Data: le figure professionali più richieste

Il più importante punto di interesse è stata la roadmap verso progetti data-driven, mandatoria per aziende di qualsiasi dimensione.

Affinché potessero sfruttare i dati per intraprendere azioni tese a raggiungere gli obiettivi di business, dovettero reinventarsi al fine di gestire la disponibilità crescente di informazione al quale vennero sottoposte.
Le imprese hanno iniziato, quindi, ad inserire posizioni di Analytics in diverse funzioni aziendali, comprendendo l'importanza di avere un'adeguata offerta in questo settore.

Conoscere quali sono le professioni più richieste nell’ambito Data può aiutare ad intercettare nuovi mercati in crescita e ad individuare in anticipo nuove opportunità.
Non sempre è così facile capire quali hard e soft skill, sempre più verticali e specializzate, servano per avere chance concrete.

In questo articolo cercheremo di fare chiarezza sulle caratteristiche di 4 specifici ruoli emergenti, identificando, per ognuno, il giusto percorso formativo da intraprendere, le maggiori competenze richieste e le opportunità offerte dal mercato.

Quali sono i ruoli emergenti nel mondo dei Dati?

Data Engineer

Progetta, costruisce e mantiene i sistemi di gestione dei dati, analizzando il flusso dalle sorgenti alle piattaforme di Data Management

PERCORSO FORMATIVO
Generalmente viene richiesta una laurea STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) per acquisire conoscenze di base. Il percorso si specializza, successivamente, approfondendo l’ingegneria del software e alcuni linguaggi di programmazione e scripting, come Java, Ruby, Python e R.
Molto richiesta anche una dimestichezza nell’object-oriented design, nella gestione dei database system e nella creazione di algoritmi ad alte prestazioni.
Le soft skill importanti sono, invece, la capacità di comunicazione e di lavorare sia in modo indipendente che in team.

COMPETENZE RICHIESTE
La sua principale attività è quella di sviluppare processi tecnici per migliorare l’accessibilità dei dati. Gestisce, quindi, i sistemi di database su larga scala, i nodi e i cluster garantendo la disponibilità, la qualità e la fruibilità dei dati a chi li utilizza nel business.
Le tecnologie di riferimento sono framework di elaborazione distribuita (esempio Spark) , servizi e Data Platform Cloud, prodotti di ETL come IBM Datastage e Talend.
A differenza del Data Scientist, che si occupa di «pulire» ed organizzare i dati, il Data Engineer realizza l’architettura tecnologica per gestirli.

OPPORTUNITA’
Per via del suo ruolo mirato, la figura di Data Engineer gode di maggiori possibilità di collocazione nelle grandi azienda, dove trova un raggio d’azione molto ampio e la possibilità di svolgere le attività per cui si è specializzato.

Data Analyst

Esplora, analizza e interpreta i dati, con l’obiettivo di estrapolare informazioni utili al processo decisionale, da comunicare attraverso report e visualizzazioni

PERCORSO FORMATIVO
I corsi di laurea in Matematica/Statistica, Informatica e Ingegneria Informatica forniscono le competenze di base per entrare nel mondo dell’analisi dei dati. Molto spesso, i corsi di laurea magistrale consentono di intraprendere un percorso di studi specifico per il settore (Data Science, Stocastica/Data Analytics, Business Informatics, Machine Learning). Anche i corsi di laurea in Economia, Finanza, Gestione d’Impresa prevedono percorsi curriculari mirati all’acquisizione di competenze nell’ambito.

COMPETENZE RICHIESTE
Le competenze più richieste riguardano:

- Conoscenza dei principali database relazionali
- Conoscenza dei principali software di web analytics
- Conoscenza di Excel
- Conoscenza dei principali linguaggi di programmazione (SQL, Phyton, R)
- Conoscenza dei principali strumenti di Business Intelligence per la Data Visualization

Potrebbe essere definito come anello di raccordo tra il Data Scientist e gli utenti aziendali
OPPORTUNITA’
Il Data Analyst è una figura trasversale che può trovare impiego nelle aziende di qualsiasi settore. Secondo le statistiche il 26% lavora nel comprato ICT, il 16% presso Banche e Assicurazioni, il 14% nella Pubblica Amministrazione e nella Sanità.

Data Architect

Progetta sistemi informatici per la gestione e la conservazione di dati e informazioni

PERCORSO FORMATIVO
Le aree che permettono di acquisire competenze idonee sono l’Informatica, la Matematica e la Statistica. Oltre ad un background IT ci sono diversi programmi di certificazione e sviluppo professionale per specializzarsi su uno strumento preciso, esempio il corso di certificazione IBM Certified Data Architect - Big Data

COMPETENZE RICHIESTE
Le conoscenze più comuni rientrano nei seguenti ambiti:

- Sviluppo dei sistemi, tramite la comprensione del ciclo di vita del progetto, i requisiti, la progettazione e le tecniche di test;
- Modellazione e conservazione dei dati, tramite sviluppo SQL e amministrazione dei database;
- Tool di analisi e reporting, tramite l'analisi predittiva e la visualizzazione dei dati non strutturati;
- Diritto, tramite conoscenza di leggi in materia di protezione dei dati, di diritto contrattuale, di frode, ecc...;

Le soft skill riguardano un eccellente acume analitico, una visualizzazione creativa e capacità di problem-solving, un forte orientamento al dettaglio.

OPPORTUNITA’
Molto richiesto nei settori di Automotive (dove si accede immediatamente a informazioni che soddisfano le esigenze dei cliente), Intrattenimento (dove si offre una sempre più vasta gamma di programmi e film ai propri clienti), Retail (dove si accede ad un’enorme quantità di dati sulle abitudini di acquisto dei clienti), Banking e Fintech, (dove si offrono ai proprio clienti nuove modalità di svolgimento delle principali azioni, esempio prestiti, risparmio, pagamenti, e così via).

Data Scientist

Estrapola insight, analisi e report da grandi quantità di dati, traendo valore di business

PERCORSO FORMATIVO
Laurea magistrale o PhD in uno dei corsi più gettonati (Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica e Statistica). Richiesta, successivamente, una conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione, in particolare R e Python e un approfondimento delle tecniche di Machine Learning.
Big Data, processi di analisi e Business Knowledge, sono i principali argomenti che accompagnano il percorso verso la delineazione corretta di questo ruolo.

COMPETENZE RICHIESTE
Il Data Scientist analizza e classifica in modo automatizzato dati strutturati e non, traducendoli in obiettivi aziendali e aiutando l’impresa a capire la giusta direzione.
Ha forti capacità di comunicazione per rendere le informazioni comprensibili anche a chi non è del mestiere.
Le conoscenze necessarie sono:

- architettura e modellazione di dati;
- strumenti e tecniche di Business Intelligence (BI) e Data Warehouse (DWH);
- linguaggi di programmazione (Python, SQL, Scala, Java, R, MATLAB).

Evoluzione del Data Analyst che non cerca solo la soluzione al problema ma scopre tendenze, opportunità e criticità nascoste.

OPPORTUNITA’
La gestione dei dati riguarda ogni tipo di ambito:
Business (influenza la strategia aziendale),E-commerce (migliora il servizio clienti), Finanza (rileva frodi e garantisce sicurezza), Scienza (raccoglie e condivide esperimenti), Pubblica Amministrazione (monitora la soddisfazione generale dei cittadini).

Delineare il ruolo desiderato quando si deve scegliere il percorso di studi da intraprendere non è semplice.
Questi «lavori del futuro» sono tutt’ora difficili da distinguere e spesso intercambiabili all’interno di un’azienda.
La scelta di un background scientifico e la voglia di mettersi in gioco verso nuove sfide e continui aggiornamenti sono il giusto punto di partenza verso una carriera stimolante che riconosce e non è indifferente al trend tecnologico a cui stiamo assistendo.