I dati hanno sempre rivestito un ruolo cruciale nelle decisioni organizzative, specie se assunte da imprenditori e manager di grandi aziende.
Ciò che è cambiato, rispetto al passato, riguarda però il processo di raccolta dei dati e, più di tutto, la precisione e puntualità con cui oggi si riesce a rielaborarli, per avere un quadro più che realistico del contesto in cui si opera.
Grazie all’avvento del web, degli strumenti digitali e, non ultima, dell’intelligenza artificiale, questi processi stanno diventando sempre più efficienti e offrono ai decisori materiale sempre più preciso su cui compiere scelte ragionate.
Per questa ragione, il ruolo del data analyst sta conquistando una centralità crescente in questo mercato del lavoro, sempre più guidato dai dati.
Le aziende, grandi e piccole, sono immerse in una mole di informazioni senza precedenti, ma il vero vantaggio competitivo nasce dalla capacità di interpretarle, ordinarle e tradurle in decisioni strategiche.
Qui entra in gioco il data analyst, figura chiamata a coniugare competenze tecniche, capacità analitiche e una solida comprensione dei processi aziendali.
A fronte di una maggiore automatizzazione dei processi di raccolta e organizzazione dei dati, servono figure altamente specializzate nella loro interpretazione e nella guida strategica nelle decisioni da prendere.
Le mansioni di questa figura professionale, infatti, spaziano dall’estrazione dei dati stessi al data cleaning, fino alla costruzione di modelli predittivi e alla comunicazione dei risultati alle aree aziendali interessate.
Un lavoro che richiede una forte padronanza di strumenti come SQL, Python, e piattaforme di business intelligence, ma anche soft skill come il problem solving e la capacità di tradurre analisi complesse in insight fruibili per i decisori aziendali.
D’altra parte il mercato del lavoro conferma la crescente domanda per questo ruolo. Secondo recenti indagini, i data analyst sono tra le prime dieci professioni emergenti, con una domanda destinata ad aumentare del 25% entro il 2027.
Inoltre, l’Italia sta colmando il suo gap digitale, grazie alle risorse del PNRR, che prevedono investimenti significativi per rafforzare le competenze data-driven, creando ulteriori opportunità per i professionisti del settore.
Tuttavia, la complessità del ruolo richiede una preparazione specifica e strutturata. Non basta conoscere i tool, ma serve un approccio metodologico che sappia integrare strategia e capacità tecnica, per operare come veri partner del business e contribuire alla crescita aziendale.
Uno sviluppo di competenze a 360 gradi, dunque, che non può essere lasciato al caso, né gestito più da autodidatta o in maniera frammentata, come accadeva fino a qualche anno fa, quando si premiava l’esperienza sul campo, al posto della formazione continua.
Oggi le aziende vogliono leggere sui curricula dei professionisti il possesso di certificazioni riconosciute, di alto livello, che riguardano proprio l’acquisizione specifica di queste competenze.
Chi vuole intraprendere questa carriera o consolidare il proprio profilo professionale, dunque, può indirizzarsi verso corsi completi, tenuti da istituti prestigiosi e altamente considerati a livello nazionale, come il Master in Data Analyst di 24ORE Business School.
Ciò che lo rende particolarmente appetibile, agli occhi dei recruiter, riguarda il noto approccio orientato al lavoro e al business, che caratterizza questo master, come tutti i percorsi formativi di 24ORE business School.
Il percorso, infatti, alterna lezioni teoriche con project work, case study e laboratori pratici, permettendo agli studenti di cimentarsi con dataset reali e di simulare analisi per aziende di diversi settori.
Questa impostazione offre l’opportunità di apprendere le competenze e tecniche necessarie, ma anche di sviluppare la capacità di applicarle a contesti concreti, costruendo un mindset analitico e strategico.
L’attenzione al business è ulteriormente rafforzata, poi, da docenti provenienti dal mondo aziendale e dalla consulenza, che portano in aula esperienze dirette e scenari reali.
Così, i partecipanti acquisiscono sia competenze hard, che una visione completa del ruolo di data analyst all’interno delle organizzazioni, diventando veri facilitatori del cambiamento digitale.