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Data analyst: numeri che parlano

Colgo l’occasione della giornata mondiale del foglio di calcolo, domenica 17 ottobre, per fare una riflessione in merito a un tema a me molto caro: l’importanza dei numeri (abbondanti in un foglio di calcolo!), della fase di raccolta e di una loro corretta e puntuale interpretazione, valorizzate dalla professionalità di un data analyst.
Ebbene sì, i numeri non sono solo quelli che tanto odiamo alle superiori -vedi studio di funzione, ndr-, ma possono avere anche una funzione di rappresentazione dello stato di fatto, come fosse un’istantanea di un fotografo naturalista.

Non solo, i numeri possono avere anche una funzione di guida e supporto per eventi futuri. Come se fossimo dei sensitivi, attraverso la loro lettura ed interpretazione, possiamo anche prevedere l’andamento degli eventi che riguardano, ad esempio, il nostro impegno in un determinato mercato, oppure il posizionamento di un bene da produrre.

Perché affidarsi ad un data analyst

Ecco che ora riusciamo a capire il titolo “numeri che parlano”. I numeri, infatti, quando vengono opportunamente interrogati riescono a fornici una quantità di informazioni cruciali per la stessa sopravvivenza di un’azienda. Parlano, appunto!

Il foglio di calcolo è fondamentale in tutte le fasi di lavoro e di trattamento del dato da parte del data analyst. Una sorta di alleato, il braccio destro, un fratello gemello. Dato e foglio di calcolo vanno insieme a braccetto. Ci sono molti strumenti che vengono utilizzati per interrogare i dati, ma li vanno sempre a pescare dal nostro tanto amato foglio di calcolo.

Lo strumento maggiormente utilizzato è Python, un linguaggio di programmazione tra i più noti al mondo, che attraverso delle righe di codice permette di lavorare sul dato in maniera precisa e immediata.

Insieme a voi vorrei andare un pochino di più nello specifico, in modo da vedere nel dettaglio quali sono le varie fasi nelle quali si dipana il suo lavoro.

Si potrebbe pensare che data analyst sia una figura che lavora con il capo chino su una scrivania. Nulla di più sbagliato! Il data analyst è un professionista che, al contrario, si interfaccia costantemente con tutte quelle che figure che possono fornirgli gli strumenti e il materiale necessario per la creazione del dataset.

La creazione di un dataset pulito, senza errori e ben organizzato è proprio la prima tessera del mosaico che, se ben posizionata, rende tutto il resto del lavoro più semplice. Dopo aver riempito il nostro bel foglio di lavoro con tutti i dati necessari alla creazione del dataset, il data analyst cercherà di pulirlo, rendendolo comprensibile e di facile lettura anche ai non addetti ai lavori.

Conclusa questa prima fase il data analyst cercherà di analizzare il dataset e fotografare la situazione in quel determinato momento storico della vita di un’azienda, individuando trend ricorrenti. Questa fase prende il nome di “analisi del dato” (o data analysis).

L’ultima fase di lavoro, chiamata anche “analitica del dato”, serve per garantire un uso strategico dei dati. La data analytics permette infatti di interrogare i dati e, una volta afferrate le risposte, è possibile fare previsioni creando schemi e diagrammi. Si tratta di una fase imprescindibile per ottenere un incremento delle opportunità di business e quindi del fatturato delle aziende stesse, nonchéé gestire la sovrabbondanza di dati conseguente alla digitalizzazione dei vari processi aziendali.

Le applicazioni per le aziende possono essere molteplici: dopo una attenta analisi del dataset, si possono infatti determinare le esigenze specifiche, eventualmente fino a quel momento mai ragionate, creando un software che possa effettivamente essere utile.

DotEnv può quindi supportare i clienti in questa fase decisionale. Perché, parafrasando un famoso modo di dire, “date a Cesare quel che è di Cesare, ma i dati dateli al data analyst!”.

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