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Dizionario 14.03.2016    Pdf    Appunta    Letti    Post successivo  

Data Analyst: cosa significa - dizionario

Una professione sempre piu' stimata.

 

Indice

  • Il mestire del Data Analyst e' quello di
  • Per essere seria l'attivita' di analisi
  • Leggo questo:
  • Question
  • Why do we want to answer
  • Action
  • Enough information
  • Is fit for purpose
  • Validate
  • To make it fit for purpose
P

Pensate di avviare una attivita' e di avere tanti dati a disposizione.

Prima di tutto vanno filtrati e sintetizzati, spesso in grafici, per evidenziarne qualcosa di utile.

Il mestire del Data Analyst e' quello di trovare qualcosa di utile con strumenti vari. Ancora una volta e' una professione che richiede tante conoscenze. Per alcuni di ingegneria gestionale, per altri anche di programmazione, per altri anche di cultura generale e problem solving.

Come funziona in concreto ? Pensiamo ad un ecommerce. Quali dati abbiamo a disposizione ? A seconda dei dati a disposizione il fine e' quello di trovare dei pattern che aiutino a vendere meglio i prodotti esistenti o anche prodotti nuovi.

Per essere seria l'attivita' di analisi dei dati deve essere condotta con criteri rigorosi; la lettura dei dati e la loro interpretazione poi vanno integrati con i dirigenti dell'azienda. Se necessario bisogna raccogliere altri dati e proporre quali.

Non e' la figura del Chief Privacy Office (CPO), ma il CPO puo' essere una evoluzione professionale naturale del singolo che analizza i dati. Il CPO Puo' prendere le decisioni delegando ai junior la raccolta e la prima sintesi dei dati.

  • In America e' considerato un mestiere chiave perche' produce altri posti di lavoro.
  • In Europa spesso viene relegato alla pura raccolta dei dati lasciando ai dirigenti ogni decisione.

Le competenze necessarie vanno dal saper usare excel, programmi di database, linguaggi di programmazione, software ad hoc (v. SAS e versioni open source) e tanta curiosita'.

Sbagliarsi e' facile.

Su Quora leggo questo: "The Interactive Advertising Bureau’s taxonomy of behavioral segments is a good example of categorization of people data." Il contesto riguarda la difficolta' del definire COME lavorare con i dati, ma anche la facilita' di conoscere QUALI dati sono richiesti dal mercato del marketing.

Giusto oggi ho trovato questo post, che linko sotto, che indica i 7 incubi (o 7 gironi infernali) dell'inferno dei data analyst.

Divertente, ma fa capire quanto l'elemento culturale domini l'elevato livello tecnico pur necessario.

Da: blogs.gartner.com/alan-duncan

The first Gate Jehannam (for those who reject obedience): “What is the question we’re trying to answer?”

The second Gate, Ladha (for apostates): “Why do we want to answer the question?”

The third Gate, Saqar (for the non-pious): “What action will we take as a result of answering the question?”

The fourth Gate, Al Hutamah (for the greedy): “Do we have enough information to answers the question?”

The fifth Gate, Jaheem (for the proud): “Do we know if the information that answers the question is fit for purpose?”

The sixth Gate, Sa’eer (for those who do not believe in Judgement): “What rules are we applying to validate that the information is fit for purpose?”

The seventh Gate, Al Haawiyah (for the Hypocrites): “What manipulations will we apply to the data to make it fit for purpose?”

14.03.2016 Spataro
Fonte: spataro




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