Analista dei dati
Istantanea
Gli analisti dei dati importano, ispezionano, puliscono, trasformano, convalidano, modellizzano o interpretano gli insiemi di dati per quanto riguarda gli obiettivi aziendali della società. Garantiscono che le fonti di dati e gli archivi forniscano dati coerenti e affidabili. Gli analisti dei dati utilizzano algoritmi e strumenti informatici diversi, a seconda della situazione e dei dati attuali. Possono redigere relazioni sotto forma di visualizzazioni, quali grafici, diagrammi e dashboard.
L'analista dei dati è una figura chiave all'interno delle aziende moderne, responsabile della gestione e dell'interpretazione dei dati per supportare le strategie aziendali. Il lavoro quotidiano prevede l'importazione, la pulizia, la trasformazione e l'analisi di grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti. Utilizzando strumenti e algoritmi specifici, l'analista dei dati identifica trend, modelli e anomalie, traducendoli in report chiari e visualizzazioni efficaci, come grafici e dashboard, per comunicare le scoperte ai decisori aziendali.
- • Importare, ispezionare, pulire e trasformare insiemi di dati complessi.
- • Validare la qualità e l'affidabilità dei dati, garantendo la coerenza delle fonti.
- • Sviluppare modelli analitici e utilizzare algoritmi per estrarre informazioni significative.
Dove questa professione è richiesta
Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
Colore più intenso: segnalato allo stesso modo per più anni consecutivi.
I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.
In carenza: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus e altri 6.
Carenza più duratura: Austria, 3 anni.
Seleziona un territorio sulla mappa per vederne i dati.
Informazioni sulla fonte›
Fonte: ELA/EURES, carenze ed eccedenze di manodopera. I dati sono pubblicati a livello di gruppo professionale e riguardano l’Europa. Le edizioni differiscono per struttura dell’allegato e per i paesi coperti, quindi una variazione tra un anno e l’altro non significa sempre che il mercato del lavoro sia cambiato. I paesi in grigio non sono stati segnalati, il che non equivale a un mercato in equilibrio.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
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analista dei dati potrebbe andarti bene?
Rispondi a tre domande veloci. Questa non è una valutazione completa: è un teaser per aiutarti a decidere se confrontare il tuo profilo.
Ti piacciono le attività che richiedono Pensiero analitico?
Ti piacciono le attività che richiedono Riconoscimento?
Ti piacciono le attività che richiedono Raggiungimento?
Prospettive future per analista dei dati
The outlook for analista dei dati reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Come vengono calcolati questi punteggi?
L'Indice di Resilienza (0–100) stima quanto sia strutturalmente protetta questa occupazione dall'automazione e dalle disruption dell'IA, basandosi sull'analisi a livello di compiti. Punteggi più alti significano più attività che richiedono giudizio umano. L'Esposizione all'IA mostra la percentuale stimata di ore di lavoro che le capacità IA attuali potrebbero influenzare. Questi sono indicatori strutturali derivati dal modello, non previsioni sulla sicurezza lavorativa individuale.
Come potrebbe cambiare analista dei dati con la crescita dell'adozione dell'IA?
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo
Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.
Ciò che dipende ancora dalle persone
- definire criteri di qualità dei dati
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- applicare tecniche di analisi statistica
- analizzare i megadati
- interpretare i dati attuali
Attività più esposte all'automazione
- gestire campioni di dati
- raccogliere dati TIC
- eseguire calcoli matematici analitici
Segni vitali e vettori di IA
Vettori di esposizione AI
0-100%Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva
Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni
Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi
Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori
Dettagli tecnici
NexFuture v3.0 stima l'esposizione all'automazione direttamente dai gruppi di competenze essenziali ESCO, ponderata per massa di competenze e calibrata su ancore di esperti. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consulta il White Paper sulla metodologia NexFuture per tutti i dettagli.
Misura l'esposizione all'automazione. Non misura la retribuzione, la domanda né quanti posti di lavoro esistono vicino a te.
Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo
Tecnologia digitale
Una giornata tipo da analista dei dati
09 09:00 · Mattina definire criteri di qualità dei dati
10 10:30 · Metà mattina eseguire estrazioni di dati
12 12:00 · Mezzogiorno gestire dati
14 14:00 · Pomeriggio integrare dati TIC
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio normalizzare dati
17 17:00 · Conclusione stabilire processi di dati
L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.
Cosa ti serve per svolgere questo lavoro
Le competenze, le conoscenze e gli strumenti richiesti da questo ruolo — e i tratti e i vantaggi che ne derivano.
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normalizzare dati
Ridurre i dati alla loro forma di base precisa (forme normali) al fine di ottenere risultati come la riduzione al minimo della dipendenza, l’eliminazione della ridondanza e l’aumento della coerenza.
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utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
Raccogliere, elaborare e analizzare dati e informazioni pertinenti, conservare e aggiornare correttamente i dati e rappresentare le cifre e i dati utilizzando grafici e diagrammi statistici.
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stabilire processi di dati
Utilizzare strumenti TIC per applicare processi matematici, algoritmici o in altri processi di manipolazione dei dati peri creare informazioni.
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eseguire estrazioni di dati
Esplorare grandi serie di dati per evidenziare modelli utilizzando statistiche, sistemi di banche dati o intelligenza artificiale, e presentare le informazioni in modo comprensibile.
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utilizzare banche dati
Utilizzare strumenti software per la gestione e l’organizzazione di dati in un ambiente strutturato composto da attributi, tabelle e rapporti, al fine di interrogare e modificare i dati memorizzati.
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integrare dati TIC
Combinare i dati provenienti da fonti per fornire una visione unitaria dell’insieme di questi dati.
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correggere i dati
Individuare e correggere i dati corrotti provenienti da set di dati, garantire che i dati diventino e rimangano strutturati in base alle linee guida.
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mettere in atto processi di controllo qualità dei dati
Applicare tecniche di analisi, convalida e verifica della qualità dei dati per verificarne l’integrità.
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applicare tecniche di analisi statistica
Utilizzare modelli (statistiche descrittive o inferenziali) e tecniche (estrazione di dati o apprendimento automatico) per l’analisi statistica e gli strumenti TIC per analizzare i dati, scoprire le correlazioni e prevedere le tendenze.
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analizzare i megadati
Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.
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gestire campioni di dati
Raccogliere e selezionare una serie di dati di una popolazione mediante una procedura statistica o altra procedura definita.
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raccogliere dati TIC
Raccogliere dati attraverso la progettazione e l’applicazione di metodi di ricerca e prelevamento di campioni.
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interpretare i dati attuali
Analizzare i dati attuali e aggiornati raccolti da fonti quali dati di mercato, pubblicazioni scientifiche, richieste dei clienti e questionari, al fine di valutare lo sviluppo e l’innovazione nei settori di competenza.
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eseguire calcoli matematici analitici
Applicare metodi matematici e utilizzare tecnologie di calcolo per eseguire analisi e individuare soluzioni a problemi specifici.
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definire criteri di qualità dei dati
Specificare i criteri in base ai quali la qualità dei dati è misurata a fini commerciali, come incoerenze, incompletezza, usabilità per lo scopo e accuratezza.
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gestire dati
Amministrare tutti i tipi di risorse di dati attraverso il loro ciclo di vita eseguendo la definizione del profilo dei dati, il parsing, la standardizzazione, la risoluzione dell’identità, la pulizia, il potenziamento e il controllo. Garantire che i dati siano adatti allo scopo, utilizzando strumenti TIC specializzati per soddisfare i criteri di qualità dei dati.
analisi dei processi operativi
Le discipline e le tecnologie impiegate per risolvere i problemi incontrati dalle imprese utilizzando metodi quantitativi come l’analisi dei dati e i modelli statistici.
classificazione delle informazioni
Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.
dati non strutturati
Le informazioni che non sono organizzate in modo predefinito o che non hanno un modello di dati predefinito, che sono difficili da comprendere e per cui è difficile trovare modelli senza utilizzare tecniche come l’estrazione di dati.
estrazione di dati
I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.
estrazione di informazioni
Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.
linguaggi di interrogazione
Il campo dei linguaggi informatici standardizzati per il recupero di informazioni da un database e di documenti contenenti le informazioni necessarie.
linguaggio di interrogazione resource description framework
I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).
modelli di dati
Le tecniche e i sistemi esistenti utilizzati per strutturare gli elementi di dati e mostrare le relazioni tra loro, e i metodi per interpretare le strutture e le relazioni dei dati.
riservatezza delle informazioni
I meccanismi e i regolamenti che consentono un controllo selettivo dell’accesso e assicurano che solo i soggetti autorizzati (persone, processi, sistemi e dispositivi) abbiano accesso ai dati, il modo in cui assicurare il rispetto delle informazioni riservate e i rischi di non conformità.
struttura dell’informazione
Il tipo di infrastruttura che definisce il formato dei dati (semistrutturati, non strutturati e strutturati).
tecniche di rappresentazione visiva
Le tecniche di rappresentazione visiva e di interazione, quali istogrammi, diagrammi a dispersione, diagrammi di superficie, mappe ad albero e diagrammi a coordinate parallele, che possono essere utilizzate per presentare dati astratti numerici e non numerici, al fine di rafforzare la comprensione umana di tali informazioni.
tipi di documentazione
Le caratteristiche dei tipi di documentazione interna ed esterna in linea con il ciclo di vita del prodotto e i loro specifici tipi di contenuto.
Scopri se questo ruolo si adatta al tuo DNA professionale
Partecipa alla valutazione gratuita Career DNA per vedere come analista dei dati si allinea ai tuoi interessi, al tuo stile di lavoro e al tuo percorso futuro. In meno di 10 minuti riceverai un segnale di idoneità personalizzato e una tabella di marcia su cosa fare dopo.
Scansiona per continuare sul cellulareAnalista dei dati: come qualificarsi e dove studiare
Cosa serve in genere per qualificarsi: livello di istruzione, dove è una professione regolamentata e dove studiare.
Laurea triennale
Programmi reali che portano a questa occupazione, per paese.
Percorsi de crescita e ruoli simili
Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.
Dove si adatta analista dei dati?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
Domande frequenti
- Quali competenze tecniche sono essenziali per un analista dei dati?
- È fondamentale avere una solida conoscenza di strumenti di analisi dati come SQL, Excel (livello avanzato), e familiarità con linguaggi di programmazione come Python o R. La capacità di utilizzare strumenti di visualizzazione dati come Tableau o Power BI è altrettanto importante.
- Come posso migliorare le mie capacità di problem solving in questo ruolo?
- Affronta progetti di analisi dati reali, anche su scala ridotta. Partecipa a corsi online o workshop che si concentrano sulla risoluzione di problemi aziendali attraverso l'analisi dei dati. La pratica costante è fondamentale.
- Quali sono le prospettive di carriera per un analista dei dati in Italia?
- La domanda di analisti dei dati è in crescita costante in diversi settori. Il ruolo offre opportunità di avanzamento professionale verso posizioni di maggiore responsabilità, come data scientist o data analyst manager, a seconda dell'esperienza e delle competenze sviluppate.
- Analista Dei Dati — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
- 112.590 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 69.490 a 163.350 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.
Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 20 settembre 2026 Informazioni sui nostri dati