Data Analyst in Italia: cosa fa, quanto guadagna e come diventarlo

In un’economia sempre più orientata alle decisioni basate sulle evidenze, la figura del Data Analyst ha assunto un ruolo centrale all’interno delle aziende italiane. Non si tratta più solo di gestire fogli di calcolo, ma di interpretare flussi complessi di informazioni per trasformarli in vantaggio competitivo. Spieghiamo bene chi è questo professionista e come si posiziona oggi nel mercato del lavoro.

Cosa fa il Data Analyst

Il compito principale di un Data Analyst è quello di raccogliere, elaborare e interpretare dati per estrarne informazioni utili. Il suo lavoro quotidiano si articola in diverse fasi fondamentali. In primo luogo, il professionista deve identificare le fonti dei dati, che possono essere database interni, API esterne o file grezzi. Successivamente, si occupa della pulizia dei dati (data cleaning), un’attività cruciale che serve a eliminare errori, duplicati o incongruenze che potrebbero invalidare l’analisi.

Una volta che i dati sono strutturati correttamente, il Data Analyst applica tecniche statistiche per individuare trend, correlazioni e modelli. L’ultima fase, spesso la più visibile, è la data visualization: attraverso strumenti come Tableau, PowerBI o librerie Python, i risultati vengono tradotti in grafici e dashboard facilmente comprensibili per i decision maker aziendali. Un esempio pratico è quello di Marco, Data Analyst in una scala-up di e-commerce, che analizzando i tassi di abbandono del carrello ha permesso al team prodotto di identificare un bug critico nel sistema di pagamento, portando a un incremento del fatturato del 10% in un mese.

Stipendio Data Analyst: quanto si guadagna in Italia

Uno degli aspetti più interessanti riguarda la remunerazione, che varia significativamente in base all’esperienza e alle tecnologie padroneggiate. Secondo i dati raccolti nel Report Stipendi 2025, la RAL di un Data Analyst in Italia segue una crescita costante lungo tutto l’arco della carriera. Per avere una visione d’insieme, è possibile consultare la Classifica Ruoli per confrontare questo profilo con altre specializzazioni tech.

Analisi per seniority

Un profilo Junior, con un’esperienza compresa tra zero e due anni, percepisce solitamente una RAL che oscilla tra i 28.000 e i 35.000 euro lordi annui. Entrando nella fascia Mid-level (dai tre ai cinque anni di esperienza), lo stipendio sale mediamente tra i 36.000 e i 45.000 euro. I professionisti Senior, che vantano oltre cinque o sei anni di esperienza e spesso coordinano piccoli team o progetti complessi, possono superare agevolmente i 50.000 euro, arrivando in alcuni casi a toccare i 65.000 euro nelle grandi città come Milano o Roma. È possibile utilizzare lo strumento per il Calcolo Stipendio Netto per capire a quanto corrispondano queste cifre mensilmente.

Il mercato del lavoro e il contesto italiano

Il mercato italiano dei dati presenta alcune caratteristiche peculiari emerse dalle ultime rilevazioni di TechCompenso. Per quanto riguarda le forme contrattuali, la stragrande maggioranza dei professionisti della data analysis opera come dipendente (94,5%), mentre solo una piccola minoranza (5,5%) sceglie la strada della libera professione con Partita IVA. Questo indica una preferenza delle aziende per l’internalizzazione di competenze così strategiche.

Un dato su cui riflettere è il gender gap ancora presente nel settore: i dati del 2025 indicano che l’84,5% dei professionisti è di genere maschile, contro il 15,4% di genere femminile. Tuttavia, la domanda di Data Analyst è talmente alta che molte aziende stanno implementando politiche di Diversity & Inclusion per attrarre talenti femminili in ambito STEM. La competizione per i talenti è serrata e le aziende che offrono trasparenza salariale sono quelle che riescono ad attrarre i profili migliori.

Come diventare Data Analyst: competenze e percorso

Per intraprendere questa carriera, non esiste un unico percorso universitario, anche se una laurea in materie quantitative come Statistica, Matematica, Economia o Ingegneria rappresenta il punto di partenza più comune. Oltre ai titoli accademici, sono fondamentali le competenze tecniche. È indispensabile la conoscenza di SQL per l’interrogazione dei database e la padronanza di linguaggi di programmazione come Python o R per l’analisi statistica.

Alle competenze tecniche (hard skills) vanno affiancate le soft skills. Un buon Data Analyst deve possedere un forte senso critico e ottime capacità comunicative per spiegare fenomeni complessi a colleghi che non hanno un background tecnico. Se hai già un’offerta in mano e vuoi capire se è in linea con il mercato, puoi utilizzare il tool per Valuta Offerta di Lavoro per prendere una decisione consapevole.

Dove trovare lavoro come Data Analyst

Le opportunità per questa figura professionale non mancano, dai settori finanziari e assicurativi fino al retail e alla sanità. Molte aziende pubblicano le loro posizioni aperte direttamente su portali specializzati. Se stai cercando il tuo prossimo salto di carriera o la tua prima opportunità nel mondo dei dati, ti invitiamo a consultare le posizioni aperte regolarmente aggiornate sulla Offerte di Lavoro di TechCompenso.