Corso Business Analyst

Lezione 1 • Fondamenti Etici e Normativi

Introduce i principi di privacy, gli obblighi di protezione dei dati e gli standard di gestione etica. Stabilisce la base di conformità che sottende ogni attività analitica del corso.

Lezione 2 • Ruolo dell'Analista di Informazioni Aziendali

Delinea le responsabilità dell'analista, le relazioni con gli stakeholder e i percorsi di carriera. Chiarisce come l'analista colma le esigenze di business e le soluzioni tecniche sui dati.

Lezione 3 • Il Panorama delle Informazioni Aziendali

Definisce i dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati e i loro ruoli organizzativi. Fonda ogni analisi successiva su una tassonomia condivisa delle tipologie di informazioni.

Lezione 4 • Framework di Gestione delle Informazioni

Esamina i framework consolidati per organizzare e governare gli asset informativi. Fornisce un'impalcatura concettuale per tutti gli argomenti di governance e qualità che seguono.

Lezione 1 • Validazione e Prioritizzazione dei Requisiti

Applica la prioritizzazione MoSCoW e i cicli di revisione con gli stakeholder per finalizzare i requisiti. Garantisce che le soluzioni analitiche fornite affrontino prima i bisogni di business a maggior valore.

Lezione 2 • Tecniche di Elicitazione dei Requisiti

Tratta workshop, interviste, osservazione e analisi documentale come metodi di elicitazione. Fornisce agli analisti un toolkit per scoprire i bisogni di business sia espressi che inespressi.

Lezione 3 • Tradurre i Requisiti in Ambito Analitico

Converte i requisiti validati in obiettivi analitici misurabili e criteri di successo. Collega la fase di requisiti e il lavoro di progettazione analitica che segue.

Lezione 4 • Documentare i Requisiti di Business e di Dati

Insegna casi d'uso, user story e specifiche dei requisiti di dati come formati di documentazione. Produce artefatti che allineano gli stakeholder di business e i team tecnici sull'ambito.

Lezione 1 • Fonti di Dati Secondarie e di Terze Parti

Esamina dataset pubblicamente disponibili, feed di dati acquistati e report di settore. Insegna agli analisti a valutare le fonti esterne per pertinenza e affidabilità.

Lezione 2 • Pianificazione e Documentazione della Raccolta Dati

Guida gli analisti attraverso la definizione dell'ambito, la pianificazione e la documentazione di un piano di raccolta. Collega le competenze di valutazione delle fonti a un processo di raccolta ripetibile e verificabile.

Lezione 3 • Dimensioni della Qualità dei Dati

Definisce accuratezza, completezza, coerenza, tempestività e validità come dimensioni di qualità misurabili. Fornisce i criteri che gli analisti utilizzano per accettare o rifiutare i dati per l'analisi.

Lezione 4 • Metodi di Raccolta Dati Primari

Tratta sondaggi, interviste, osservazioni e tecniche di acquisizione transazionale. Fornisce agli analisti gli strumenti per progettare strumenti di raccolta adatti a specifiche domande di business.

Lezione 1 • SQL per Analisti di Business

Insegna i pattern SELECT, JOIN, GROUP BY e sotto-query per il recupero di dati di business. Consente agli analisti di estrarre e aggregare dati in autonomia senza il supporto dello sviluppatore.

Lezione 2 • Modelli di Dati Logici e Fisici

Traduce i modelli concettuali in schemi logici e poi in progetti di tabelle fisiche. Collega i requisiti di business e le decisioni di implementazione del database.

Lezione 3 • Modellazione Concettuale dei Dati

Introduce i diagrammi entità-relazione e l'identificazione delle entità di business. Fornisce il linguaggio visivo che gli analisti usano per comunicare le strutture dati agli stakeholder.

Lezione 4 • Concetti di Database Relazionale

Spiega la teoria relazionale, le chiavi, i vincoli e le regole di integrità referenziale. Fornisce agli analisti le basi concettuali necessarie per lavorare efficacemente con i team di database.

Lezione 1 • Documentare le Decisioni di Preparazione dei Dati

Stabilisce standard per registrare la logica di trasformazione, le assunzioni e il lineage. Garantisce la riproducibilità e la verificabilità di ogni fase di pulizia eseguita.

Lezione 2 • Progettazione di Pipeline ETL ed ELT

Spiega i pattern extract-transform-load ed extract-load-transform e i loro trade-off. Consente agli analisti di progettare o specificare pipeline di dati per processi di business ricorrenti.

Lezione 3 • Tecniche di Trasformazione dei Dati

Applica normalizzazione, codifica, aggregazione e pivoting per rimodellare i dataset. Prepara i dati nella struttura esatta richiesta dagli strumenti di analisi o reporting a valle.

Lezione 4 • Identificazione e Profilazione dei Problemi sui Dati

Utilizza strumenti di profilazione e riepiloghi statistici per rilevare anomalie, null e duplicati. Stabilisce una fase diagnostica sistematica prima di iniziare qualsiasi lavoro di pulizia.

Lezione 1 • Statistica Descrittiva per Dati Aziendali

Tratta le misure di tendenza centrale, dispersione e forma della distribuzione per dataset aziendali. Fornisce le statistiche di riepilogo che gli analisti usano per caratterizzare i dati prima di un'analisi più approfondita.

Lezione 2 • Fondamenti di Trend e Previsione

Applica medie mobili, regressione lineare e scomposizione stagionale alle serie storiche aziendali. Fornisce agli analisti strumenti per proiettare le performance future a partire da pattern storici.

Lezione 3 • Comunicare i Risultati Statistici

Traduce gli output statistici in narrative di business in linguaggio semplice e riepiloghi visivi. Garantisce che le conclusioni analitiche guidino le decisioni anziché confondere gli stakeholder.

Lezione 4 • Tecniche di Analisi Diagnostica

Utilizza correlazione, tabulazione incrociata e metodi di drill-down per spiegare perché le metriche cambiano. Porta gli analisti dal descrivere cosa è successo all'identificare i fattori contribuenti.

Lezione 1 • Reporting Operativo ed Esecutivo

Distingue i report operativi con drill-through dai formati di riepilogo esecutivo e i loro destinatari. Insegna agli analisti ad adattare la profondità e la frequenza del report a ciascun livello di stakeholder.

Lezione 2 • Tecniche di Data Storytelling

Struttura i risultati analitici come narrative con contesto, conflitto e archi di risoluzione. Eleva i report da semplici raccolte di dati a storie persuasive che motivano all'azione.

Lezione 3 • Selezione del Tipo di Grafico Appropriato

Associa le domande analitiche alle famiglie di grafici appropriate: confronto, distribuzione, relazione e composizione. Previene errate rappresentazioni facendo corrispondere la forma visiva alla struttura dei dati.

Lezione 4 • Design e Layout della Dashboard

Tratta la gerarchia delle informazioni, il posizionamento dei KPI, l'interattività e i principi di layout responsivo. Produce dashboard che guidano gli utenti agli insight chiave senza sovraccarico cognitivo.

Lezione 1 • Programmi di Gestione della Qualità dei Dati

Stabilisce regole di qualità, dashboard di monitoraggio e flussi di lavoro di remediation come programma continuo. Collega le metriche di qualità dei dati a risultati di business misurabili e alla responsabilità.

Lezione 2 • Framework e Strutture di Data Governance

Esamina i modelli di consiglio di governance, le gerarchie di stewardship e l'architettura delle policy. Fornisce il progetto organizzativo che gli analisti utilizzano per proporre o migliorare i programmi di governance.

Lezione 3 • Allineare la Strategia dell'Informazione con gli Obiettivi di Business

Collega gli investimenti in data governance a obiettivi strategici, realizzazione di valore e sponsorship esecutiva. Consente agli analisti di costruire il business case per programmi di governance sostenibili.

Lezione 4 • Gestione dei Dati Master e di Riferimento

Definisce i domini di dati master, la creazione di golden record e i processi di manutenzione dei dati di riferimento. Garantisce dati coerenti e autorevoli in tutti i sistemi e report aziendali.