Analista aziendale vs. analista di dati - Comprensione dei ruoli e dei percorsi di carriera

Siete interessati a lavorare come analista di dati o analista aziendale? Qual è la differenza tra questi due ruoli? In questo articolo spieghiamo il dibattito tra analista di dati e analista aziendale e vi forniamo un percorso di successo per entrambi i lavori.

La richiesta di persone esperte nella decodifica di dati complessi ha raggiunto nuovi livelli nel panorama aziendale in continua evoluzione. Tra i numerosi ruoli disponibili, gli analisti aziendali e gli analisti di dati hanno ciascuno le proprie responsabilità, competenze e percorsi di carriera. Nonostante la somiglianza del titolo, è fondamentale riconoscere che questi ruoli non sono intercambiabili.

Un analista aziendale (BA) agisce come architetto strategico. Lavorano all'intersezione tra le esigenze aziendali e le soluzioni tecnologiche. I BA agiscono come traduttori aziendali - analizzando, strategizzando e colmando le lacune con gli stakeholder per garantire l'allineamento della tecnologia con gli obiettivi organizzativi.

Un analista di dati (DA) agisce come un detective digitale. Estraggono dai dati intuizioni significative per guidare il processo decisionale. I DA navigano in vaste serie di dati per rivelare tendenze e modelli, raccogliendo ed elaborando dati, eseguendo analisi statistiche e informando il processo decisionale.

Sebbene questi ruoli vengano spesso confusi, ciascuno di essi ha uno scopo distinto. In questo articolo analizzeremo entrambi i ruoli, che hanno in comune la necessità di ottenere informazioni sui dati, ma si differenziano per gli obiettivi e le applicazioni specifiche. Scopriremo subito che alcune competenze fungono da filo conduttore tra queste professioni. SQL, il linguaggio per la manipolazione e l'analisi dei dati, è una di queste competenze essenziali. Per coloro che sono alle prime armi con SQL, la nostra SQL dalla A alla Z per chi è alle prime armi con l'SQL, la nostra traccia copre sia gli argomenti fondamentali che quelli avanzati. Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo!

Svelare i ruoli

Gli analisti di business (l'anello di congiunzione tra business e tecnologia) e gli analisti di dati (gli abili interpreti delle tendenze e degli schemi dei dati) svolgono ciascuno un ruolo distinto. Analizziamo questi ruoli in dettaglio.

Ruolo dell'analista aziendale (BA)

1. Comprendere le esigenze aziendali

I BA articolano le esigenze aziendali lavorando a stretto contatto con gli stakeholder per comprendere lo stato attuale dell'azienda, gli obiettivi, le sfide e le opportunità di crescita. Ad esempio, se un rivenditore vuole aumentare le vendite online, il BA può condurre interviste con gli stakeholder, analizzare il comportamento dei clienti e presentare raccomandazioni attuabili.

2. Valutazione dei processi

I BA migliorano i processi esistenti conducendo analisi sistematiche del flusso di lavoro, identificando le inefficienze e proponendo miglioramenti. Nel settore manifatturiero, un BA ottimizza i processi produttivi grazie a intuizioni basate sui dati, aumentando l'efficienza e l'efficacia dei costi.

3. Fornire raccomandazioni basate sui dati

I BA utilizzano dati quantitativi e qualitativi per proporre soluzioni allineate agli obiettivi organizzativi, partendo da una base di comprensione delle esigenze aziendali e di valutazione dei processi. Se un istituto finanziario vuole migliorare la soddisfazione dei clienti, il BA può consigliare strategie basate sui dati, come un'applicazione mobile di facile utilizzo.

Ruolo dell'analista di dati (DA)

1. Raccolta ed elaborazione dei dati

I DA raccolgono ed elaborano i dati utilizzando strumenti come SQL e Python per garantire l'accuratezza dei dati per la successiva esplorazione e interpretazione. Nell'e-commerce, un DA può ottimizzare le raccomandazioni sui prodotti interrogando i dati pertinenti con SQL e utilizzando Python per la pulizia e la trasformazione.

2. Esecuzione di analisi statistiche

I DA conducono analisi statistiche sugli insiemi di dati per scoprire modelli, relazioni e tendenze. Nel settore sanitario, un DA potrebbe utilizzare l'analisi statistica per valutare l'efficacia di un trattamento medico tramite analisi di regressione o test di ipotesi.

3. Informare il processo decisionale

L'obiettivo finale di un DA è quello di tradurre analisi complesse di dati in approfondimenti praticabili che supportino le decisioni strategiche dell'azienda. Nel settore della vendita al dettaglio, un DA analizza i dati di vendita, crea visualizzazioni e comunica le intuizioni per ottimizzare l'inventario e migliorare l'esperienza del cliente.

