Le aziende non possono permettersi di trascurare l’importanza di un team di analisi e dati forte ed efficace. È la chiave per liberare tutto il potenziale delle vostre preziose risorse di dati e prendere decisioni informate che portino al successo.
Ma come si costruisce un team del genere?
Se si parte da zero o si amplia un team già esistente, trovare i professionisti giusti con le giuste capacità e competenze è essenziale.
In questo articolo, ci addentreremo nei ruoli e nelle responsabilità dei diversi membri del team di analisi dei dati per aiutarvi a costruire team di analisi dei dati efficaci.
1. Scienziati dei dati: Esperti nell’estrazione di insight da dati complessi
Con un background in statistica, matematica e informatica, data scientisthanno le competenze per ricavare preziose intuizioni da insiemi di dati intricati.
Sfruttano la loro esperienza negli algoritmi di apprendimento automatico e nella modellazione statistica per sviluppare modelli predittivi che alimentano il processo decisionale basato sui dati.
Efficaci capacità di comunicazione consentono agli scienziati dei dati di tradurre le loro scoperte in raccomandazioni attuabili per l’azienda.
Ecco alcuni titoli di scienziato dei dati e una breve descrizione di quando si potrebbe assumerli:
Scienziato dei dati: Generalmente assunto per l’analisi e la modellazione dei dati in generale.
Machine learning engineer: assunto quando c’è la necessità specifica di sviluppare e implementare modelli di apprendimento automatico.
AI research scientist: assunto per la ricerca avanzata e lo sviluppo di algoritmi e tecniche di intelligenza artificiale.
Consulente di scienza dei dati: assunto per fornire una guida e una consulenza esperta sulle strategie e sull’implementazione della scienza dei dati.
Analista quantitativo: assunto per eseguire analisi quantitative e sviluppare modelli matematici per scopi finanziari o statistici.
Statistico: Assunto per l’analisi statistica approfondita e l’interpretazione dei dati.
Modellista predittivo: assunto per sviluppare modelli in grado di prevedere risultati futuri sulla base di modelli di dati storici.
Scienziato PNL: Assunto per lavorare su progetti di elaborazione del linguaggio naturale, come lo sviluppo di modelli linguistici o il text mining.
Deep learning engineer: assunto quando è necessario costruire e implementare modelli di deep learning e reti neurali.
Business intelligence analyst: assunto per analizzare i dati aziendali, generare rapporti e fornire approfondimenti per il processo decisionale aziendale.
2. Analisti: Scoprono modelli e intuizioni nei dati
Gli analisti svolgono un ruolo cruciale in un team di analisi e dati, immergendosi in profondità nei dati per scoprire modelli e intuizioni significativi.
Questi professionisti hanno un occhio attento ai dettagli e possiedono forti capacità analitiche. Utilizzano vari strumenti e tecniche per raccogliere, pulire e analizzare i dati, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati.
Ecco alcuni ruoli comuni di analista e le loro responsabilità:
Analista dati: Conduce analisi approfondite dei dati, identifica le tendenze e presenta i risultati per supportare i processi decisionali.
Analista aziendale: Si concentra sulla comprensione dei requisiti aziendali e sul loro allineamento con l’analisi dei dati per fornire approfondimenti e raccomandazioni.
Analista finanziario: Analizza i dati finanziari, prepara modelli finanziari e fornisce approfondimenti per la pianificazione e le previsioni finanziarie.
Analista di mercato: Conduce ricerche di mercato, analizza il comportamento dei clienti e identifica le tendenze del mercato per supportare le strategie di marketing.
Analista operativo: Esamina i dati operativi, identifica i colli di bottiglia e suggerisce miglioramenti per una maggiore efficienza.
Analista del rischio: Valuta i rischi potenziali ed esegue modelli e analisi dei rischi per contribuire alle strategie di gestione dei rischi.
