Analisti di dati: miti contro realtà

Man mano che l'analisi dei dati ha iniziato a diventare più rilevante per le operazioni quotidiane di qualsiasi organizzazione, anche i posti vacanti per analisti di dati qualificati sono aumentati alle stelle. Oggi, praticamente tutte le organizzazioni che si occupano di big data sono quasi sempre alla ricerca di analisti di dati qualificati. Tuttavia, man mano che il bisogno cresceva, crescevano anche i miti ad esso associati.
Ad esempio, le persone confondono l'analisi dei dati con la matematica: un grande LOL per loro. Poco sanno, eh!
La maggior parte di questi miti sorgono perché le persone non sono consapevoli dei diversi domini coinvolti nella scienza dei dati e spesso finiscono per confondere l'uno con l'altro. Quindi, prima di sfatare i miti prevalenti, parliamo un po' dei Data Analyst e vediamo come sono diversi dai Data Scientist.

Il ruolo di Data Analyst è per la maggior parte simile a quello di un Data Scientist. L'unica differenza è che un Data Scientist entra in scena quando il volume e la velocità dei dati di un'organizzazione superano un certo livello che richiede competenze più solide per l'ordinamento attraverso un mare ondulato di dati non strutturati (big data) per identificare le domande ed estrarre informazioni critiche.
Quindi, le attività quotidiane di un analista di dati assomigliano leggermente a quelle di uno scienziato di dati, solo su una scala relativamente più piccola. Diamo un'occhiata alle responsabilità significative che circondano un analista di dati:

Raccolta di dati e configurazione dell'infrastruttura

L'aspetto più tecnico del lavoro di un analista di dati è raccogliere correttamente i dati rilevanti. La raccolta dei dati spesso li coinvolge nella collaborazione con sviluppatori web o sviluppatori di applicazioni per ottimizzare la raccolta dei dati. Una delle funzioni critiche di un analista di dati è semplificare la raccolta dei dati e sviluppare routine automatizzate e riutilizzabili. Gli analisti tengono una manciata di software e strumenti specializzati nel loro toolkit per aiutarli a raggiungere questo obiettivo.

Modelli di avvistamento

Una volta che i dati rilevanti sono a posto, l'analista ora mira a derivare tendenze e modelli dal mucchio di dati. Gli analisti di dati di successo sanno sempre come creare narrazioni con i dati e gli schemi di individuazione sono un modo per iniziare. Per dare un senso migliore ai dati, un analista deve prima osservare i modelli essenziali nei dati.
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Produzione di report

Le tendenze e i modelli trovati nel passaggio 2 devono essere comunicati al resto del team. Per questo, un analista è tenuto a creare e mantenere i report, sia interni che rivolti al cliente. Questi rapporti alla fine forniscono al management le informazioni sulle nuove tendenze e sulle aree di miglioramento per l'organizzazione. I report devono essere compresi dal prossimo decisore, quindi è essenziale che gli analisti intreccino una storia attorno al suo report, in modo che sia più facile da capire e analizzare.

Collaborare con gli altri

Sebbene la parola "analista" possa farti pensare a qualcuno che lavora in isolamento dal resto dell'azienda, è tutt'altro che vero. Essendo responsabili di dare un senso ai dati e di trasmettere i risultati alle parti interessate, questi analisti di dati sono anche responsabili di lavorare in stretta collaborazione con il resto dei team. Dalla business unit per comprendere i requisiti aziendali al team tecnico per monitorare il tipo di dati raccolti, non esiste un dominio privo dell'esperienza di un analista di dati.
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Facciamo un passo avanti e sfatiamo alcuni miti che ruotano attorno alla vita di un analista di dati:

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Mito n. 1: gli analisti di dati sono i maestri della matematica.

Questo potrebbe essere stato vero in un momento, ma ora con strumenti molto più sofisticati che stanno entrando nel mercato, ci sono più opportunità che mai per le persone che non hanno un background in matematica di conoscere l'analisi.
Esistono numerosi strumenti di analisi per aiutarti a iniziare. Questi strumenti possono rendere l'acquisizione dei dati più comoda per te, lasciandoti con il lavoro pesante dell'analisi dei dati. Inoltre, ci sono anche molte risorse che possono insegnarti l'arte dell'analisi dei dati. Tutto ciò richiede una mentalità logica e non competenze in matematica.

Mito n. 2: l'analisi richiede molto tempo.

La maggior parte delle organizzazioni opta contro l'analisi dei dati pensando che ci vorrà troppo tempo e che avrà poco tempo per svolgere il lavoro vero e proprio. Tuttavia, questo è raramente il caso. Una volta che hai capito le metriche, dovresti tenere d'occhio e come monitorarle nei tuoi strumenti, è abbastanza veloce misurare quelle metriche. Saprai esattamente dove estrarli e come apportare modifiche alle tue operazioni in base a tali metriche.
Tuttavia, quando stai cercando di rispondere a una nuova domanda, potresti scoprire che l'analisi dei tuoi dati può richiedere un po' di più. Tuttavia, sarà ancora molto meno di quello che ti aspettavi.
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Mito n. 3: Analytics non ti dirà nulla che non sai già.

Solo perché pensi di poter indovinare il destino della tua campagna significa che è necessariamente vero. Ogni volta che la tua organizzazione esegue una campagna, l'analista di dati analizza il tipo di contenuto e i canali che stanno ottenendo buoni risultati. I tuoi tassi di conversione sull'email marketing potrebbero essere diversi dal social media marketing. Queste metriche variano da campagna a campagna e l'unico modo per essere sicuri del destino di una campagna è effettivamente sedersi e misurare le metriche.

Mito n. 4: la tua azienda non è abbastanza grande da richiedere analisi.

Qualsiasi azienda, grande o piccola che sia, può rivedere le proprie operazioni utilizzando l'analisi dei dati. Soprattutto per le organizzazioni più piccole, l'analisi dei dati può rivelarsi estremamente utile per capire come crescere e per scoprire se stai crescendo nella direzione desiderata. Ti aiuta anche a monitorare i tassi di conversione da visitatore a lead e i tassi di conversione da lead a cliente; che aiuta a capire se c'è un'area della canalizzazione che non funziona e ti aiuta a decidere su cosa concentrarti. Tenere traccia delle prestazioni della tua organizzazione su vari canali di social media ti consentirà anche di sapere quali canali/campagne promozionali funzionano per te.
Se hai un budget limitato, ti diciamo che non hai bisogno di strumenti costosi per iniziare. Anche l'utilizzo di un foglio di lavoro Google o di Excel per tenere traccia dei tuoi progressi funzionerà perfettamente.

Mito n. 5: devi generare rapporti su ogni singola metrica.

Bene, questo dipende interamente da te. Se lo desideri, puoi dedicare il 100% del tuo tempo a creare report su ogni singola metrica che riesci a trovare. C'è una quantità infinita di dati e puoi continuare a creare metriche per l'analisi: ti porterà a un ciclo infinito.
Tuttavia, non è così che vanno le cose nella realtà. Prima di condurre qualsiasi analisi, l'analista si confronta con i team aziendali per comprendere i requisiti esatti che aiutano a decidere le metriche critiche per l'attività in questione. Non hanno bisogno di riferire su ogni singola metrica, ma hanno bisogno di conoscere le metriche essenziali da misurare per una particolare affermazione di problema.
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