Competenze e qualifiche

Lo sviluppo di un solido insieme di competenze e qualifiche è fondamentale sia per gli analisti aziendali che per gli analisti di dati. Vediamo le competenze e le qualifiche chiave che contraddistinguono entrambi i ruoli.

Competenze e qualifiche dell'analista aziendale (BA)

1. Capacità analitiche: I BA devono interpretare informazioni complesse, identificare le tendenze e trarre conclusioni significative per contribuire a un processo decisionale aziendale informato.
2. Capacità di comunicazione: I BA devono essere in grado di comunicare efficacemente informazioni tecniche a diversi stakeholder per promuovere la collaborazione e garantire che le soluzioni proposte siano in linea con gli obiettivi organizzativi.
3. Capacità di risolvere i problemi: Gli analisti aziendali eccellono nel pensiero critico e nella creatività, navigando nella complessità dei processi aziendali per identificare i colli di bottiglia e proporre soluzioni innovative.
4. Business acumen: i BA che hanno una conoscenza approfondita del settore, delle dinamiche di mercato e degli obiettivi organizzativi possono allineare le loro analisi e raccomandazioni con le strategie aziendali più ampie.
5. Competenza tecnica: I BA devono essere in grado di utilizzare i vari strumenti e tecnologie necessari per l'analisi dei dati, la valutazione dei processi e l'implementazione delle soluzioni, garantendo un'estrazione e un'analisi dei dati efficiente. La competenza in SQL è fondamentale per interrogare i database ed estrarre informazioni significative.
6. Documentazione e reporting: I BA eccellono nel catturare e articolare informazioni complesse in report chiari utilizzando strumenti come Tableau o Power BI.

Analista di dati (DA) Competenze e qualifiche

1. Analisi statistica: I DA utilizzano solide competenze statistiche per decifrare modelli, trarre intuizioni e prendere decisioni informate da serie di dati, contribuendo al processo decisionale basato sui dati.
2. Conoscenza della programmazione e dei database: La conoscenza di linguaggi di programmazione come SQL, Python e R consente ai DA di manipolare i dati in modo efficiente. Devono inoltre comprendere la struttura e il funzionamento di un database SQL.
3. Pulizia e preparazione dei dati: I DA eccellono nella gestione sistematica degli errori (come la correzione dei valori mancanti) e nella garanzia della qualità dei dati.
4. Visualizzazione dei dati: I DA devono essere in grado di comunicare efficacemente risultati complessi attraverso rappresentazioni visive convincenti create con strumenti come Tableau, Power BI o librerie Python.
5. Pensiero critico: I DA affrontano problemi complessi in modo metodico e analitico, traendo conclusioni accurate e formulando raccomandazioni valide.
6. Conoscenza del dominio: La comprensione del settore consente ai DA di contestualizzare le analisi dei dati, interpretando i risultati nel contesto di specifiche sfide aziendali.

Background formativo ed esperienze

Passiamo ora a esaminare il percorso formativo e l'esperienza pratica richiesti agli analisti aziendali e agli analisti di dati. Iniziamo con gli elementi essenziali che vi aiuteranno a determinare la figura più adatta al vostro percorso analitico.

Formazione ed esperienza per un analista aziendale

In genere, per diventare analista aziendale è necessaria una combinazione di titoli di studio ed esperienze rilevanti:

Background educativo

• Laurea: Per molte posizioni di BA è richiesta una laurea in un settore correlato, come amministrazione aziendale, gestione, finanza o informatica. Una laurea fornisce una solida base di principi e processi aziendali.
• Lauree avanzate (facoltative): Anche se i titoli di studio avanzati, come un MBA (Master of Business Administration) o un master specializzato in analisi aziendale, non sono sempre richiesti, alcuni BA li perseguono. Questi titoli di studio possono aiutare a migliorare il pensiero strategico e le capacità analitiche.

Esperienza pertinente

• Esperienza commerciale o informatica: Un'esperienza precedente in ruoli aziendali o IT è spesso vantaggiosa per i BA. La gestione di progetti, l'analisi dei sistemi e l'esperienza di consulenza aziendale forniscono una comprensione pratica dei processi organizzativi.
• Tirocini: Gli stage in analisi aziendale o in settori correlati possono essere preziosi. Forniscono esperienza pratica e la possibilità di applicare le conoscenze teoriche a situazioni reali.
• Certificazioni: L'ottenimento di certificazioni pertinenti può aumentare le credenziali di un BA. Per esempio, su LearnSQL.it, ogni nostro corso prevede una certificazione al suo completamento. Per suggerimenti, consultate il nostro articolo SQL per l'analista aziendale.
• Apprendimento continuo: I BA devono tenersi aggiornati sulle tendenze del settore, sugli strumenti e sulle metodologie. Workshop, webinar e conferenze di settore possono aiutarli a migliorare le loro competenze e conoscenze.

