Operatore data entry/ operatrice data entry
Istantanea
Gli operatori data entry aggiornano, custodiscono e recuperano informazioni contenute nei sistemi informatici. Preparano i dati di origine per l’inserimento informatico attraverso la raccolta e la classificazione delle informazioni, elaborano i documenti di base dei clienti e degli account esaminando i dati per eventuali carenze e verificano i dati inseriti di clienti e account.
L'operatore data entry/ operatrice data entry è responsabile della gestione e dell'aggiornamento dei dati all'interno dei sistemi informatici aziendali. Il lavoro richiede precisione, attenzione e la capacità di lavorare in modo efficiente per garantire che le informazioni siano accurate, complete e facilmente recuperabili. Spesso si tratta di un ruolo impiegatizio, che richiede una buona conoscenza degli strumenti informatici e una forte capacità di analisi.
- • Inserimento e aggiornamento di dati in sistemi informatici, garantendo l'accuratezza e la completezza delle informazioni.
- • Preparazione dei dati di origine, raccogliendo e classificando le informazioni necessarie per l'inserimento.
- • Elaborazione di documenti di base relativi a clienti e account, verificando la presenza di eventuali incongruenze o dati mancanti.
Dove questa professione è richiesta
Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
I dati riguardano Impiegati con compiti generali e operatori su macchine di ufficio — 5 professioni, compresa questa.
In carenza: Danimarca, Grecia, Italia.
Carenza più duratura: Italia, 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 | Carenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +19,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Svizzera | Non segnalato | — | −54,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Germania | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | −34,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | Non segnalato | — | +25,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austria | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | −26,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Spagna | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +24,6% 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 operatore data entry/ operatrice data entry
operatore data entry/ operatrice data entry 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 operatore data entry/ operatrice data entry 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
- applicare politiche di sicurezza delle informazioni
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- applicare tecniche di analisi statistica
- utilizzare software di elaborazione testi
Attività più esposte all'automazione
- assicurare il rispetto dei requisiti di inserimento dati
- elaborare i dati
- correggere i 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 operatore data entry/ operatrice data entry
09 09:00 · Mattina applicare politiche di sicurezza delle informazioni
10 10:30 · Metà mattina assicurare il rispetto dei requisiti di inserimento dati
12 12:00 · Mezzogiorno applicare tecniche di analisi statistica
14 14:00 · Pomeriggio correggere i dati
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio elaborare i dati
17 17:00 · Conclusione utilizzare software di elaborazione testi
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.
-
assicurare il rispetto dei requisiti di inserimento dati
Rispettare le condizioni per l’inserimento dei dati. Seguire le procedure e applicare le tecniche di programmazione dei 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.
-
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.
-
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.
-
utilizzare software di elaborazione testi
Utilizzare software applicativi per la composizione, l’editing, la formattazione e la stampa di qualsiasi tipo di materiale scritto.
-
applicare politiche di sicurezza delle informazioni
Attuare politiche, metodi e regolamenti per la sicurezza dei dati e delle informazioni al fine di rispettare i principi di riservatezza, integrità e disponibilità.
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).
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.
ABBYY FineReader
Il programma informatico ABBYY FineReader è un software che converte elettronicamente le immagini stampate e tipografiche in testo codificato dalla macchina, in modo che i documenti possano essere archiviati elettronicamente, modificati e visualizzati in forma digitale.
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.
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.
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.
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.
OmniPage
Il programma informatico OmniPage è un software che converte elettronicamente le immagini stampate e digitate in testo codificato a macchina, in modo che i documenti possano essere archiviati e modificati elettronicamente e visualizzati in formato digitale.
- database
Operatore data entry: come qualificarsi e dove studiare
Cosa serve in genere per qualificarsi: livello di istruzione, dove è una professione regolamentata e dove studiare.
Istruzione primaria
76 percorsi di studio in 13 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 69 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.
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 operatore data entry/ operatrice data entry?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
supervisore inserimento dati
58% similaritàanalista dei dati
28% similaritàesperto di qualità dei dati/esperta di qualità dei dati
25% similaritàresponsabile della gestione dati
20% similaritàaddetto alla gestione di archivi di Big Data/addetta alla gestione di archivi di Big Data
19% similaritàoperatore del centro elaborazione dati/operatrice del centro elaborazione dati
17% similaritàPer le organizzazioni
I dati di questa pagina, al servizio dei Suoi studenti, clienti e dipendenti.
Domande frequenti
Quali competenze sono più importanti per un operatore data entry?
È necessario avere esperienza pregressa nel ruolo?
Qual è l'ambiente di lavoro tipico per un operatore data entry?
Operatore Data Entry/ Operatrice Data Entry — c’è carenza in Europa?
Operatore Data Entry/ Operatrice Data Entry — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 3 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati