Profilo professionale

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.

Mercato del lavoro
Carenza in Austria e 8 altri paesi
ELA/EURES 2025
Industria
Tecnologia digitale
Istruzione
Laurea triennale
24%
Resilienza Punteggio · 2026 (Più alto è, meglio è)
Laurea triennale 70% Esposizione all'IA · 2026
Mercato del lavoro

Dove questa professione è richiesta

Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.

I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.

10 su 14 in carenza2025Tutti e 30 in crescita3.7Mposti entro il 2035

In carenza: Austria, Belgio, Bulgaria, Cechia 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.

Che cosa significano queste parole

I quattro aspetti riportati in questa sezione

Domanda segnalata
La voce Domanda segnalata indica se i datori di lavoro segnalano di aver bisogno di persone per questo lavoro — una valutazione pubblicata da un organismo nazionale o dell’UE, non un conteggio.
In che direzione va
La voce In che direzione va indica in quale direzione dovrebbe evolvere l’occupazione in questo lavoro nei prossimi anni, secondo una proiezione ufficiale.
Posti disponibili
La voce Posti disponibili indica approssimativamente quanti posti si rendono disponibili, sia per la crescita sia perché alcune persone lasciano questo lavoro.
Retribuzione tipica
La voce Retribuzione tipica indica quanto guadagnano di solito le persone che svolgono questo lavoro, nei luoghi per i quali la fonte pubblica il dato. Se è vuota, non significa che il lavoro non sia retribuito: significa che nessuno pubblica questo dato per quella località.

Una misura viene omessa quando nessuno pubblica il dato per quella località, invece di essere mostrata come zero.

Come si orienta il mercato per te

A tuo favore
Più posti che candidati: i datori di lavoro se li contendono.
In equilibrio
Posti e candidati si equivalgono all’incirca.
Competitivo
Più candidati che posti: aspettati concorrenza.
Dati contrastanti
Le fonti non concordano, oppure lo stesso gruppo professionale è carente in una zona e in eccesso in un’altra.

Ogni fonte riconduce i risultati a una di queste quattro categorie, così c’è un unico vocabolario da imparare. Ciò che cambia sono le prove alla base, riportate sotto ogni giudizio: un rapporto misurato tra posti disponibili e persone in cerca di lavoro, oppure una valutazione pubblicata da un organismo nazionale.

Come si confronta questo lavoro con gli altri lavori nello stesso paese

Forte
Tra le più forti in that country
Buona
Più forte della maggior parte delle professioni in that country
Contrastata
Nella media per that country
Debole
Più debole della maggior parte delle professioni in that country

Questa è una posizione all’interno di un solo paese, non un punteggio da confrontare oltre i confini: i registri alla base dei dati di due paesi contano persone diverse, quindi lo stesso numero ha significati diversi in ciascuno di essi. È anche per questo che un lavoro può essere tra i più forti in un paese e risultare comunque Competitivo: è in testa in un mercato che nel complesso è affollato.

Da dove provengono questi dati

Ogni dato è pubblicato da un istituto nazionale di statistica, da un servizio pubblico per l’impiego o da un organismo dell’UE, e ogni scheda indica la fonte e il periodo a cui si riferisce. In alcuni luoghi i dati vengono rilevati ogni mese, in altri vengono valutati una o due volte l’anno, quindi due luoghi sulla stessa mappa possono descrivere momenti diversi: la data è sempre indicata.

Niente di tutto questo prevede le possibilità di una singola persona. Descrive un mercato.

Domanda segnalata · Retribuzione tipica · In che direzione va (Italia, Svizzera, Germania, Francia, Austria, Spagna)
Domanda segnalata · Retribuzione tipica · In che direzione va
Domanda segnalata Retribuzione tipica In che direzione va
Italia Non segnalato — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Svizzera Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * — +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Germania Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Francia Non segnalato — +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austria Carenza segnalata ELA/EURES 2025 * — +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Spagna Non segnalato — +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.

Fornisce orientamento professionale a studenti, clienti o dipendenti? Utilizzi questi dati sull'occupazione nella Sua organizzazione.

NexFuture™

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.

Gioca al futuro
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.

Si stima una trasformazione significativa a livello di attività in 9 anni (circa il 2035) nello scenario „Previsto“ selezionato.
~20%
Resilienza
Rischio dell'automazione
EXP~75%
Bordo umano
MOAT~20%

Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.

2026
2031
2040
Velocità di adozione dell'IA:

Stima basata su modelli. Usatelo come segnale di pianificazione, non come garanzia.

Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo

Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.