Formazione ed esperienza per un analista di dati

Per i DA è necessario acquisire qualifiche specifiche e fare esperienza pratica. Per uno sguardo approfondito su questo percorso di carriera, consultate la nostra tabella di marcia per diventare analista di dati. Di seguito sono riportati il percorso formativo e le esperienze che possono portare a una carriera come DA:

Background formativo

• Laurea: Una laurea in un settore pertinente è spesso il punto di ingresso per un ruolo di DA. I campi di laurea più comuni sono la statistica, la matematica, l'informatica, la tecnologia dell'informazione o una disciplina correlata.
• Lauree avanzate (facoltative): Alcune università offrono corsi di laurea specializzati in analisi dei dati. Questi programmi forniscono un curriculum concentrato sulle competenze e sulle tecniche relative ai dati.

Esperienza pertinente

• Stage o posizioni iniziali: L'acquisizione di esperienza pratica attraverso stage o posizioni iniziali è fondamentale. È fondamentale acquisire esperienza pratica attraverso stage o posizioni entry-level. Singolos in questi ruoli può applicare le conoscenze teoriche in scenari reali e costruire un portfolio di progetti.
• Progetti legati ai dati: L'esecuzione di progetti personali o accademici che coinvolgono l'analisi dei dati dimostra le competenze pratiche e fornisce esempi tangibili delle proprie capacità. Si può trattare dell'analisi di insiemi di dati, dello sviluppo di visualizzazioni o della messa in pratica di modelli di apprendimento automatico.
• Certificazioni: Le certificazioni possono rafforzare le credenziali di un DA in statistica e in linguaggi di programmazione come SQL, Python e R.
• Apprendimento continuo: I DA devono tenersi aggiornati sulle nuove tecnologie e metodologie. La partecipazione a corsi online, conferenze sui dati e comunità di codifica contribuisce all'apprendimento continuo.

Divergenza e convergenza: Analisi aziendale e analisi dei dati

I ruoli di BA e DA spesso si sovrappongono in alcune aree, ma divergono in altre. Vediamo come queste figure professionali condividono alcune caratteristiche ma differiscono in altre.

1. Responsabilità: Somiglianze e differenze

I BA e i DA hanno entrambi un impegno fondamentale nel processo decisionale basato sui dati, che implica l'utilizzo di questi ultimi per definire piani strategici e fornire informazioni utili. Un BA, ad esempio, potrebbe utilizzare i dati sulle vendite per raccomandare strategie di prezzo; un DA potrebbe utilizzare gli stessi dati per identificare le tendenze di mercato che influenzano tali strategie.

Sebbene entrambi i ruoli ruotino intorno ai dati, le loro priorità differiscono. I BA si occupano principalmente di comprendere e ottimizzare i processi aziendali. Un BA, ad esempio, può ottimizzare i processi di gestione del magazzino per migliorare l'efficienza. I DA, invece, si concentrano sull'analisi statistica, estraendo modelli significativi per informare le decisioni. Potrebbero, ad esempio, utilizzare l'analisi di regressione per determinare i fattori che influenzano i punteggi di soddisfazione dei clienti.

2. Set di competenze: Competenze analitiche e tecniche

Le capacità analitiche sono il filo conduttore di entrambi i ruoli. I BA usano queste capacità per valutare le esigenze aziendali, mentre i DA le usano per l'analisi statistica. Un BA che conduce un'analisi costi-benefici per una campagna di marketing e un DA che analizza l'efficacia della campagna utilizzando i dati sono due esempi di questa sovrapposizione.

Sebbene entrambi i ruoli richiedano competenze tecniche, le abilità specifiche richieste sono diverse. I BA devono avere una conoscenza di base della tecnologia, mentre i DA devono avere competenze avanzate di programmazione, in particolare di SQL. Per maggiori informazioni sull'importanza dell'SQL, consultate il nostro articolo Come ho usato l'SQL per avanzare nella mia carriera. Un BA potrebbe collaborare con gli specialisti IT per implementare un nuovo sistema di gestione dei progetti, mentre un DA potrebbe scrivere query SQL per analizzare le tempistiche e le tappe del progetto.

3. Percorsi di carriera: Creare percorsi distinti

Entrambi i ruoli offrono la possibilità di passare da un settore all'altro. Un BA esperto nell'ottimizzazione dei processi può passare dal settore sanitario a quello finanziario; un DA esperto nell'analisi statistica può applicare le sue competenze in campi che vanno dall'e-commerce alle telecomunicazioni.

La specializzazione si traduce in percorsi di carriera distinti. I BA spesso passano a posizioni come project manager o business strategist. I DA, invece, possono scegliere di specializzarsi ulteriormente diventando data scientist o ingegneri dell'apprendimento automatico. Un BA può arrivare a ricoprire la posizione di direttore delle operazioni aziendali, mentre un DA può diventare uno scienziato dei dati specializzato nella modellazione predittiva. Date un'occhiata al nostro articolo Top 10 Websites That Will Help You Find the Perfect SQL Job per iniziare subito il vostro percorso di carriera!

Scegliere una carriera: Analista aziendale o analista di dati?

Nel momento in cui vi trovate all'incrocio tra le professioni di analista aziendale e analista di dati, sorge una domanda cruciale: Quale percorso è più in linea con i vostri interessi e le vostre competenze? Vediamo un percorso di autovalutazione e poi come acquisire le competenze necessarie per entrambi i percorsi di carriera.

1. Autovalutazione: Identificare i propri interessi e punti di forza

Prendete in considerazione le seguenti domande per valutare i vostri punti di forza e interessi. Entrambi i ruoli presentano sfide e opportunità uniche, per cui è fondamentale che la vostra carriera corrisponda ai vostri interessi.

Per un analista aziendale:

• Siete interessati a ottimizzare i processi e i flussi di lavoro?
• Vi piace collaborare con le varie parti interessate per comprendere i requisiti aziendali?
• Apprezzate la pianificazione strategica e l'allineamento delle soluzioni tecnologiche agli obiettivi aziendali?

Per un analista di dati:

• Vi piace dedurre modelli e tendenze da serie di dati?
• Siete interessati all'analisi statistica e a ricavare un significato dai numeri?
• Volete lavorare con database e linguaggi di programmazione come SQL?

2. Acquisire le competenze necessarie: Una tabella di marcia per il successo

La chiave è far coincidere le vostre competenze e i vostri interessi con i requisiti specifici del ruolo scelto. Valutate i vostri punti di forza, sviluppate le competenze necessarie e prendete in considerazione piattaforme di apprendimento come LearnSQL.it per padroneggiare gli aspetti tecnici.

Nel caso di un analista aziendale:

• Migliorare le proprie capacità analitiche. Esercitate il pensiero critico e la risoluzione dei problemi. Per affinare la vostra mentalità analitica, esaminate casi di studio e risolvete problemi che presentano scenari reali.
• Concentrarsi sulla comunicazione. Sviluppate una forte capacità di comunicazione scritta e verbale. Partecipate a workshop o corsi online incentrati sulla comunicazione aziendale efficace.
• Riconoscere i processi aziendali. Conoscere i processi e le metodologie aziendali. Partecipare a progetti di ottimizzazione dei processi o a stage.

Nel caso di un analista di dati:

• Padroneggiare le conoscenze di SQL e dei database. Investite tempo nell'apprendimento di SQL. Imparate a scrivere in modo efficiente le query e a estrarre o manipolare i dati.
• Acquisire una buona conoscenza delle statistiche. Acquisire una conoscenza approfondita dei metodi statistici. Partecipate a corsi o progetti di analisi statistica e interpretazione dei dati.
• Aumentare le proprie capacità di visualizzazione dei dati. Scoprire gli strumenti e le tecniche di visualizzazione dei dati. Creare visualizzazioni per comunicare efficacemente le informazioni sui dati.

Analista di dati o analista aziendale: Intraprendete il vostro viaggio analitico

In conclusione, l'interazione dinamica tra analisti aziendali (BA) e analisti di dati (DA) è caratterizzata da somiglianze e differenze. Sebbene entrambi i ruoli si basino sui dati per prendere decisioni, i BA eccellono nell'ottimizzazione dei processi mentre i DA sono specializzati nell'analisi statistica. Le loro capacità analitiche si sovrappongono, ma le loro abilità tecniche differiscono.

Che si tratti di ottimizzare i processi aziendali o di dedurre intuizioni da serie di dati, il mondo dell'analisi è tutto da scoprire. Scegliete il percorso che corrisponde ai vostri interessi e lasciate che il viaggio analitico si svolga.

L'SQL è una competenza importante per entrambi i ruoli. Considerate di iniziare il vostro viaggio in SQL con il nostro SQL per principianti corso. La padronanza di questa conoscenza fondamentale vi aprirà la strada per diventare un analista aziendale o un analista di dati competente, dotato delle competenze essenziali per prendere decisioni basate sui dati.