Data Science vs Data Analytics: confronta carriere, competenze e titoli di studio

Il confronto tra data science e data analytics è una delle questioni più dibattute tra professionisti, neolaureati e chi desidera cambiare percorso di carriera per orientarsi verso il mondo dei dati.

La differenza è importante: la data analytics si concentra sull'interpretazione dei dati esistenti per identificare i trend e generare insight utili per i decision maker aziendali, mentre la data science comprende il machine learning, la creazione di modelli e sistemi automatizzati che prevedono i risultati futuri. Questa guida mette a confronto ruoli, competenze tecniche, percorsi di studio e opportunità di carriera nella data science e nella data analytics, per aiutarti a scegliere la direzione più adatta ai tuoi obiettivi.

Confronto rapido: Data Science vs Data Analytics

Entrambe le discipline presentano ampie sovrapposizioni: molti team integrano pipeline, strumenti e talenti di data science e data analytics per massimizzare il valore degli insight.

Che cos'è la Data Analytics?

La data analytics è il processo di analisi dei dati esistenti per identificare i trend, generare insight significativi e supportare le decisioni aziendali. I data analyst lavorano con dati strutturati provenienti da database e sistemi operativi. La disciplina della data analytics si suddivide in quattro tipologie: analisi descrittiva (cosa è successo), analisi diagnostica (perché è successo), analisi predittiva (cosa succederà) e analisi prescrittiva (cosa fare). I data analyst utilizzano SQL per la gestione dei database, fogli di calcolo per analisi personalizzate e strumenti di data visualization come Tableau per comunicare i risultati. Un team di data analytics che riduce del 15% le scorte in eccesso grazie all'analisi dei dati è un classico esempio di come la data analytics possa generare un impatto concreto sul business.

Che cos'è la Data Science?

La data science è un campo ampio che comprende la data analytics, la data engineering e il machine learning. La data science si concentra sulla creazione di modelli statistici e predittivi a partire da grandi set di dati — inclusi dati non strutturati come testi, immagini e flussi di sensori — per prevedere i trend futuri e automatizzare le decisioni. Questa disciplina attinge dall'informatica e dall'analisi statistica per guidare i dati grezzi attraverso un intero workflow: raccolta dei dati, feature engineering, creazione dei modelli, validazione e deployment. Poiché i dati non strutturati richiedono una preparazione significativa, un data engineer collabora tipicamente con i data scientist per mantenere pipeline affidabili. Sebbene sia la data science che la data analytics estraggano conoscenza dai dati, la data science si concentra sui risultati futuri, mentre la data analytics si concentra sui dati storici.

Ruoli e responsabilità: Data Analyst vs Data Scientist

I data analyst trascorrono le loro giornate a interrogare dati rilevanti, eseguire analisi descrittive, creare dashboard Power BI o Tableau e aiutare i team a interpretare i dati per individuare pattern. I deliverable dell'analisi dei dati — come sintesi dei trend, output di data visualization e raccomandazioni strutturate — aiutano i decision maker aziendali a prendere rapidamente decisioni basate sui dati. Tra i ruoli più comuni nella data analytics figurano Analytics Engineer, Reporting Analyst e BI Analyst.

I data scientist progettano esperimenti, sviluppano algoritmi, applicano tecniche di machine learning e creano modelli predittivi per risolvere problemi complessi su larga scala. I loro deliverable — come modelli di churn in produzione, motori di raccomandazione e previsioni della domanda — automatizzano direttamente le decisioni. Tra i ruoli più comuni figurano Applied Scientist, ML Engineer o Research Scientist. Entrambe le discipline richiedono solide competenze tecniche, anche se i data scientist necessitano di una maggiore profondità tecnica e di competenze di modellazione più avanzate.

Competenze chiave nella Data Science

Solide competenze di data science spaziano su diversi domini tecnici. Python è il linguaggio di programmazione principale per la manipolazione dei dati e l'addestramento dei modelli. Il machine learning — dall'apprendimento supervisionato al deep learning — è essenziale per la creazione di modelli predittivi. L'analisi statistica, che copre modelli statistici e inferenza, è altrettanto fondamentale. Le basi dell'ingegneria del software consentono ai data scientist di portare il codice in produzione in collaborazione con un data engineer. Linguaggi di programmazione come R e Scala, insieme alle tecnologie per i big data, completano il profilo. Lavorare con dati sia strutturati che non strutturati, combinando il data mining e gli algoritmi di machine learning, definisce un profilo con solide competenze di data science.

