Quando vengono opportunamente interrogati, i numeri riescono a fornirci una quantità di informazioni cruciali per la stessa sopravvivenza di un’azienda. Il foglio di calcolo è fondamentale in tutte le fasi di lavoro e di trattamento del dato da parte del data analyst. 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 righe di codice permette di lavorare sul dato in maniera precisa e immediata.
Vediamo insieme cosa fa di preciso un data analyst.
Il ruolo cruciale del data analyst
Si potrebbe pensare che il 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 figure che possono fornirgli gli strumenti e il materiale necessario per la creazione del dataset.
Le varie fasi del lavoro di un data analyst
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, nonché 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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