La crescita esponenziale dei dati
ERP, CRM, piattaforme e-commerce, applicazioni cloud e dispositivi IoT generano ogni giorno quantità crescenti di informazioni.
Secondo l’IDC Global DataSphere Forecast 2025-2029, oggi vengono prodotti oltre sette petabyte di dati al secondo e questo volume è destinato a più che raddoppiare entro il 2029.
Per le organizzazioni, tuttavia, la vera sfida non consiste soltanto nell’archiviare grandi quantità di dati. È necessario renderli affidabili, accessibili, protetti e realmente utilizzabili per supportare le decisioni e migliorare i processi aziendali.
Perché è difficile gestire grandi volumi di dati?
Con l’aumento della quantità e della varietà delle informazioni raccolte, i sistemi tradizionali possono incontrare difficoltà nella loro elaborazione.
I dati, infatti, possono provenire da fonti differenti, essere strutturati o non strutturati e presentare formati, livelli di qualità e frequenze di aggiornamento molto diversi. A questo si aggiungono le esigenze di sicurezza, conformità e controllo degli accessi.
Tra le principali criticità che le aziende devono affrontare troviamo:
- la presenza di dati distribuiti in applicazioni e archivi separati;
- duplicazioni, errori e informazioni incomplete;
- difficoltà nell’integrare fonti eterogenee;
- prestazioni insufficienti durante l’elaborazione di dataset molto estesi;
- mancanza di regole condivise per qualità, sicurezza e governance;
- carenza di competenze specialistiche all’interno dei team.
La disponibilità di grandi quantità di informazioni non garantisce quindi, da sola, decisioni migliori. Senza processi e competenze adeguati, i dati rischiano di rimanere frammentati, poco affidabili o difficili da utilizzare.
Come gestire grandi volumi di dati in azienda
Per gestire grandi quantità di dati in modo efficace è necessario combinare infrastrutture scalabili, processi affidabili e competenze professionali.
In particolare, un’organizzazione dovrebbe:
- adottare architetture adeguate, come data warehouse, data lake o lakehouse;
- integrare le diverse fonti attraverso pipeline di dati strutturate;
- definire procedure per la pulizia, la trasformazione e la validazione delle informazioni;
- stabilire regole chiare per qualità, sicurezza, accesso e conservazione dei dati;
- utilizzare strumenti di analytics e visualizzazione coerenti con gli obiettivi aziendali;
- monitorare prestazioni, costi ed eventuali errori nei processi di elaborazione;
- formare le persone che raccolgono, gestiscono e analizzano i dati.
La soluzione tecnologica deve quindi essere scelta partendo dalle reali esigenze dell’organizzazione. Un sistema progettato per produrre report periodici, per esempio, avrà caratteristiche differenti rispetto a una piattaforma che deve elaborare flussi di dati in tempo reale o alimentare applicazioni di intelligenza artificiale.
Le competenze chiave per gestire grandi volumi di dati
Per gestire correttamente i dati, non bastano solo strumenti avanzati: è fondamentale avere un team con le competenze giuste. Le abilità in statistica avanzata, machine learning e data modeling sono tra le più ricercate oggi. Tuttavia, molte organizzazioni faticano a trovare professionisti con le competenze necessarie per sfruttare al massimo i dati a disposizione.
Data management, data engineering, data analytics e data science
La gestione di grandi volumi di dati coinvolge professionalità differenti.
- Il data management riguarda la qualità, la sicurezza, la governance e l’accessibilità delle informazioni lungo il loro ciclo di vita.
- Il data engineering si occupa delle architetture, delle pipeline e dei processi necessari per raccogliere, integrare, trasformare e distribuire i dati.
- La data analytics utilizza metodi statistici, strumenti di business intelligence e visualizzazioni per trasformare i dati in report e informazioni utili alle decisioni.
- La data science applica tecniche più avanzate, come machine learning, modellazione predittiva e intelligenza artificiale.
Questi ambiti sono collegati, ma richiedono competenze differenti. Per questo motivo, il percorso formativo deve essere scelto in base al ruolo professionale e alle attività che si intendono svolgere.
Il gap di competenze nel settore della gestione dei dati
Nonostante la crescente richiesta di esperti in gestione dei dati, c’è ancora un gap significativo tra ciò che le aziende necessitano e le competenze disponibili sul mercato del lavoro. Questa lacuna richiede interventi formativi specifici per preparare i professionisti alle sfide moderne.
