Le aziende raccolgono dati in ogni fase delle loro attività e grazie a strumenti di analytics, CRM, piattaforme marketing e sistemi gestionali producono continuamente informazioni. Il problema oggi non risiede nella quantità di dati prodotti, ma nella capacità di trasformarle in qualcosa di utile. Spesso infatti i dati restano frammentati, difficili da leggere o incoerenti tra reparti. In genere il marketing lavora su metriche diverse rispetto al team vendite, mentre il management fatica ad avere una visione chiara e affidabile. In questo scenario, prendere decisioni diventa più lento e meno preciso.
È qui che emerge una figura sempre più centrale nei processi di trasformazione digitale: l’analytics engineer. Il suo compito non è raccogliere dati, ma renderli comprensibili, affidabili e pronti per essere utilizzati nel business.
L’analytics engineer: il pilastro della digital transformation in azienda
Per capire davvero il valore dell’analytics engineer, devi osservare come i dati si muovono all’interno di un’azienda e dove, molto spesso, si fermano.
Il ruolo dell’analytics engineer nel moderno stack tecnologico
All’interno di uno stack dati moderno, ogni figura ha un compito preciso. Il data engineer costruisce l’infrastruttura e si occupa di portare i dati all’interno dei sistemi aziendali. Il data analyst lavora su dashboard e report per leggere quei dati. In mezzo, però, esiste uno spazio critico che spesso resta scoperto.
L’analytics engineer interviene proprio in questo punto. Lavora sulla fase di trasformazione, quella in cui i dati grezzi vengono modellati, puliti e resi coerenti. È qui che nascono le metriche, i KPI e le strutture che rendono possibile qualsiasi analisi. Senza questo passaggio, anche i dati più completi restano difficili da interpretare.
Quando questa fase non è gestita correttamente, emergono problemi concreti. Numeri diversi tra reparti, report incoerenti, dashboard che cambiano a seconda della fonte. Non si tratta di errori tecnici isolati, ma di un problema strutturale legato alla mancanza di un modello dati condiviso.
Perché questa figura è il motore della trasformazione digitale per aziende data-driven
La trasformazione digitale viene spesso associata all’introduzione di nuovi strumenti o piattaforme. In realtà, il cambiamento più profondo riguarda il modo in cui l’azienda utilizza i dati per prendere decisioni.
Un’azienda può avere data warehouse avanzati, dashboard sofisticate e grandi volumi di informazioni. Se però i dati non sono modellati in modo coerente, ogni reparto finisce per interpretare i numeri in modo diverso. Il risultato è una perdita di allineamento che rallenta le decisioni e riduce l’efficacia operativa.
L’analytics engineer interviene proprio su questo punto critico. Definisce strutture dati condivise, costruisce metriche affidabili e crea modelli che permettono a marketing, vendite e operations di lavorare sulla stessa base informativa. In questo modo, il dato smette di essere un elemento tecnico e diventa uno strumento operativo.
Pensa, ad esempio, alla definizione di un KPI come il fatturato o il costo di acquisizione cliente. Senza una modellazione coerente, ogni team può calcolarlo in modo diverso. Con il lavoro dell’analytics engineer, invece, queste metriche diventano standardizzate e utilizzabili in tutta l’azienda.
È in questo passaggio che la trasformazione digitale prende forma, perché i dati iniziano davvero a guidare le decisioni quotidiane.
Differenze tra data engineer e analytics engineer
Per capire davvero il ruolo dell’analytics engineer, è importante osservare come si distribuisce il lavoro lungo il ciclo di vita del dato.
Il data engineer si occupa di raccogliere e rendere disponibili i dati. Progetta l’infrastruttura, gestisce le pipeline di ingestione e assicura che le informazioni provenienti da diverse fonti arrivino in modo affidabile nei sistemi aziendali. Il suo focus è sulla scalabilità, sulla stabilità e sulla gestione dei flussi.
L’analytics engineer interviene dopo. Lavora sulla trasformazione dei dati, cioè sulla fase in cui le informazioni vengono pulite, organizzate e modellate per essere utilizzate nelle analisi. Qui si definiscono le metriche, si costruiscono i KPI e si rende il dato coerente tra reparti.
Una distinzione utile è quella tra EL e T. Il data engineer gestisce l’Extract e il Load, portando i dati all’interno del data warehouse. L’analytics engineer si concentra sulla Transform, dove il dato cambia forma e diventa leggibile per il business.
Questa differenza si riflette anche nel rapporto con l’azienda. Il data engineer lavora più vicino all’infrastruttura tecnica, mentre l’analytics engineer si colloca a contatto diretto con stakeholder e team operativi. È lui a tradurre le esigenze del business in modelli dati utilizzabili. In molte realtà, soprattutto nelle aziende più piccole, questi ruoli possono sovrapporsi. Con l’aumentare della complessità, però, la separazione diventa necessaria per evitare che il dato resti tecnicamente corretto ma difficile da usare.
