I Data Scientist e i Business Analyst sono due fra i lavori più ricercati nel mondo. Il boom dei Big Data ha infatti consegnato al mercato del lavoro l’esigenza di nuove figure professionali specializzate nella raccolta, nel trattamento e nell’analisi dei dati. Lavori che hanno un ruolo chiave all’interno delle aziende desiderose di attuare processi di Digital Transformation a tutto campo.
Le professioni legate alla Data Science e agli Analytics, spiega un White Paper firmato da Pwc, richiedono non solo delle competenze multisciplinari, ma anche altre skill che spaziano dal problem solving alla creatività, dal team working alla comunicazione.
Se, a prima vista, Data Scientist e Business Analyst possono sembrare sinonimi, scendendo più nel dettaglio si può capire invece che esistono delle lievi ma importanti differenze. Alla prima figura spettano infatti dei compiti non esclusivamente analitici, che arrivano fino alla formulazione di strategie di business e di questioni strategiche a cui trovare risposte. Una produzione di input che invece non avviene per mano dell’Analyst, chiamato a operare su quesiti già formulati dai vertici aziendali. Anche se bisogna ammettere che sulla precisa definizione di ruoli e competenze non c’è unanimità e spesso questi diversi compiti si sovrappongono e si sostituiscono nei due specifici job title.
Le previsioni di Pwc descrivono un mercato professionale in rapida evoluzione, che obbliga le aziende ad aggiornare continuamente le proprie strategie di recruiting e di formazione del personale. Secondo il colosso della consulenza sono tre le vie da perseguire per cavalcare la rivoluzione dei Big Data. Concentrarsi sulle abilità e le competenze necessarie per la creazione di un team di Data Scientist. Identificare gli impiegati che hanno elevate potenzialità in termini di analytics skill e investirci. Aprirsi alla collaborazione esterna con un occhio di riguardo per le comunità più vicine alle realtà aziendali.
Leggi il White Paper di Pwc dedicato alla Data Science e alla Data Analysis
