Vuoi approfondire il ruolo del data analyst e capire se fa al caso tuo? Ecco cosa devi sapere tra competenze, mansioni e quanto si guadagna nel 2026.
Il data analyst è una delle figure più richieste all’interno del mercato del lavoro di oggi. In particolare a seguito dell’esplosione dell’intelligenza artificiale e dei big data, diventa fondamentale non tanto avere grandi quantità di dati, quanto saperli interpretare.
E non parliamo solo del segmento tecnologico. I data analyst sono diventati professionisti di riferimento anche per la sanità, per il fintech, per il marketing e per la manifattura avanzata.
Ma quali sono le reali mansioni quotidiane? E le competenze? In questa guida, vediamo insieme chi è e quanto guadagna in media un data analyst in Italia e all’estero.
Cosa fa un data analyst
Il data analyst ha il compito fondamentale di colmare il divario tra i dati puramente tecnici e gli obiettivi di business fissati da un’azienda. C’è una grossa differenza col data scientist, che invece si concentra sulla creazione di modelli predittivi e algoritmi di machine learning.
L’analista invece guarda sia al passato sia al presente, per poter rispondere a domande aziendali specifiche. Del tipo: “Perché le vendite sono calate negli ultimi 6 mesi?” “Come si comportano i nostri clienti online?”.
Nel quotidiano, c’è una struttura lavorativa ben precisa che di solito viene rispettata. Per prima cosa, l’analyst si occupa di individuare le fonti utili, utilizzando i database aziendali. Qui viene richiesto l’uso del linguaggio SQL per poter interrogare i server e recuperare i dataset necessari.
Si passa poi al data cleaning, ossia la pulizia dei dati grezzi che possono essere incompleti o duplicati. L’analista usa fogli di calcolo per poter standardizzare le informazioni e renderle utilizzabili.
Il terzo step è quello riguardante l’analisi esplorativa, che viene effettuata attraverso modelli statici da cui si cercano correlazioni, anomalie ed eventuali trend.
Per mostrare le informazioni ottenute anche a chi non è del mestiere, c’è il reporting. In questa fase, il data analyst lavora a dashboard interattive e presentazioni usando software di Business Intelligence come Tableau o Power BI.
Infine c’è il supporto strategico. Al termine della ricerca e della presentazione, i grafici vengono tradotti in insight azionabili e con azioni per migliorare il proprio business.
Oggi sempre più spesso gli analyst si appoggiano all’intelligenza artificiale per automatizzare la pulizia del codice, così da potersi concentrare maggiormente sulla componente interpretativa.
Quanto guadagna un data analyst? Stipendio medio
La retribuzione di un data analyst è fortemente influenzata dalla sua esperienza progressa e dalle competenze tecniche. Oltre che dalla collocazione geografica dell’azienda in cui si viene assunti.
Guardando in Italia, la RAL media varia in base agli anni di esperienza:
- Entry Level Junior: da 0 a 2 anni di esperienza, RAL media tra i 26.000 e i 32.000 euro;
- Mid-Level: da 3 a 5 anni di esperienza, RAL media tra i 35.000 e i 45.000 euro;
- Senior Data Analyst: più di 5 anni di esperienza, RAL media tra i 48.000 e i 65.000 euro.
Oltre a queste cifre fisse, spesso si aggiungono pacchetti di welfare aziendale e bonus legati al raggiungimento degli obiettivi.
In particolare, le retribuzioni più alte si concentrano nei poli tecnologici e finanziari di Milano e Roma, oltre che nei settori bancario, farmaceutico e dell’e-commerce.
E all’estero? C’è ancora un divario economico abbastanza marcato, nonostante anche in Italia gli stipendi stiano crescendo per mancanza di figure professionali.
Negli Stati Uniti, lo stipendio medio di un data analyst è di circa 85.000 dollari all’anno per i profili intermedi, mentre per le figure senior si superano facilmente i 120.000 dollari.
Guardando in Europa, il mercato di riferimento quello della Germania con stipendi tra i 55.000 e i 70.000 euro per i profili medi. In Irlanda, hub delle multinazionali tech, le medie variano tra i 50.000 e i 65.000. Infine c’è la Svizzera che guida la classifica europea con stipendi che superano facilmente i 90.000 CHF annuali anche per profili non senior.
Come diventare data analyst
È un lavoro che ti interessa e vorresti approfondirlo? Sappi che l’accesso a questa professione è caratterizzato da una forte flessibilità. Non esiste un unico percorso di studi obbligatorio, ma diventa indispensabile costruire un mix di competenze tecniche e soft skills.
Sicuramente ad aiutare a livello accademico sono background in discipline STEM (Scienze, Tecnologia, Ingegneria e Matematica), economia o statistica.
Con l’evoluzione della formazione online, anche profili umanistici ed economici hanno però la possibilità di bruciare le tappe.
Cosa fare per strutturare le proprie competenze? In primis, bisogna sapere padroneggiare Excel a livello avanzato, così da poter manipolare dati e costruire analisi con tabelle. Poi bisogna imparare l’SQL, il linguaggio per interrogare database relazionali.
Lo studio rimane imprescindibile. Il settore di riferimento è quello della business intelligence, così da poter creare agilmente report con Power BI o Tableau. Ricordati poi di imparare un linguaggio di programmazione per l’analisi statistica avanzata e la manipolazione di dataset.
Infine, sviluppa le tue soft skills. E quindi per esempio la capacità di storytelling dei dati. Per farsi assumere, dunque, non basta solo un titolo di studi, ma un vero e proprio portfolio di progetti concreti che possano dimostrare le tue capacità di ripulire un dataset e ricavarne indicazioni chiare.
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