quelli che hanno ruoli di DA sentono l\u2019urgenza di essere rinominati DS, dal momento che oggi DA \u00e8 di fuori moda. Questi due profili talvolta si sovrappongono per quanto riguarda le abilit\u00e0 coinvolte, ma esistono delle differenze chiave. E anche se sono entrambi elementi importanti di un\u2019organizzazione orientata ai dati, vi sono comunque alcune cose importanti da capire.<\/p>\n

I data analyst non sono semplici predecessori dei data scientist.<\/strong><\/h3>\n

In base a quanto appena detto, si potrebbe ancora pensare che i data analyst siano gli antenati dei data scientist, in ritardo con il corso dell\u2019evoluzione naturale. Ma questo \u00e8 il modo sbagliato di vedere le cose. Ecco perch\u00e9:<\/p>\n

1. La differenza dipende troppo da temi e parole chiave di moda.<\/strong><\/h3>\n

Dopo l\u2019era dei big data \u00e8 arrivata quella del machine learning e ora la parola d\u2019ordine \u00e8 \u201cintelligenza artificiale\u201d (AI). La denominazione del DS nel settore ha seguito lo stesso percorso.<\/p>\n

Molte aziende cercano di cavalcare l\u2019onda attraendo brillanti analisti con l\u2019offerta di pretesi ruoli di DS. Anche se tutto questo non \u00e8 veritiero al 100%, \u00e8 comunque attraente. Un rapido sguardo alle professioni su LinkedIn fa scoprire un numero di ruoli di data scientist tre volte maggiore di quello dei data analyst.<\/p>\n

2. Il data analytics \u00e8 stato erroneamente svalutato.<\/strong><\/h3>\n

Nonostante il fatto che data analyst e data scientist evidenzino abilit\u00e0 in parte comuni, \u00e8 la loro mission che dovrebbe contribuire a distinguerli. Non ci aspettiamo che usino e sviluppino le stesse abilit\u00e0.<\/p>\n

I data analyst si concentrano su insight di business utili e immediati. Assomigliano maggiormente a decision maker del business, che devono rispettare rigorosi limiti di tempo. Il loro compito \u00e8 di sollecitare decisioni commerciali strategiche con gli stessi vincoli che i leader aziendali devono affrontare: cicli vitali pi\u00f9 brevi degli argomenti, ambienti altamente concorrenziali, discussioni in diretta con i clienti, pressioni relative alle revenue e altro ancora.<\/p>\n

Ci\u00f2 non significa che non siano in grado di sostenere argomenti di maggiore durata, ma che questo non \u00e8 semplicemente dove aggiungerebbero maggior valore.<\/p>\n

3. I data analyst conoscono l\u2019ecosistema del settore, i prodotti e i numeri del mercato.<\/strong><\/h3>\n

Infatti, se il tuo sogno \u00e8 di diventare un busines executive, puoi avere delle possibilit\u00e0 se possiedi una base di esperienza come data analyst. Non si tratta solo di ci\u00f2 che sai o non sai fare: si tratta anche di quale impatto professionale vuoi avere.<\/p>\n

I data analyst hanno il vantaggio di poter comunicare a interlocutori di diversi team e ripartire i risultati. Possono facilmente adattare il loro vocabolario e il tono a seconda di chi si trova con loro.<\/p>\n

4. Molti funzionari esecutivi vedono i data analyst come consiglieri aziendali.<\/strong><\/h3>\n

Di fatto, per anni ho diretto quelli che avrebbero potuto essere chiamati i settori di data analytics o data science in diverse altre aziende. So per esperienza personale che i data scientist apportano un notevole valore aggiunto, se valorizzati in modo appropriato: per lo spessore delle analisi e per gli strumenti predittivi, ad esempio.<\/p>\n

Tuttavia, essi non sostituiranno i data analyst se si tratta di influenzare la strategia aziendale e la comprensione del business. Posso dire che i dirigenti aziendali sono sempre pi\u00f9 disposti a lavorare a stretto contatto con i data analyst, che essi considerano preziosi consulenti aziendali.<\/p>\n

Data analyst e data scientist sono pi\u00f9 forti se evolvono insieme.<\/strong><\/h3>\n

Il processo di scelta dei nomi nella data science mi ha aiutato a dare una nuova forma alla mia comprensione e a chiarire il valore aggiunto dei ruoli di DA rispetto a quelli di DS. Questa \u00e8 una perfetta occasione per ribadire l\u2019importanza del DA e per dedicare il tempo giusto a evidenziarne i vantaggi. Viva il data analyst!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  Negli ultimi anni, \u00e8 cresciuto in modo significativo il numero dei ruoli di data scientist (DS). Questo genere di ruolo pu\u00f2 avere diverse definizioni, e uno dei maggiori impatti \u00e8 stato il modo con cui ha modificato la percezione di un tipo precedente di ruolo: quello di data analyst (DA). 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