24% Di proprietà umana

Ciò che dipende ancora dalle persone

  • definire criteri di qualità dei dati
Il vantaggio umano Per stare al passo in questo ruolo, concentrati su analisi dei processi operativi e classificazione delle informazioni. Queste abilità incentrate sull'uomo sono le più difficili da replicare per l'IA nei prossimi 20 anni.
36% Assistere

Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota

  • applicare tecniche di analisi statistica
  • analizzare i megadati
  • interpretare i dati attuali
70% Automatizzare

Attività più esposte all'automazione

  • gestire campioni di dati
  • raccogliere dati TIC
  • eseguire calcoli matematici analitici
Analisi dettagliata

Segni vitali e vettori di IA

Vettori di esposizione AI

0-100%
IA/Apprendimento automatico 36%

Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva

IA generativa 4%

Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Software cognitivo 3%

Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi

Automazione robotica e fisica 0%

Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori

Dettagli tecnici
Metodologia: NexFuture v3.0 Fonti: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aggiornato: ott 2026

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.

Un giorno nella vita

Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo

Tecnologia digitale

Giorno nella vita

Una giornata tipo da analista dei dati

09
09:00 · Mattina
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.
10
10:30 · Metà mattina
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.
12
12:00 · Mezzogiorno
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.
14
14:00 · Pomeriggio
integrare dati TIC
Combinare i dati provenienti da fonti per fornire una visione unitaria dell’insieme di questi dati.
15
15:30 · Nel tardo pomeriggio
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.
17
17:00 · Conclusione
stabilire processi di dati
Utilizzare strumenti TIC per applicare processi matematici, algoritmici o in altri processi di manipolazione dei dati peri creare informazioni.

L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.

Competenze e conoscenze

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.

Competenze essenziali
gestire, raccogliere e archiviare dati digitali
  • 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.

  • 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.

  • stabilire processi di dati

    Utilizzare strumenti TIC per applicare processi matematici, algoritmici o in altri processi di manipolazione dei dati peri creare informazioni.

  • 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.

  • 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.

  • integrare dati TIC

    Combinare i dati provenienti da fonti per fornire una visione unitaria dell’insieme di questi dati.

  • 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.

  • mettere in atto processi di controllo qualità dei dati

    Applicare tecniche di analisi, convalida e verifica della qualità dei dati per verificarne l’integrità.

analizzare e valutare informazioni e dati
  • 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.

  • analizzare i megadati

    Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.

raccogliere informazioni da fonti fisiche o elettroniche
  • gestire campioni di dati

    Raccogliere e selezionare una serie di dati di una popolazione mediante una procedura statistica o altra procedura definita.

  • raccogliere dati TIC

    Raccogliere dati attraverso la progettazione e l’applicazione di metodi di ricerca e prelevamento di campioni.

monitorare gli sviluppi nel settore di competenza
  • 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.

eseguire calcoli
  • eseguire calcoli matematici analitici

    Applicare metodi matematici e utilizzare tecnologie di calcolo per eseguire analisi e individuare soluzioni a problemi specifici.

elaborare politiche e procedure operative
  • 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.

gestire informazioni
  • 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.

Aree di conoscenza & Software e tecnologie
Aree di conoscenza
  • 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.

Software e tecnologie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Caratteristiche chiave di cui hai bisogno
Pensiero analitico Riconoscimento Raggiungimento Varietà Cooperazione Affidabilità Adattabilità/Flessibilità Risultato/Sforzo Integrità Innovazione Tolleranza allo stress Indipendenza Leadership Autocontrollo Preoccupazione per gli altri Orientamento sociale
Ricompense chiave che puoi aspettarti
RisultatoCondizioni di …RiconoscimentoRelazioniSupportoIndipendenza
Come qualificarsi

Analista dei dati: come qualificarsi e dove studiare

Cosa serve in genere per qualificarsi: livello di istruzione, dove è una professione regolamentata e dove studiare.

Livello di istruzione tipico

Laurea triennale

Dove studiare

2039 percorsi di studio in 30 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 436 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.

Alcuni esempi, con insegnamento nella lingua di questa pagina:

Laurea

Intelligenza artificiale e data analytics

Università degli studi di Trieste · Italia

EQF 6 Fonte 1
Laurea

Data Science, Business Analytics e Innovazione

Università degli studi di Cagliari · Italia

EQF 7 Fonte 1
Laurea

Statistica e Tecnologie per l'Analisi dei Dati

Università degli studi di Napoli Federico II · Italia

EQF 6 Fonte 1
Laurea

Informatica Applicata e Data Analytics

Università degli studi di Cagliari · Italia

EQF 6 Fonte 1
Laurea

Metodi e Modelli per Data Science

Università degli studi di Roma Tor Vergata · Italia

EQF 6 Fonte 1
Fonti
  1. 1. Source: Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR), Ufficio di Statistica, Offerta formativa (degree courses), Italian Open Data License v2.0 (IODL 2.0). Academic year 2025/26. Data as at 01/09/2026. Re-presented by NexPath; not an official MUR publication.
Progressione di carriera

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.

Per le organizzazioni

I dati di questa pagina, al servizio dei Suoi studenti, clienti e dipendenti.

Domande comuni

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 3 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati