L’avvento dell’analytics engineer ha cambiato il modo in cui le organizzazioni interpretano i dati e il loro ruolo nella digital trasformation aziendale.
L’analytics engineer non è soltanto una figura esperta e specializzata negli strumenti di analitica, nella creazione di pipeline di dati e nell’automazione di sistemi di ETL: è anche una persona capace di interpretare le esigenze di business specifiche di ogni azienda.
Ad ogni organizzazione serve questo tipo di supporto; ma riuscire a configurarlo internamente e in autonomia è difficile. Per Nimbus Intelligence è una parte fondamentale del suo core business: forma costantemente i suoi analytics engineer così che conoscano nel dettaglio i migliori strumenti analitici e riescano a valorizzare il business, ottimizzando le scelte in ottica data-driven.
Il ruolo dell’analytics engineer
L’analytics engineer si posiziona all’incrocio tra il mondo della gestione dei dati e l’analisi, fungendo da ponte tra i team di ingegneria del software, data science e business intelligence.
In altre parole, non si tratta di una figura che si limita a raccogliere e gestire i dati: si occupa anche di trasformarli in insight utili per le decisioni strategiche aziendali. Quindi, viene formato anche per avere una comprensione di come le informazioni data-driven impattino sul business dell’organizzazione.
La rilevanza e la necessità di un analytics engineer è spesso sottovalutata. Ancora oggi, tante imprese provano a coprire queste competenze in autonomia, cercando di investire risorse e tempo. Nessuna organizzazione che non abbia nel suo core business l’analisi dei dati, però, può in autonomia riuscire ad avere le competenze interne, le capacità organizzative e predisporre la formazione continua necessaria affinché l’analytics engineer possa garantire la trasformazione del dato grezzo in insight: sui concorrenti o sulla propria attività, per esempio.
Nimbus Intelligence invece investe attivamente negli analytics engineer e ritiene centrale una formazione a 360 gradi. Gli esperti di Nimbus Intelligence regolarmente si aggiornano per sfruttare al meglio tutte le potenzialità dei più moderni strumenti analitici e comprendere le loro applicazioni nel business. L’academy di Nimbus Intelligence è internazionale e spazia fra Amsterdam, Madrid e Milano.
Il contributo strategico alla trasformazione digitale
La trasformazione digitale implica una ristrutturazione delle operazioni aziendali: dal modo in cui vengono gestiti i processi interni fino al modo in cui si interagisce con i clienti. Le organizzazioni che riescono a sfruttare al meglio i propri dati sono quelle che hanno un vantaggio competitivo, poiché possono anticipare le tendenze di mercato, ottimizzare i processi e personalizzare l’offerta per i propri clienti.
In questo scenario, l’analytics engineer riveste un ruolo chiave. Attraverso la creazione di pipeline di dati scalabili e affidabili, consente a ogni reparto aziendale di poter prendere decisioni data-driven. Grazie alla sua capacità di interpretare le necessità dei vari reparti e tradurle in soluzioni tecniche, l’analytics engineer diventa perciò il fulcro della digital transformation aziendale.
In un contesto aziendale dove i dati sono dispersi in vari silos, e quindi spesso sono difficili da interpretare, l’analytics engineer si occupa di costruire l’architettura che permette ai dati di fluire agevolmente da un sistema all’altro.
Per questo motivo, il ruolo degli analytics engineer si trova all’inizio del percorso di trasformazione digitale: preparano la strada per trasformare un dato grezzo in un dato utile. Inoltre, sono fondamentali anche nella fase successiva, ossia quando è necessario costruire un modello dei dati e i KPI.
Le competenze dell’analytics engineer
Oggigiorno all’analytics engineer sono richieste competenze sempre più avanzate, ancora di più con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale.
Nella combinazione delle competenze tecniche e di business richieste, le principali riguardano:
- la conoscenza dei linguaggi di programmazione;
- l’esperienza con strumenti di data warehousing;
- la capacità di costruire pipeline di dati e automatizzare le o ETL;
- collaborare all’interno di gruppi interdisciplinari, lavorando, quindi, a stretto contatto con i reparti IT, di business intelligente e di marketing.
Gli analytics engineer per il tuo business
Nimbus Intelligence interpreta la figura dell’analytics engineer come un perno della trasformazione centrale. Il suo ruolo strategico può essere garantito soltanto attraverso una vasta conoscenza degli strumenti di analytics moderni, una profonda consapevolezza delle dinamiche di business data-driven e, ancora, attraverso un approccio che valorizzi la formazione continua.
In questo modo, gli analytics engineer di Nimbus Intelligence possono efficacemente soddisfare le esigenze dei clienti, riuscendo a progettare rapidamente e in modo focalizzato: progetti data-driven, migrazioni dati in ambienti cloud, implementazione di sistemi di data warehouse.
