Esperto di qualità dei dati/esperta di qualità dei dati
Istantanea
Gli esperti di qualità dei dati esaminano i dati relativi all’accuratezza, raccomandano miglioramenti dei sistemi di registrazione e dei processi di acquisizione dei dati e ne valutano l’integrità referenziata e storica. Sviluppano inoltre documenti, mantengono gli obiettivi e le norme in materia di qualità dei dati, controllano la politica in materia di riservatezza dei dati dell’organizzazione e monitorano la conformità dei flussi di dati a norme di qualità dei dati.
L'esperto di qualità dei dati/l'esperta di qualità dei dati opera per garantire che i dati utilizzati dall'organizzazione siano accurati, coerenti e affidabili. Questo ruolo richiede un'analisi approfondita dei dati, la capacità di identificare e risolvere problemi di qualità, e la collaborazione con diversi team per migliorare i processi di acquisizione e gestione dei dati. Si tratta di un ruolo professionale che richiede competenze analitiche e una forte attenzione ai dettagli.
- • Esaminare i dati per verificarne l'accuratezza e l'integrità, sia referenziata che storica.
- • Proporre e implementare miglioramenti ai sistemi di registrazione e ai processi di acquisizione dei dati.
- • Sviluppare e mantenere la documentazione relativa agli obiettivi e alle norme in materia di qualità dei dati.
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.
In carenza: Bulgaria, Cechia, Cipro, Finlandia e altri 6.
Carenza più duratura: Lussemburgo, 4 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 | |
|---|---|---|---|
| Italia | Carenza segnalata ELA/EURES 2023 * | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Svizzera | Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Germania | Carenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austria | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Spagna | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +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.
Prospettive future per esperto di qualità dei dati/esperta di qualità dei dati
The outlook for esperto di qualità dei dati/esperta di qualità 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 esperto di qualità dei dati/esperta di qualità 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.
Stima basata su modelli. Usatelo come segnale di pianificazione, non come garanzia.
Confronta questo con il tuo profilo
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
- affrontare i problemi con atteggiamento critico
- definire criteri di qualità dei dati
- gestire gli standard per lo scambio dei dati
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- utilizzare espressioni regolari
- progettare schemi di database
Attività più esposte all'automazione
- gestire campioni di dati
- elaborare i dati
- risultati del rapporto di analisi
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 esperto di qualità dei dati/esperta di qualità dei dati
09 09:00 · Mattina utilizzare espressioni regolari
10 10:30 · Metà mattina definire criteri di qualità dei dati
12 12:00 · Mezzogiorno gestire dati
14 14:00 · Pomeriggio gestire gli standard per lo scambio dei dati
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio normalizzare dati
17 17:00 · Conclusione progettare schemi di database
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.
-
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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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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gestire database
Applicare sistemi e modelli di progettazione della banca dati, definire le dipendenze dei dati, utilizzare i linguaggi di interrogazione e i sistemi di gestione delle basi di dati (DBMS) allo scopo di sviluppare e gestire banche dati.
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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.
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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 gli standard per lo scambio dei dati
Stabilire e mantenere standard per la trasformazione dei dati dagli schemi sorgente alla struttura dei dati necessaria dello schema di risultato.
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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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utilizzare espressioni regolari
Combinare caratteri di uno specifico alfabeto usando regole ben definite per generare stringhe di caratteri che possono essere usate per descrivere una lingua o un motivo.
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progettare schemi di database
Redigere uno schema di database seguendo le norme del sistema di gestione di data base relazionali (RDBMS) al fine di creare un gruppo di oggetti organizzato in modo logico quali tabelle, colonne e processi.
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affrontare i problemi con atteggiamento critico
Individuare i punti di forza e di debolezza di vari concetti astratti e razionali, come ad esempio le questioni, i pareri e gli approcci relativi a una situazione problematica specifica, al fine di formulare soluzioni e metodi alternativi per affrontare la situazione.
-
risultati del rapporto di analisi
Produrre documenti di ricerca o fornire presentazioni per comunicare i risultati di un progetto di ricerca e analisi realizzato, indicando le procedure e i metodi di analisi che hanno portato ai risultati, nonché le potenziali interpretazioni dei risultati.
-
elaborare i dati
Inserire le informazioni in un sistema di archiviazione e recupero dei dati mediante processi quali la scansione, l’inserimento manuale dei dati o il trasferimento elettronico di dati al fine di elaborare grandi quantità di dati.
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).
struttura dell’informazione
Il tipo di infrastruttura che definisce il formato dei dati (semistrutturati, non strutturati e strutturati).
analisi dell’assistenza sanitaria
L’impiego di metodi qualitativi e quantitativi per analizzare i modelli nei dati sanitari al fine di migliorare l’amministrazione ospedaliera, la qualità dell’assistenza ai pazienti e la diagnosi delle malattie.
LDAP
Il linguaggio informatico LDAP è un linguaggio di interrogazione per il recupero di informazioni da un database e di documenti contenenti le informazioni necessarie.
LINQ
Il linguaggio informatico LINQ è un linguaggio di interrogazione utilizzato per recuperare informazioni da una banca dati e documenti contenenti le informazioni necessarie. È sviluppato dall’azienda produttrice di software Microsoft.
MDX
Il linguaggio informatico MDX è un linguaggio di interrogazione per il recupero di informazioni provenienti da una banca dati e di documenti che contengono le informazioni necessarie. È sviluppato dalla società di software Microsoft.
N1QL
Il linguaggio informatico N1QL è un linguaggio di interrogazione utilizzato per recuperare le informazioni da una banca dati e i documenti contenenti le informazioni necessarie. È sviluppato dall’azienda produttrice di software Couchbase.
SPARQL
Il linguaggio informatico SPARQL è un linguaggio di ricerca per il reperimento di informazioni da una banca dati e dei documenti contenenti le informazioni necessarie. È sviluppato dall’organizzazione internazionale per la normazione internazionale World Wide Web Consortium.
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.
- database
- etica dei dati
Esperto di qualità 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
617 percorsi di studio in 25 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 163 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.
Alcuni esempi, con insegnamento nella lingua di questa pagina:
Questi sono 3 su 780.
Fonti
- 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.
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Domande frequenti
Quali sono le competenze più importanti per un esperto di qualità dei dati?
Come si misura il successo di un esperto di qualità dei dati?
Qual è il ruolo dell'esperto di qualità dei dati rispetto alla privacy dei dati?
Esperto Di Qualità Dei Dati/Esperta Di Qualità Dei Dati — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 19 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati