Data Analyst
Analisi dei dati strutturati e non strutturati per orientare le decisioni strategiche aziendali
Tendenza nella maggior parte dei paesi. I valori del tuo paese sono nella scheda Stipendi, formazione, mercato del lavoro.
Informazioni sulla professione
Il Data Analyst raccoglie, pulisce e interpreta grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee, utilizzando strumenti come SQL, Python, R e piattaforme BI quali Tableau o Power BI.
Opera in stretto contatto con team di marketing, finanza, prodotto e direzione generale, traducendo dataset complessi in insight azionabili. Lavora su pipeline di dati, costruisce dashboard interattive e produce report periodici per supportare la pianificazione operativa e la definizione degli obiettivi di business.
Competenze
Competenze tecniche
- Esperienza con SQL avanzato per ottimizzazione delle query
- Competenza in Python (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn)
- Utilizzo di strumenti BI come Power BI, Tableau, Looker
- Conoscenza di statistica applicata e analisi predittiva
- Esperienza con Google Analytics e strumenti di web analytics
- Abilità in Excel avanzato per modellazione dati
- Conoscenza di data warehouse come BigQuery, Redshift, Snowflake
- Utilizzo di Git per il versionamento del codice
Competenze trasversali
- Rigore metodologico nell'interpretazione dei dati
- Capacità di sintesi e comunicazione verso interlocutori non tecnici
- Autonomia nella gestione delle priorità analitiche
- Spirito critico nella validazione delle ipotesi
Compiti
- Estrarre e trasformare dataset complessi tramite query SQL ottimizzate
- Costruire dashboard interattive su Power BI o Tableau con KPI in tempo reale
- Condurre analisi statistiche descrittive e predittive con Python o R su campioni ampi
- Identificare anomalie nei flussi di dati e ridurre l'errore sotto l'1% mensile
- Redigere report settimanali per il management con visualizzazioni chiare
- Automatizzare pipeline di raccolta dati, riducendo il tempo di elaborazione del 30%
- Collaborare con i team di prodotto per definire metriche di performance trimestrali
- Eseguire test A/B su campagne digitali e presentare risultati significativi
- Manutenere e documentare i data warehouse rispettando gli standard di governance
- Monitorare la qualità dei dati in ingresso e implementare regole di validazione automatica
Ambienti di lavoro
- Startup tecnologiche e scale-up innovative
- Grandi aziende con dipartimenti data & analytics avanzati
- Agenzie di consulenza strategica per progetti complessi
- Settore retail e e-commerce in forte espansione
- Istituzioni finanziarie e assicurative di primo piano
- Aziende del settore sanitario e farmaceutico all'avanguardia
Possibili evoluzioni
- Crescita verso un ruolo di Data Scientist per approfondire le analisiVedi la scheda →
- Possibilità di diventare Business Intelligence Manager per guidare il team
- Transizione a Data Engineer per ottimizzare le infrastrutture dati
- Progredire verso Chief Data Officer per definire la strategia dati
- Evolvere come Analista quantitativo per analisi finanziarie avanzate
Profilo ricercato
Domande frequenti
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