Competenze chiave del Data Analyst

I data analyst richiedono competenze di programmazione intermedie, unite a capacità di comunicazione e data storytelling. La padronanza di SQL è alla base della gestione dei database e di quasi tutti i workflow di data analytics. La data visualization — ovvero la traduzione di set di dati complessi in grafici e narrazioni visive tramite Power BI, Tableau o strumenti simili — è essenziale. La familiarità con i fogli di calcolo e gli strumenti di business intelligence supporta l'analisi dei dati ad hoc. Un'analisi statistica di base aiuta i data analyst a convalidare i risultati attraverso test di ipotesi e a presentare i dati con sicurezza. L'acume commerciale — la capacità di inquadrare le domande di data analytics in funzione delle decisioni aziendali — distingue i buoni data analyst da quelli eccezionali, capaci di estrarre conoscenza da ogni set di dati che trattano.

Strumenti, pipeline e generazione di insight utili

Entrambe le discipline utilizzano strumenti diversi per compiti differenti. I workflow di analytics si affidano a SQL, Power BI, Tableau ed Excel. I workflow di data science utilizzano linguaggi di programmazione come Python e R, MLflow per il tracciamento degli esperimenti e Apache Spark per grandi set di dati. Una tipica pipeline di analytics va dall'ingestione alla trasformazione SQL, fino a una dashboard Power BI. Una pipeline di data science va oltre: ingestione → pre-elaborazione → addestramento → validazione → deployment delle API. Trasformare l'uno o l'altro workflow in insight utili richiede di collegare ogni singolo dato a un risultato aziendale misurabile.

Analytics e Data Science: come collaborano i team

Le funzioni di data analytics e data science si integrano in diversi punti. I data analyst definiscono il problema aziendale e stabiliscono le metriche di riferimento; i data scientist creano quindi modelli predittivi utilizzando i dati puliti e ben organizzati che i team di analytics hanno già validato. Nelle piccole aziende, un singolo analista con competenze intermedie ed esperienza nella modellazione dei dati può coprire entrambe le funzioni. I team più grandi beneficiano di protocolli di handoff documentati, in modo che ciascun gruppo possa lavorare in modo iterativo senza compromettere le attività a valle.

Come scegliere: Data Analytics o Data Science?

Poniti alcune domande chiave sulle differenze per capire quale percorso si adatta meglio al tuo profilo. Vuoi analizzare i dati per identificare i trend nei dati storici o creare sistemi che prevedano i trend futuri? Ti senti a tuo agio a sviluppare competenze di programmazione approfondite nell'arco di uno o due anni? Preferisci presentare i risultati ai decision maker aziendali o creare modelli che automatizzano le decisioni? La data science è l'ideale per chi è attratto da modelli matematici complessi e applicazioni di intelligenza artificiale. Chi desidera dedicarsi alla data analytics per influenzare direttamente la strategia aziendale troverà in questa disciplina una scelta migliore a breve termine. In ogni caso, costruisci un portfolio: i data analyst dovrebbero creare una dashboard di analytics a partire da un dataset pubblico; gli aspiranti data scientist dovrebbero addestrare e valutare un modello predittivo in Python.

Casi di studio e applicazioni industriali

Retail: una catena di supermercati europea ha utilizzato l'analisi descrittiva e dashboard di data visualization per identificare i trend nei modelli di acquisto e ridurre le scorte in eccesso. Quando il team ha avuto la necessità di prevedere la domanda a livello di singolo prodotto, i data scientist hanno creato modelli predittivi di previsione dettagliati utilizzando Python e Apache Spark, applicando queste tecniche a migliaia di combinazioni SKU-località. Entrambi gli approcci hanno fornito insight di valore in diverse fasi dello stesso problema di supply chain.

Sanità: i team di ricerca clinica utilizzano pipeline NLP e modelli di machine learning su note cliniche non strutturate per creare coorti di pazienti per il reclutamento nei trial clinici. I data analyst interpretano poi i dati delle tabelle strutturate risultanti per misurare le performance di arruolamento. L'abbinamento di analisi predittiva e data mining illustra perché entrambi i campi siano essenziali nel settore sanitario.

Marketing: i team utilizzano strumenti di business intelligence e piattaforme di analytics aumentata per misurare l'attribuzione delle campagne. I data scientist estendono il lavoro di analytics con modelli di propensione addestrati tramite machine learning per assegnare un punteggio ai clienti con maggiore probabilità di conversione, consentendo ai team di ottimizzare la spesa prima del lancio delle campagne.

Frequently Asked Questions

Quali sono le 3 competenze principali per un data analyst?

La padronanza di SQL, la data visualization (Tableau o Power BI) e spiccate doti comunicative sono le tre competenze di data analytics più costantemente richieste negli annunci di lavoro. Solide capacità analitiche e acume commerciale completano il profilo.

L'87% dei progetti di data science fallisce davvero?

Questo dato ampiamente citato dipende da come viene definito il fallimento. La maggior parte dei progetti di data science e data analytics che falliscono lo fa a causa di requisiti di business poco chiari, problemi di qualità dei dati o modelli che non vengono mai messi in produzione — non per via di limitazioni intrinseche della metodologia.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale