Ingegnere dei dati/ingegnera dei dati
Istantanea
Gli ingegneri dei dati sviluppano l’architettura necessaria per l’elaborazione, la gestione e la conservazione di grandi quantità di dati che saranno utilizzati dagli esperti di dati a fini di analisi. Progettano l’infrastruttura e mantengono pipeline e archivi di dati per sfruttare i dati e ottenere un vantaggio strategico.
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.
I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.
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 | |
|---|---|---|---|
| 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.
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 cambiare ingegnere dei dati/ingegnera 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
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 da ingegnere 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.
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.
-
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.
-
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.
-
gestire dati quantitativi
Raccogliere, elaborare e presentare dati quantitativi. Utilizzare programmi e metodi adeguati per convalidare, organizzare e interpretare i dati.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
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.
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.
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.
sistemi di gestione di database
Gli strumenti per la creazione, l’aggiornamento e la gestione di database, quali Oracle, MySQL e Microsoft SQL Server.
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.
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.
Teradata Database
Il programma informatico Teradata Database è uno strumento per la creazione, l’aggiornamento e la gestione di banche dati, sviluppato dall’azienda produttrice di software Teradata Corporation.
- data analytics (analisi dei dati)
- informatica
- statistica
Ingegnere 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
582 percorsi di studio in 23 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 139 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.
Alcuni esempi, con insegnamento nella lingua di questa pagina:
Statistica e gestione delle informazioni
Università degli studi di Milano-Bicocca · Italia
Informatica Applicata e Data Analytics
Università degli studi di Cagliari · Italia
Data Science e Gestione dell'Innovazione
Università degli studi di Salerno · Italia
Statistica e Tecnologie per l'Analisi dei Dati
Università degli studi di Napoli Federico II · Italia
Questi sono 5 su 721.
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.
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 ingegnere dei dati/ingegnera dei dati?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
Per le organizzazioni
I dati di questa pagina, al servizio dei Suoi studenti, clienti e dipendenti.
Domande frequenti
Quali competenze tecniche sono fondamentali per un ingegnere dei dati?
Come si differenzia il ruolo dell'ingegnere dei dati da quello del data scientist?
Quali sono le opportunità di carriera per un ingegnere dei dati in Italia?
Ingegnere Dei Dati/Ingegnera Dei Dati — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 3 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati