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Big Data Analytics: le figure professionali più richieste

Il mercato dei Big Data Analytics è in grande crescita nel nostro Paese. Secondo gli ultimi dati dell’Osservatorio del Politecnico di Milano, il settore ha visto quest’anno un +26%, raggiungendo un valore di 1,3 miliardi di euro.

Le aziende sembrano sempre più star comprendendo l’importanza di avere un’adeguata offerta in questo settore, per migliorare le proprie performance in varie aree di business, dalle vendite al marketing. Un’offerta fatta non solo di software e risorse infrastrutturali, ma anche di talenti preposti alla loro gestione.

Nel 2018, infatti, secondo i dati del PoliMi, si è registrato un importante aumento delle grandi organizzazioni che si sono dotate di un modello di governance per la Data Science maturo, passate dal 17% al 31%, inserendo figure di Analytics in diverse funzioni aziendali, favorendone il coordinamento e la crescita. Ma non è tutto rose e fiori: oltre metà del campione (55%) si trova ancora in una situazione tradizionale, dove non esiste alcuna spinta verso una strategia basata sull’analisi dei dati, mentre il 14% delle grandi aziende italiane si trova all’inizio del percorso di costruzione di una strategia data-driven.

E ancora oggi, la mancanza di competenze interne rimane il principale elemento di freno allo sviluppo di progetti di Big Data Analytics. Il 77% delle grandi aziende segnala una carenza di risorse interne dedicate alla Data Science: fra queste, il 29% ritiene di poter sopperire a queste lacune con il supporto di consulenti esterni, mentre il 48% considera necessaria l’internalizzazione delle competenze di Analytics nel breve termine.

Tra le figure più richieste nel settore, spiccano quelle del Data Scientist, del Data Engineer e del Data Analyst.

Il Data Scientist è una figura professionale ormai diffusa nelle aziende: il 46% delle grandi imprese ha inserito uno di questi profili: tra chi non lo ha ancora in organico, uno su quattro prevede di introdurlo entro il 2019. Dall’analisi condotta dall’Osservatorio su tutte le offerte di lavoro dello specifico ruolo presenti su LinkedIn, emerge che le competenze più ricercate sono la capacità di utilizzare almeno un linguaggio di programmazione (nel 74% delle offerte), le competenze di sviluppo e implementazione di algoritmi di machine learning (62%), l’abilità di comunicare e presentare i risultati agli utenti di business (36%).

Il Data Engineer è inserito nel 42% delle grandi imprese, con una presenza formalizzata nel 17% dei casi, mentre il 13% prevede di assumere almeno uno di questi profili nel 2019. Secondo l’analisi delle offerte su LinkedIn, tra le mansioni svolte da questi professionisti, figurano la gestione della data ingestion (32%) e la creazione di data pipeline (24%). Nel 58% dei casi si richiede la capacità di programmazione in Python e Javascript.

Il Data Analyst è presente nel 56% delle grandi aziende italiane ed entro il 2019 si prevede che la percentuale raggiungerà il 75%. Le sue principali attività sono la produzione di reportistica efficace (nel 56% delle offerte) e l’individuazione di pattern e relazioni tra grandi moli di dati (28%), mentre i principali strumenti utilizzati sono Excel e MySQL.

Tra le altre figure, il Data Science Manager, la figura di coordinamento della struttura di Analytics, è presente nel 23% delle grandi aziende ed entro il 2019 un ulteriore 22% ne prevede l’inserimento. Il Data Visualization Expert, che presenta un mix tra competenze di Analytics e dashboard design per trovare la migliore rappresentazione grafica per differenti tipologie di dati e di analisi, invece è presente in circa una grande azienda su dieci (9%), ma una su quattro prevede di introdurlo entro il 2019.

Lavoro: programmatic e analytics sono le competenze più urgenti

Programmatic e analytics: sono queste le aree di competenze identificate dagli specialisti di risorse umane e formazione come le più pressanti per dipendenti e potenziali candidati.

Lo rivela la prima edizione del report “Human Capital in the Digital Environment Report” di IAB Europe, che indaga le principali sfide di recruiter e candidati alle prese con l’evoluzione del mondo del digital marketing e della comunicazione, focalizzandosi sui bisogni in termini di formazione e sulle priorità per l’educazione digitale.

Tra le competenze più pressanti per candidati o dipendenti, al primo posto ci sono quelle relative a programmatic (56%) e analytics (54%). Seguono pubblicità video (43%), pianificazione di campagne (39%), tecnologie emergenti (37%), cross-media (36%) e content marketing (35%). Più indietro DOOH (11,8%), digital audio (14.1%) e email marketing (14,9%).

Gli intervistati hanno sottolineato come il sistema scolastico in molti casi non sia al passo con con l’attuale epoca digitale e non riesca a preparare giovani talenti per i bisogni del mercato della pubblicità digitale. Secondo alcuni, addirittura, questa sarebbe una delle cause della carenza di talenti digitali nell’industria.

Anche in considerazione di questo, cresce l’interesse nei confronti dei corsi di formazione. Sia datori di lavoro che dipendenti e persone alla ricerca di lavoro dichiarano di avere intenzione di investire in training sul digitale nei prossimi anni: aumenteranno i loro investimenti in formazione il 43% dei primi e l’85% dei secondi.

MarTech, uno studio fotografa ruoli e responsabilità di chi lavora nel settore

Quali sono i ruoli e le responsabilità di chi lavora nel marketing tecnologico? E quali i salari? Ci sono differenze tra la retribuzione di uomini e donne?

Una ricerca internazionale realizzata dai siti MarTech Today e Chiefmartec.com ha provato a dare risposta a queste domande, intervistando 432 professionisti del settore, la maggior parte dei quali (il 43,1%) ha dichiarato di avere un ruolo sia operativo che tecnologico.

Secondo lo studio, i ruoli di marketing technology e operations sono presenti in società di varie dimensioni: il 43% degli intervistati fa parte di aziende di più di 1000 dipendenti, il 57% di società con meno di 1000 dipendenti. Inoltre, il 49% è appartenente al settore B2B, il 16% a quello B2C, e il 35% a società che fanno sia marketing business che consumer.

Ancora, il 57,6% hanno un ruolo staff o manager, e il 41,3% sono direttori o hanno ruoli ancora più alti, l’11% sono VP o SVP.

La ricerca ha anche evidenziato che il settore sta acquisendo una sempre maggiore maturità: i partecipanti al sondaggio, infatti, hanno rivelato avere una media di 6-7 anni di esperienza nel mercato.

Per quanto riguarda i salari, il trend che purtroppo balza più all’occhio è la presenza di un “gender gap”, ossia di una certa differenza tra gli stipendi di uomini e donne.

Un gap che è meno evidente all’inizio della carriera e tra i ruoli “top”, ma che nella fascia media si fa più ampio, con solo il 35% delle donne che guadagnano più di 100 mila dollari all’anno, contro il 55% degli uomini.

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Il programmatic advertising farà sparire i sales e i planner dal flusso?

Torna l’appuntamento con “L’esperto risponde”: uno spazio a cadenza settimanale in cui Cristina Pianura, Ceo Italy di Prime Real Time, risponde a una serie di F.A.Q. sul mondo della pubblicità “automatizzata”.

Se avete qualche domanda particolare da sottoporre a Cristina, scriveteci a redazione@programmatic-italia.com!


Il programmatic advertising farà sparire i sales e i planner dal flusso?

Questa domanda è figlia di un misunderstanding di fondo: poiché si parla di “automation advertising” si tende a pensare che tutto verrà mosso dalle piattaforme, qualcuno pigerà un bottone da una parte della filiera (submit) qualcun altro che ne pigerà un altro (approve) e nel mezzo tanti ruoli al capolinea. In realtà, è impensabile che il programmatic possa funzionare senza una adeguata struttura sales e una valida struttura operativa e di marketing che ne conosca il flusso e le condizioni.

Il programmatic advertising necessita di proprie competenze specifiche che si innestano e sono complementari ai più tradizionali ruoli delle ad operations, del marketing operativo, del sales, degli analitics, di planner. Ma una cosa è certa: non è più sostenibile la netta separazione tra “ruolo tecnico” e “ruolo analitico”, tra marketing e sales, tra planner e analyst. La tecnologia pervade la logica del selling e del buying per cui per tradurre una strategia correttamente occorre capire bene come funzionerà.

Il programmatic advertising pertanto apre enormi opportunità a tutte le risorse della filiera, ma solo se queste sapranno umilmente fare un passo laterale e accettare che esiste una dimensione per alcuni del tutto sconosciuta, che il modo di fare il proprio lavoro cambierà, e che saranno vincenti nuove attitudini e competenze per restare in prima fila. Insomma per molti ma non per tutti.