Tra i ruoli più ricercati dalle aziende, centrali per un'economia guidata dai dati, ci sono il data engineer e il data analyst. Entrambe le figure si occupano del processo di estrarre informazioni utili dai dati e fornire degli insight, ma differiscono per skill, responsabilità e background educativo.
In un articolo per Dataversity, Paramita Ghosh ha approfondito i due ruoli fornendo una panoramica di ciò che li accomuna e ciò che invece li rende diversi e per questo entrambi indispensabili per il successo aziendale.
Data Engineer e Data Analyst: le differenze
Per comprende a fondo il ruolo di queste due figure è utile cominciare con l'analizzare le differenze.
I due ruoli possiedono responsabilità diverse: se i data engineer sono sostanzialmente degli architetti che lavorano dietro le scene, costruendo e preparando l'infrastruttura e le pipeline per l'analisi dei dati, i data analyst si occupano di analizzare i dataset per estrarre insight utili per guidare le decisioni di business.
Occupandosi di due aspetti diverso dell'ecosistema dei dati, le due figure usano anche strumenti diversi: i data engineer usano linguaggi di programmazione come Python, Java o Scala per manutenere l'infrastruttura, e usano tool come Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Kafka per gestire la computazione distribuita e lo streaming di dati in tempo reale.
Diversi sono gli strumenti dei data analyst: gli analisi lavorano prevalentemente con linguaggi come R e Python per estrarre conoscenza dai dataset, e si appoggiano a strumenti di visualizzazione dati come Tableau o Power BI.
Entrambe le figure usano la modellazione predittiva, ma per scopi diversi: il data engineer la usa per implementare algoritmi complessi in grado di lavorare con grandi dataset e prevedere trend futuri; il data analyst, invece, di solito usa i modelli sviluppati dagli ingegneri applicandoli ai dati a sua disposizione.
Anche l'analisi esplorativa, sebbene sia comune a entrambi i ruoli, differisce per lo scopo per cui viene usata: mentre i data engineer la usano per comprendere la struttura dei dataset e pulire i dati, i data analyst la usano per individuare pattern e anomalie.
Diverse sono anche le carriere: i data engineer solitamente iniziano come sviluppatori software o amministratori di database e col tempo sviluppano capacità di gestione di grandi dataset e di sviluppo di pipeline di dati. Queste figure tendono a specializzarsi in tecnologie specifiche, come le già citate Hadoop o Spark, e arrivano a ricoprire la posizione di senior data engineer, a capo di team che si occupano delle infrastrutture dati.
Al contrario, i data analyst cominciano la propria carriera nel settore degli analisti e si specializzano nel generare report sulla base degli insight ricavati dai dati. Col tempo, queste figure sviluppano skill avanzate nell'analisi statistica e nell'uso di tool di visualizzazione come Tableau o Power BI, arrivando a ricoprire posizioni come il senior analyst o il manager di analytics.
Le similarità tra i ruoli
Dal momento che entrambe le figure lavorano coi dati, devono possedere una profonda conoscenza dei principi della Data Management, dei database e delle tecniche di analisti statistica.
A entrambi i ruoli si richiedono forti capacità di problem-solving per risolvere i problemi legati ai dati, siano essi in fase di raccolta, di trasformazione o di analisi.
Le sfide della Data Management sono molte e spesso sono intricate, quindi è necessario che queste due figure collaborino e mettano a fattor comune la capacità di pensare in maniera critica, indispensabile per scomporre i problemi più complessi nelle loro componenti.
Ad avvicinare le due figure c'è anche la governance dei dati, ovvero tutti quei processi, standard e metriche finalizzati a garantire un uso efficace dei dati. Seppure per aspetti diversi, i due ruoli devono mettere in pratica le indicazioni della Data Governance per assicurare la qualità e l'integrità dei dati.
Analisti e ingegneri devono collaborare per definire standard sui metadati e documentare i processi di raccolta e analisi delle informazioni.
A livello tecnico, entrambi i ruoli devono conoscere Python e saper usare pacchetti e librerie per analizzare i dataset e interpretarli in maniera corretta; inoltre, devono avere profonda esperienza nella data integration per raccogliere informazioni provenienti da più sorgenti e combinarle in un formato unificato.
Ultimo, ma non per importanza, è necessario che queste due figure sviluppino capacità di lavoro in team e di comunicazioni coi diversi stakeholder aziendali. Lo scambio di idee, tecniche e best practice è indispensabile nel campo della gestione e analisi dati.
Data engineer e data analyst hanno un ruolo centrale nel successo aziendale: loro è la responsabilità di gestire i dati, migliorare la qualità dei dataset e trovare le informazioni più strategiche per il business.
La collaborazione di queste due figure è essenziale per prendere decisioni informate nel più breve tempo possibile, sfruttando il massimo valore dei dati.