3. Ingegneri dei dati: Costruire l’infrastruttura dei dati
Gli ingegneri dei dati sono membri cruciali del team di analisi e dati, responsabili della costruzione e della manutenzione dell’infrastruttura che supporta l’analisi dei dati. Assicurano che l’infrastruttura dei dati sia efficiente, affidabile e scalabile.
Questi professionisti sono specializzati nella progettazione e nella costruzione di sistemi che gestiscono efficacemente grandi volumi di dati. Lavorano con linguaggi di programmazione come Python, R o SQL e hanno esperienza nell’integrazione dei dati, nello sviluppo di pipeline di dati e nelle tecnologie di data warehousing.
I ruoli chiave nell’ambito dell’ingegneria dei dati includono:
Amministratore di database (DBA): Gestisce e mantiene i database, assicurando l’integrità, la sicurezza e la disponibilità dei dati.
Sviluppatore di ETL: Progetta e sviluppa processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per estrarre i dati da varie fonti, trasformarli in un formato utilizzabile e caricarli nel data warehouse o nel data lake.
Data architect: Progetta l’architettura generale dei dati, compresi i modelli di dati, i flussi di dati e le soluzioni di archiviazione dei dati.
Data pipeline engineer: Costruisce e mantiene le pipeline di dati, consentendo un flusso fluido ed efficiente di dati tra sistemi e database.
Specialista nell’integrazione dei dati: integra i dati provenienti da varie fonti, garantendo la coerenza e la compatibilità tra i diversi set di dati.
Ingegnere del magazzino dati: Costruisce e gestisce magazzini di dati, garantendo prestazioni ottimali e un’archiviazione efficiente dei dati.
Cloud data engineer: Specializzato nell’implementazione e nella gestione di infrastrutture dati in ambienti cloud, sfruttando i benefici del cloud computing per l’elaborazione e l’archiviazione dei dati.
4. Specialisti di data lake: Esperti nella gestione di archivi di dati centralizzati.
Gli specialisti di data lake sono professionisti qualificati che progettano, implementano e gestiscono i data lake, archivi centralizzati per l’archiviazione e l’analisi di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. Garantiscono l’archiviazione, l’esplorazione e l’analisi dei dati in modo efficiente, massimizzando il potenziale delle risorse di dati.
Quando considerare l’assunzione di uno specialista di data lake:
Se si dispone di grandi volumi di dati provenienti da più fonti.
Quando è necessario gestire efficacemente dati strutturati e non strutturati.
Se si desidera centralizzare l’archiviazione dei dati per facilitarne l’accesso e l’analisi.
Quando sono necessarie l’esplorazione e l’analisi avanzate dei dati.
L’assunzione di uno specialista di data lake assicura la progettazione, l’implementazione e l’ottimizzazione corrette del vostro data lake. Collaborano con gli altri membri del team per integrare le pipeline di dati e facilitare le operazioni sui dati.
5. Amministratori di database: Garantire l’integrità e la disponibilità dei dati
Gli amministratori di database (DBA) svolgono un ruolo cruciale nella gestione e manutenzione dei database di un’organizzazione. Gli amministratori di database ottimizzano le prestazioni dei database, implementano misure di sicurezza e si occupano di attività quali il monitoraggio, la risoluzione dei problemi, il backup e il ripristino.
Lavorando a stretto contatto con ingegneri e scienziati dei dati, gli amministratori di database forniscono dati affidabili per l’analisi e il processo decisionale. Sono essenziali per le organizzazioni che hanno a che fare con grandi volumi di dati e che vogliono garantire la qualità dei dati e ottimizzare le operazioni di database.
6. Chief data officer (CDO): Guidare l’eccellenza e la strategia dei dati
L’assunzione di un chief data officer (CDO) è consigliata quando l’organizzazione riconosce l’importanza strategica dei dati e vuole stabilire una posizione di leadership dedicata per guidare l’eccellenza e la strategia dei dati. Ecco alcuni scenari in cui l’assunzione di un CDO può essere vantaggiosa:
1. Trasformazione guidata dai dati: Se la vostra organizzazione sta affrontando un percorso di trasformazione digitale e mira a sfruttare i dati come asset strategico, l’assunzione di un CDO può fornire le competenze e la leadership necessarie per navigare con successo in questa trasformazione.
2. Conformità normativa: Se la vostra organizzazione opera in settori con normative rigorose in materia di dati, come la sanità o la finanza, un CDO può garantire la conformità, stabilire quadri di governance dei dati e proteggere le informazioni sensibili.
3. Sfide di gestione dei dati: Se la vostra organizzazione sta lottando con silos di dati, scarsa qualità dei dati o processi di dati frammentati, un CDO può portare un approccio olistico alla gestione dei dati, assicurando l’integrazione, la qualità e l’accessibilità dei dati.
4. Massimizzare il valore dei dati: Quando volete estrarre il massimo valore dalle vostre risorse di dati, un CDO può guidare lo sviluppo e l’implementazione di strategie di data analytics, guidando intuizioni e innovazione per supportare un processo decisionale informato.
5. Coltivare una cultura orientata ai dati: Se cercate di promuovere una cultura data-driven in tutta l’organizzazione, un CDO può promuovere l’alfabetizzazione ai dati, la collaborazione e l’uso di intuizioni data-driven nelle operazioni quotidiane e nelle iniziative strategiche.
6. Partnership strategiche: Quando si desidera esplorare partnership strategiche con fornitori di dati esterni, Fornitore o esperti del settore, un CDO può facilitare queste collaborazioni e garantire che le esigenze di dati dell’organizzazione siano soddisfatte.
L’assunzione di un CDO è consigliata quando l’organizzazione vuole dare priorità al processo decisionale guidato dai dati, migliorare la governance e la qualità dei dati, guidare la trasformazione digitale e stabilire una cultura incentrata sui dati. La decisione di assumere un CDO deve essere in linea con gli obiettivi dell’organizzazione, la maturità nella gestione dei dati e l’impegno a sfruttare i dati come asset strategico.
Scegliere i ruoli e strutturare il team di analisti di dati
Quando si costruisce il team di analisti di dati, è essenziale considerare attentamente i ruoli necessari e come strutturare il team per supportare le funzioni aziendali. Ecco alcuni punti chiave da tenere a mente:
Identificare i ruoli principali: Identificare i ruoli essenziali per il team di data science, tra cui data scientist, data analyst e data engineer. Lavorano insieme per estrarre intuizioni, analizzare i dati e costruire l’infrastruttura.
Ruoli specializzati: Considerare ruoli specializzati come ingegneri di machine learning, analisti di business intelligence o esperti di visualizzazione dei dati per migliorare le capacità del team per esigenze specifiche.
Struttura flessibile del team: Strutturare il team in base agli obiettivi e alle risorse, in modo centralizzato o decentralizzato, a seconda delle dimensioni, della complessità e della cultura dell’organizzazione.
Supporto alle funzioni aziendali: Assicuratevi che il vostro team comprenda la business unit e la funzione aziendale che supporta, in modo da poter fornire approfondimenti e soluzioni su misura per le sfide specifiche di ciascuna funzione. Questo allineamento favorisce il processo decisionale guidato dai dati all’interno delle diverse unità.
Conclusione
Costruire un team di analytics e di dati di successo richiede un’attenta considerazione dei ruoli e delle competenze necessarie per supportare il processo decisionale guidato dai dati. L’assunzione di data scientist, analisti di dati, ingegneri di dati, specialisti di data lake, amministratori di database e un chief data officer può fornire una solida base per un team di dati solido. Favorendo la collaborazione, stabilendo ruoli chiari e promuovendo una cultura dell’innovazione guidata dai dati, le organizzazioni possono sfruttare la potenza dei dati per guidare la strategia aziendale, ottimizzare le operazioni e raggiungere gli obiettivi aziendali.
