ingegnere dei dati/ingegnera dei dati
Istantanea
Sei appassionato di dati e desideri costruire le fondamenta per analisi innovative? L'ingegnere dei dati/l'ingegnera dei dati è la figura chiave che progetta e gestisce l'infrastruttura dati che alimenta le decisioni strategiche delle aziende.
L'ingegnere dei dati/l'ingegnera dei dati è responsabile della progettazione, costruzione e manutenzione di architetture dati robuste e scalabili. Il suo lavoro quotidiano include la creazione di pipeline dati efficienti, la gestione di archivi di grandi dimensioni e la garanzia della qualità e dell'accessibilità dei dati per gli esperti di dati e gli analisti. Si tratta di un ruolo che richiede una solida conoscenza di tecnologie di database, strumenti di elaborazione dati e principi di architettura software.
- • Progettare e implementare architetture dati per l'elaborazione di grandi volumi di dati (Big Data).
- • Costruire e mantenere pipeline di dati (data pipelines) per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL) dei dati.
- • Gestire e ottimizzare database e data warehouse, garantendo performance e affidabilità.
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.
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ingegnere dei dati/ingegnera dei datipotrebbe 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.
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Prospettive future per ingegnere dei dati/ingegnera dei dati
ingegnere dei dati/ingegnera dei dati sta entrando in un periodo di trasformazione. Con un'esposizione di 42% agli strumenti di IA, questo ruolo non viene sostituito, si sta evolvendo. La padronanza dei nuovi strumenti digitali sarà la chiave per stare al passo.
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 cambiareingegnere dei dati/ingegnera dei daticon 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.
Come potrebbe cambiareingegnere dei dati/ingegnera dei daticon 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.
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
La maggior parte delle attività qui è assistibile dall'IA anziché puramente umana.
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- eseguire la riduzione della dimensionalità
- sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati
- gestire l’architettura dei dati TIC
Attività più esposte all'automazione
- elaborare i dati
- gestire i dati della ricerca
- utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
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 fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori
Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi
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 daingegnere dei dati/ingegnera dei dati
09 09:00 · Mattina sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati
10 10:30 · Metà mattina gestire dati
12 12:00 · Mezzogiorno gestire l’architettura dei dati TIC
14 14:00 · Pomeriggio implementare tecniche di data warehouse
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio progettare banche dati nel cloud
17 17:00 · Conclusione stabilire processi di dati
L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.
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archiviazione dati
I concetti fisici e tecnici dell’organizzazione dell’archiviazione dati digitale in sistemi specifici sia a livello locale, come dischi rigidi e memorie ad accesso casuale (RAM), sia a distanza, via rete, Internet o cloud.
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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.
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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.
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sistemi di gestione di database
Gli strumenti per la creazione, l’aggiornamento e la gestione di database, quali Oracle, MySQL e Microsoft SQL Server.
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tecnologie cloud
Le tecnologie che consentono l’accesso a hardware, software, dati e servizi attraverso server remoti e reti software, indipendentemente dalla loro ubicazione e architettura.
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SAS Data Management
Il programma informatico SAS Data Management è uno strumento per l’integrazione di informazioni provenienti da molteplici applicazioni, create e gestite da organizzazioni, in una struttura dei dati coerente e trasparente, sviluppato dall’azienda produttrice di software SAS.
- data analytics (analisi dei dati)
- informatica
- statistica
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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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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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gestire dati quantitativi
Raccogliere, elaborare e presentare dati quantitativi. Utilizzare programmi e metodi adeguati per convalidare, organizzare e interpretare i dati.
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salvare sistemi e dati digitali
Utilizzare strumenti software per archiviare i dati mediante copia e conservazione, al fine di garantirne l’integrità e prevenire la perdita di dati.
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implementare tecniche di data warehouse
Applicare modelli e strumenti quali il trattamento analitico online (OLAP) e il trattamento delle transazioni online (OLTP), per integrare dati strutturati o non strutturati provenienti da fonti, al fine di creare un archivio centrale di dati storici e attuali.
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gestire i dati della ricerca
Produrre e analizzare dati scientifici derivanti da metodi di ricerca qualitativi e quantitativi. Archiviare e mantenere i dati nelle banche dati di ricerca. Sostenere il riutilizzo dei dati scientifici e conoscere i principi di gestione dei dati aperti.
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creare gli insiemi di dati
Generare una raccolta di insiemi di dati nuovi o esistenti costituiti da elementi separati, ma che possono essere manipolati come un’unica unità.
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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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eseguire la riduzione della dimensionalità
Ridurre il numero di variabili o caratteristiche di un insieme di dati negli algoritmi di apprendimento automatico mediante metodi quali l'analisi dei componenti principali, la fattorizzazione delle matrici, i metodi basati sugli autocodificatori e altri.
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sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati
Creare un software personalizzato per l’elaborazione dei dati, selezionando e utilizzando il linguaggio di programmazione informatico appropriato, affinché un sistema TIC produca risultati richiesti sulla base dei dati inseriti previsti.
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gestire l’architettura dei dati TIC
Sovrintendere ai regolamenti e utilizzare le tecniche TIC per definire l’architettura dei sistemi di informazione e per controllare la raccolta, archiviazione, consolidamento e utilizzo dei dati in un’organizzazione.
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progettare banche dati nel cloud
Applicare principi di progettazione per la concezione di banche dati adattive, elastiche, automatizzate e a basso accoppiamento che sfruttano l'infrastruttura cloud. Mirare ad eliminare ogni punto di vulnerabilità attraverso la progettazione distribuita delle banche dati.
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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.
DNA delle competenze
Tratti di personalità lavorativa e valori che definiscono questo ruolo
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Dove si adattaingegnere dei dati/ingegnera dei dati?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
Domande frequenti
- Quali competenze tecniche sono fondamentali per un ingegnere dei dati?
- Una solida conoscenza di database relazionali e NoSQL, linguaggi di programmazione come Python o Java, strumenti di Big Data come Hadoop o Spark, e piattaforme cloud come AWS, Azure o Google Cloud è essenziale. La familiarità con i principi di architettura software e la capacità di progettare sistemi scalabili sono altrettanto importanti.
- Come si differenzia il ruolo dell'ingegnere dei dati da quello del data scientist?
- Mentre il data scientist si concentra sull'analisi dei dati e sulla creazione di modelli predittivi, l'ingegnere dei dati si occupa di costruire e mantenere l'infrastruttura necessaria per rendere i dati accessibili e utilizzabili. Sono ruoli complementari che richiedono competenze diverse, ma collaborano strettamente per ottenere il massimo valore dai dati.
- Quali sono le opportunità di carriera per un ingegnere dei dati in Italia?
- Attualmente, la domanda di ingegneri dei dati in Italia è in crescita, sebbene i dati di mercato indichino una domanda contenuta. Le opportunità si trovano principalmente in aziende che operano nel settore finanziario, tecnologico, retail e manifatturiero. È un ruolo che si presta bene anche al lavoro in modalità freelance.
- Ingegnere Dei Dati/Ingegnera Dei Dati — c’è carenza in Europa?
- Sì. Nell’edizione ELA/EURES 2025 è stata segnalata carenza in 10 dei 14 paesi europei che hanno valutato questo gruppo professionale: Austria, Belgio, Bulgaria, Cipro e altri 6. Austria la segnala da 3 anni consecutivi. Queste valutazioni sono pubblicate per gruppo professionale e non per singola qualifica.
- Ingegnere Dei Dati/Ingegnera Dei Dati — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
- 108.970 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 60.470 a 156.590 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.