Quale formazione scegliere per lavorare con i dati?
Non esiste un unico corso adatto a chiunque lavori con grandi quantità di informazioni. Un data analyst, un data engineer e un data scientist operano sullo stesso patrimonio informativo, ma con obiettivi, responsabilità e strumenti differenti.
CompTIA Data+: analisi, qualità e governance dei dati
Il corso CompTIA Data+ fornisce una preparazione vendor-neutral dedicata all’analisi e alla gestione dei dati.
Il percorso affronta la raccolta e l’integrazione delle informazioni, la pulizia e la manipolazione dei dati, i metodi statistici di base, la visualizzazione, la creazione di report e dashboard, la data governance e il controllo della qualità.
È particolarmente indicato per chi lavora come data analyst o nella business intelligence e deve trasformare i requisiti aziendali in analisi utili a supportare le decisioni.
PL-300: analizzare e visualizzare i dati con Power BI
Per chi opera nell’ecosistema Microsoft, il corso PL-300 – Microsoft Power BI Data Analyst approfondisce la preparazione, la modellazione, la visualizzazione e l’analisi dei dati con Power BI.
Il corso è rivolto a professionisti dei dati e della business intelligence che devono creare report, dashboard e modelli capaci di trasformare i dati provenienti da fonti diverse in informazioni facilmente comprensibili.
DP-700: progettare pipeline e architetture con Microsoft Fabric
Quando l’obiettivo è costruire soluzioni capaci di gestire dati su scala aziendale, sono necessarie competenze specifiche di data engineering.
Il corso DP-700 – Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric approfondisce la progettazione di architetture e modelli di caricamento, l’inserimento e la trasformazione dei dati, l’orchestrazione delle pipeline, la sicurezza e il monitoraggio delle soluzioni.
È rivolto a professionisti con esperienza nell’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati che devono implementare soluzioni di data engineering con Microsoft Fabric.
CompTIA DataAI: data science e intelligenza artificiale avanzata
Per i data scientist con esperienza, interessati a machine learning, modellazione avanzata e intelligenza artificiale, CompTIA DataAI rappresenta un percorso di specializzazione.
Non si tratta di un corso introduttivo: CertMaster Perform for DataAI è progettato per individuare eventuali lacune e consolidare conoscenze di livello avanzato in preparazione alla relativa certificazione.
CompTIA Data+ e DataAI rispondono quindi a esigenze differenti: Data+ sviluppa competenze trasversali di analisi, qualità, reporting e governance, mentre DataAI si rivolge a professionisti che possiedono già una solida esperienza nella data science.
Conclusione
Gestire grandi volumi di dati non significa necessariamente raccoglierne sempre di più.
Il primo passo è comprendere quali informazioni sono davvero utili, verificarne la qualità e renderle accessibili alle persone e ai sistemi che devono utilizzarle. Architettura, governance e competenze devono evolvere insieme: investire soltanto nella tecnologia rischia di creare piattaforme potenti, ma difficili da utilizzare e mantenere.
La formazione permette invece di attribuire responsabilità chiare, adottare metodi condivisi e valorizzare gli strumenti già disponibili all’interno dell’organizzazione.
Scopri i corsi Pipeline (Lucient Group) dedicati a data analysis, data engineering e data science e individua il percorso formativo più adatto al tuo ruolo e agli obiettivi della tua organizzazione.
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Domande Frequenti
La gestione di grandi volumi di dati richiede infrastrutture scalabili, pipeline affidabili, procedure di pulizia e trasformazione, regole di governance e strumenti di analisi. È inoltre necessario formare le persone responsabili della raccolta, della gestione e dell’utilizzo delle informazioni.
Le competenze dipendono dal ruolo. Un data analyst deve conoscere analisi, statistica, reporting e visualizzazione; un data engineer deve saper progettare architetture e pipeline; un data scientist deve possedere competenze avanzate di statistica, programmazione e machine learning.
CompTIA Data+ è indicata per chi lavora nell’analisi, nel reporting, nella qualità e nella governance dei dati. DataAI è invece un percorso avanzato rivolto principalmente a data scientist con esperienza in machine learning, modellazione e intelligenza artificiale.
CompTIA Data+ è indicata per chi lavora nell’analisi, nel reporting, nella qualità e nella governance dei dati. DataAI è invece un percorso avanzato rivolto principalmente a data scientist con esperienza in machine learning, modellazione e intelligenza artificiale.
