I dati sono il nuovo petrolio, si sente spesso dire: certamente per le organizzazioni aziendali è uno dei pilastri della trasformazione digitale, saper utilizzare i dati significa per le organizzazione migliorare i propri prodotti e servizi, generare più business, soddisfare i propri clienti, ridurre i costi, in sintesi essere un’azienda migliore. L’unico ostacolo di ogni azienda per essere data-driven è avere nel proprio staff le competenze adeguate, tutti quei professionisti digitali che a vario titolo si occupano di dati e di cui c’è molta richiesta e poca disponibilità. Quali sono i principali lavori in ambito big data? Eccone sette.

I Big Data sono enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili in tempo reale. Così li definisce l’Osservatorio Big Data del Politecnico di Milano, che indica 5 caratteristiche che li definiscono: Volume, Velocità e Varietà (il cosiddetto modello delle 3V dei Big Data), più Veridicità e Variabilità. 

Analizzare grandi moli di dati permette di generare nuova conoscenza utile per prendere decisioni più consapevoli, in ambito business e non solo. Dalla personalizzazione della comunicazione con il cliente all’efficientamento dei processi produttivi, passando per la gestione dei flussi e delle emergenze, i Big Data Analytics hanno un impatto in tutti i processi.

Nel 2018 il mercato Big Data Analytics in Italia ha raggiunto un valore di quasi 1,4 miliardi di euro, con un tasso di crescita del 26%. Il 56% delle aziende ha già in organico Data Analyst, il 46% Data Scientist, il 42% Data Engineer.

La ricerca di questo tipo di professionisti è ovviamente in crescita: non solo le grandi aziende ma anche le PMI sono sempre più interessate dalla trasformazione digitale e dallo sfruttamento dei Big Data e devono perciò investire in software, progettazione e competenze, introducendo in azienda nuove figure professionali, i professionisti dei dati. Molte di queste figure, come leggerai, hanno linea di demarcazione piuttosto sottile, questo succede da un lato perché si tratta di nuovi lavori per i quali una definizione standard e precisa da parte delle aziende non si è ancora raggiunta; dall’altro perché effettivamente hanno basi comuni e spesso sono figure che trovano specifica distinzione e applicazione solo in organizzazioni molto grosse. In una PMI è facile che la stessa persona si il data scientist, il data analyst, il data engineer…

 

1. Data Scientist

Il  data scientist può essere definito come la figura professionale che gestisce i Big Data (i dati grezzi) e ne trae informazioni rilevanti per le diverse necessità aziendali: strategie di business, di marketing e di vendita, definizione di nuovi prodotti e servizi, ecc.

Il profilo del data scientist è piuttosto tecnico e richiede hard skill, tuttavia sono molto importanti anche alcune soft skill. Nell’ambito delle hard skill il data scientist dovrà avere conoscenza di modelli matematico-statistici e algoritmi (soprattutto di machine learning) e dei linguaggi di programmazione necessari per implementarli, come R o Python. Deve avere competenze di business intelligence, di semantica, di ontologie per la gestione delle informazioni, di metodi e tecnologie per la gestione di progetti data-driven innovativi, di machine learning.

Gli scienziati informatici dovrebbero avere una conoscenza avanzata delle diverse tecniche di data mining come il clustering, l’analisi della regressione, gli alberi decisionali e le macchine vettoriali di supporto. Una laurea avanzata (come un Master o un dottorato di ricerca) in informatica è solitamente richiesta per questo tipo di posizione, gli anni di esperienza sono molto apprezzati.

2. Data Engineer

Gli ingegneri dei dati utilizzano le loro competenze informatiche e ingegneristiche per aggregare, analizzare e manipolare insiemi di big data. E’ anche questo un profilo molto tecnico, le attività comuni includono la creazione di algoritmi informatici, lo sviluppo di processi tecnici per migliorare l’accessibilità dei dati e la progettazione di report, dashboard e strumenti per gli utenti finali. In definitiva, un data engineer ha il compito di garantire la disponibilità, la qualità e la fruibilità dei dati a chi li utilizza per metterli al servizio del business identificando e gestendo processi, monitorando fenomeni, individuando opportunità e rischi.

I datori di lavoro in genere richiedono una laurea in informatica, ingegneria o un campo correlato, e preferiscono anche candidati che hanno da tre a cinque anni di esperienza nel settore. Le competenze tecniche desiderate includono la conoscenza dei sistemi Linux, la competenza nella progettazione di database SQL e una solida padronanza di linguaggi di codifica come Java, Python, Kafka, Hive o Storm. Le soft skills includono eccellenti capacità di comunicazione scritta e verbale, così come la capacità di lavorare sia in modo indipendente che in team.

3. Data Analyst

Come il data scientist, il data analyst esplora, analizza e interpreta i dati, con l’obiettivo di trasformarli in informazioni utili al business e al processo decisionale, ma le responsabilità sono diverse e spesso anche la leadership, così come le competenze richieste. Si potrebbe dire che il data scientist è il data analyst avanzato.

Entrambi i ruoli sono tenuti a scrivere query (ndr: le interrogazioni ai database), lavorare con i team di ingegneri per ottenere i dati giusti, eseguire il data munging (cioè trasformare i dati grezzi in dati nel formato giusto, utili per l’analisi/interpretazione) e ricavare informazioni dai dati. Tuttavia, nella maggior parte dei casi non ci si aspetta che un data analyst costruisca modelli statistici o sia pratico nel machine learning e nella programmazione avanzata. Invece, un analista di dati solitamente lavora su database SQL strutturati più semplici o simili o con altri strumenti/pacchetti di BI.

Le persone in cerca di lavori di data analyst devono avere una buona conoscenza di programmi informatici come Microsoft Excel, Microsoft Access, SharePoint e database SQL. Gli analisti di dati hanno anche bisogno di buone capacità di comunicazione e di presentazione, con la capacità di tradurre efficacemente informazioni spesso complesse per gli stakeholder aziendali.

4. Security Engineer

Gli ingegneri della sicurezza svolgono un ruolo di grande responsabilità all’interno delle aziende, sono la prima linea di difesa rispetto a problemi informatici e possibili attacchi, quindi è un lavoro che nei suoi momenti ‘culminanti’ può essere molto stressante e senza orari. Idealmente il Security Engineer è un hacker buono: non lavora solo a risolvere disastri, naturalmente, ma soprattutto ad evitarli, quindi analizza, pianifica, suggerisce le tecnologie e le prassi per evitare i problemi. Inoltre, crea e implementano piani di test per software e hardware e stabiliscono protocolli di protezione a più livelli per le reti informatiche.

Per questa posizione è necessaria una laurea in ingegneria, informatica o un settore correlato e certificazioni di sicurezza industriale, gli anni di esperienza lavorativa aggiungono grande valore. Oltre alla conoscenza tecnica dei linguaggi informatici e dei sistemi operativi, gli ingegneri della sicurezza devono anche possedere solide capacità di problem solving e matematiche, la capacità di lavorare in modo indipendente e rimanere costantemente aggiornati.

5. Database Manager

I database (DB)  o banca dati è un insieme di dati strutturati ovvero omogeneo per contenuti e formato, memorizzati in un computer o in cloud e interrogabili con specifici tool e sistemi. E’ il cuore di moltissime informazioni aziendali.

I gestori di database sono i responsabili della cura e del miglioramento del database stesso, eseguono la diagnostica e la riparazione del database danneggiato, esaminano le richieste aziendali per l’utilizzo dei dati, valutano le fonti di dati per migliorare l’alimentazione e aiutano a progettare e installare l’hardware di archiviazione.

I database manager quindi non si limitano a supervisionare l’archiviazione delle informazioni in un sistema in un modo quasi passivo, ma devono tenere il passo con gli sviluppi tecnologici, con le necessità aziendali, con la sicurezza, contribuire attivamente alla sua crescita ed efficienza.

E’ spesso richiesta la laurea in tecnologia dell’informazione e un minimo di cinque anni in una posizione di leadership in un database. I candidati a ruoli di gestione di database dovrebbero anche avere una buona conoscenza di diversi software di database come MySQL e Oracle.

6. Data Architect

I data architect progettano i sistemi informativi, i flussi e i repositori dei dati in base alle necessità dell’azienda. Utilizzano la loro conoscenza dei linguaggi informatici orientati ai dati per organizzare e mantenere i dati in database relazionali e repository aziendali, sviluppando strategie di architettura dei dati per ogni area tematica del modello dati aziendale.

Le competenze professionali comuni e gli attributi delle parole chiave che i datori di lavoro cercano nei data architect comprendono competenze tecniche avanzate (in particolare in linguaggi come SQL e XML), un eccellente acume analitico, una visualizzazione creativa e capacità di problem-solving, e un forte orientamento al dettaglio. La maggior parte degli architetti di dati hanno conseguito almeno una laurea di primo livello (e, spesso, una laurea avanzata) in un campo legato all’informatica.

7. Technical Recruiter

Chi sceglie i professionisti precedenti? I reclutatori tecnici! Queste figure sono specializzate nella ricerca e nella selezione dei talenti in ambito big data e IT in generale. Lavorano a stretto contatto con le aziende per valutare le loro esigenze di assunzione, e poi cercano sul mercato i candidati più forti per specifiche offerte di lavoro. Spesso, supportano i candidati professionali che ritengono interessanti durante tutta la procedura di candidatura, i colloqui, le assunzioni e i processi di inserimento.

I reclutatori tecnici devono avere una conoscenza avanzata delle qualifiche tecniche che i datori di lavoro ricercano nel loro futuro personale. Sono essenziali anche buone “competenze umane”, poiché i reclutatori tecnici di successo devono costruire un rapporto positivo con i candidati durante le fasi di selezione e di intervista.