Viviamo immersi nei dati. Ogni interazione digitale – dai social alle carte fedeltà – lascia una traccia. Secondo Statista, nel 2022 il mondo ha superato i 100 zettabyte di dati generati, e si prevede che questa cifra raddoppierà entro il 2025. È la prova che siamo entrati nell’era dei big data.
Ma attenzione: i dati da soli non valgono nulla. Servono competenze, strumenti e soprattutto persone in grado di leggerli, interpretarli e trasformarli in valore. Ecco perché la figura del Data Analyst è oggi tra le più richieste nel mondo del lavoro.
Italia, dati e paradossi
In Italia il quadro è chiaro: la digitalizzazione avanza, ma a due velocità. Da una parte, cresce la domanda di competenze nell’ambito dell’analisi dei dati: secondo Unioncamere, tra il 2024 e il 2028 ci saranno oltre 200.000 nuove posizioni aperte per Data Analyst e professionisti del Data Management. Dall’altra parte, le imprese – soprattutto le PMI – faticano ancora ad adottare strumenti e processi data-driven: solo una piccola percentuale ha avviato progetti strutturati in questo ambito.
Questi dati raccontano due verità:
- Le aziende italiane stanno finalmente comprendendo il valore strategico dei dati;
- Non ci sono ancora abbastanza Data Analyst per soddisfare la crescente domanda del mercato.
E l’IA? Automatizza… ma non sostituisce
L’avanzata delle nuove tecnologie, come l’Intelligenza Artificiale, rende ancora più centrale la figura del Data Analyst. Il Data Analyst rimane centrale per interpretare i dati, garantire la qualità e l’affidabilità delle fonti, e trasformare l’informazione in valore concreto per il business. Solo l’intervento umano assicura che le decisioni basate sui dati siano fondate, etiche e allineate con la strategia aziendale.
Chi è (davvero) il Data Analyst
Il Data Analyst non è solo un tecnico. È un interprete strategico del dato. Una figura capace di:
- raccogliere e ripulire dati da fonti eterogenee;
- usare strumenti come SQL, Power BI, DAX e Azure per creare visualizzazioni efficaci;
- produrre dashboard, report e insight utili ai team di business, finance, marketing, HR;
- supportare le decisioni aziendali in modo data-driven.
Il Data Analyst è oggi una delle competenze più ricercate, con un ruolo trasversale in tutti i settori: telco, finance, GDO, sanità e pubblica amministrazione.
Il nostro percorso: Pipeline IT Academy - Data Analyst
Per rispondere allo scollamento tra domanda e offerta di competenze in questo ambito, Pipeline ha progettato un percorso intensivo e operativo: la nostra Academy Data Analyst.
- 16 giornate di formazione pratica (17 luglio – 17 ottobre)
- In presenza a Milano o 100% online
- 2 certificazioni ufficiali incluse
Il nostro obiettivo? Formare figure pronte, non solo competenti. Persone capaci di entrare nei team IT e trasformare i dati in valore.
FAQ
A chi è rivolto?
È pensato per dipendenti e neoassunti, ma è aperto anche a freelance e professionisti in fase di riqualificazione.
È adatto anche a chi parte da zero?
Sì, se hai una base di logica e familiarità con l’uso del PC, puoi iniziare il percorso Pipeline.
Serve saper programmare?
No, ma imparerai le basi di SQL e Power BI, fondamentali per analizzare i dati in azienda.
Che sbocchi offre?
Data Analyst, BI Analyst, Reporting Specialist, Power BI Specialist.
In conclusione
L’AI non sostituisce i Data Analyst. Semmai, li rende ancora più indispensabili. Perché se è vero che l’AI può generare output, serve qualcuno che sappia porre le domande giuste, costruire i set di dati adeguati e verificare che le risposte siano affidabili.
Se vuoi essere tu quella persona – o vuoi formarne una nella tua azienda – scopri ora il nostro percorso di Academy per Data Analyst.
