{"id":3711,"date":"2023-11-13T14:53:23","date_gmt":"2023-11-13T13:53:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dotenv.it\/non-categorizzato\/data-analyst-numeri-per-il-business"},"modified":"2025-02-27T14:25:35","modified_gmt":"2025-02-27T13:25:35","slug":"data-analyst-numeri-per-il-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/blog\/data-analyst-numeri-per-il-business","title":{"rendered":"Data analyst: numeri che parlano"},"content":{"rendered":"

Quando vengono opportunamente interrogati, i numeri riescono a fornirci una quantit\u00e0 di informazioni cruciali per la stessa sopravvivenza di un\u2019azienda. <\/span>Il foglio di calcolo \u00e8 fondamentale in tutte le fasi di lavoro e di trattamento del dato da parte del data analyst<\/span><\/b>. 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.<\/span><\/p>\n

Lo strumento maggiormente utilizzato \u00e8 Python<\/span><\/b>, un linguaggio di programmazione tra i pi\u00f9 noti al mondo, che attraverso righe di codice permette di lavorare sul dato in maniera precisa e immediata.<\/span><\/p>\n

Vediamo insieme cosa fa di preciso un data analyst.<\/span><\/p>\n

Il ruolo cruciale del data analyst <\/span><\/h2>\n

Si potrebbe pensare che il data analyst sia una figura che lavora con il capo chino su una scrivania. Nulla di pi\u00f9 sbagliato! Il data analyst \u00e8 un professionista che, al contrario, si interfaccia costantemente con tutte quelle figure che possono fornirgli gli strumenti e il materiale necessario per la creazione del dataset.<\/span><\/p>\n

Le varie fasi del lavoro di un data analyst<\/span><\/h3>\n

La <\/span>creazione di un dataset pulito, senza errori e ben organizzato<\/span><\/b> \u00e8 proprio la prima tessera del mosaico che, se ben posizionata, rende tutto il resto del lavoro pi\u00f9 semplice. Dopo aver riempito il nostro bel foglio di lavoro con tutti i dati necessari alla creazione del dataset, il data analyst cercher\u00e0 di pulirlo, rendendolo <\/span>comprensibile e di facile lettura anche ai non addetti ai lavori<\/span><\/b>.<\/span><\/p>\n

Conclusa questa prima fase, il data analyst cercher\u00e0 di <\/span>analizzare il dataset <\/span><\/b>e fotografare la situazione in quel determinato momento storico della vita di un\u2019azienda, individuando trend ricorrenti: questa fase prende il nome di <\/span>\u201canalisi del dato\u201d<\/span><\/b> (o <\/span>data analysis<\/span><\/i>).<\/span><\/p>\n

L\u2019ultima fase di lavoro, chiamata anche <\/span>\u201canalitica del dato\u201d, serve per garantire un uso strategico dei dati<\/span><\/b>. La data analytics permette infatti di interrogare i dati e, una volta afferrate le risposte, \u00e8 possibile <\/span>fare previsioni creando schemi e diagrammi<\/span><\/b>. Si tratta di una fase imprescindibile per ottenere un incremento delle opportunit\u00e0 di business e quindi del fatturato delle aziende stesse, nonch\u00e9 gestire la sovrabbondanza di dati conseguente alla digitalizzazione dei vari processi aziendali.<\/span><\/p>\n

Le applicazioni per le aziende possono essere molteplici<\/span><\/b>: 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.<\/span><\/p>\n

DotEnv pu\u00f2 quindi supportare i clienti in questa fase decisionale<\/span><\/b>. Perch\u00e9, parafrasando un famoso modo di dire, \u201c<\/span>Date a Cesare quel che \u00e8 di Cesare, ma i dati dateli al data analyst<\/span><\/i>\u201d.<\/span><\/p>\n

Scopri ora come possiamo supportarti!<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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