Competenze e responsabilità: cosa fa concretamente un analytics engineer
Il ruolo dell’analytics engineer diventa chiaro solo osservando cosa succede nel lavoro quotidiano sui dati e come questi vengono preparati per essere utilizzati nel business.
La gestione del ciclo di vita dei dati: dai dati grezzi agli insight azionabili
Il lavoro parte da dati grezzi provenienti da fonti diverse: CRM, piattaforme marketing, sistemi gestionali, API. Queste informazioni, così come arrivano, non sono immediatamente utilizzabili. Possono essere incomplete, incoerenti o strutturate in modo diverso tra loro.
L’analytics engineer interviene per costruire pipeline orientate all’analisi. Lavora sulla pulizia dei dati, li normalizza e li organizza in modo coerente. Questo processo include la gestione dei duplicati, la standardizzazione dei formati e l’allineamento delle diverse fonti.
Una fase centrale è la modellazione dei dati, ovvero la definizione di tabelle, relazioni e logiche che permettono di interrogare i dati in modo efficiente. Strumenti come dbt e i moderni data warehouse rendono questo processo scalabile e ripetibile. A questo punto entrano in gioco le metriche. L’analytics engineer costruisce KPI e indicatori che riflettono le esigenze del business. Non si tratta solo di calcoli tecnici, ma di definire cosa significa davvero una metrica all’interno dell’azienda.
Quando questo processo è strutturato correttamente, il dato cambia natura e da informazione grezza diventa uno strumento che supporta decisioni rapide e coerenti tra reparti.
Analytics engineer e business: come tradurre le esigenze operative in modelli di dati
Il valore dell’analytics engineer emerge davvero nel momento in cui entra in contatto con le esigenze operative dell’azienda. Non lavora solo sui dati, ma sul significato che quei dati devono avere per chi prende decisioni.
Ogni reparto pone domande diverse: il marketing vuole capire il costo di acquisizione, il team vendite osserva il valore medio dei clienti, il management guarda alla marginalità. Queste richieste non possono essere soddisfatte direttamente dai dati grezzi, perché richiedono definizioni precise e coerenti.
L’analytics engineer raccoglie queste esigenze e le traduce in modelli dati. Definisce quindi come devono essere calcolate le metriche, quali fonti utilizzare e quali regole applicare. In questo modo evita interpretazioni diverse dello stesso numero e garantisce una base informativa condivisa. Questo lavoro richiede una doppia competenza, da un lato serve una conoscenza tecnica per costruire modelli affidabili, dall’altro è necessario comprendere il contesto aziendale, le logiche operative e le priorità dei diversi team.
Quando questa traduzione manca, il dato resta scollegato dal business. Le dashboard esistono, ma non guidano davvero le decisioni. È in questo spazio che il ruolo dell’analytics engineer diventa essenziale.
Come diventare analytics engineer oggi
Entrare nel ruolo di analytics engineer richiede un percorso che unisce competenze tecniche e capacità di leggere il business. Oltre a una profonda conoscenza degli strumenti dobbiamo capire come i dati vengono utilizzati nelle decisioni operative.
Competenze tecniche fondamentali: SQL avanzato, dbt e modellazione dati
La base di partenza è il SQL. È il linguaggio più utilizzato per interrogare, trasformare e organizzare i dati all’interno dei data warehouse. Una conoscenza avanzata permette di costruire query efficienti e strutture dati affidabili. Accanto a SQL, diventa sempre più centrale l’utilizzo di strumenti come dbt, che consentono di gestire la trasformazione dei dati in modo strutturato e versionato. Questo approccio rende il lavoro scalabile e facilita la collaborazione tra team.
Un altro elemento chiave è la modellazione dei dati. Saper progettare tabelle, relazioni e logiche di aggregazione permette di costruire basi solide per qualsiasi analisi. Qui si gioca una parte importante del lavoro dell’analytics engineer.
A queste competenze si affianca poi la conoscenza dei principali strumenti e linguaggi utilizzati nel mondo dei dati. Approfondimenti pratici su linguaggi di Data Analysis aiutano a orientarsi tra le tecnologie più richieste e a costruire un profilo coerente con il mercato.
Allo stesso modo, conoscere i tool di data analysis fondamentali permette di comprendere come i dati vengono utilizzati nelle fasi successive, facilitando il dialogo con analisti e stakeholder.
Infine, occorre tenere a mente che la componente tecnica è indispensabile, ma da sola non basta a lavorare davvero sui dati.
Certificazioni e percorsi di studio consigliati per entrare nel settore
Il percorso per diventare analytics engineer non è lineare. Molti professionisti arrivano da ruoli come data analyst o data engineer, sviluppando nel tempo competenze sulla trasformazione e modellazione dei dati. Esistono basi teoriche utili, ma ciò che fa davvero la differenza è il lavoro su casi concreti. Ad esempio, costruire modelli dati, definire KPI e lavorare su dataset reali permette di comprendere come le decisioni aziendali si collegano ai dati.
Un primo passo strutturato può essere partire da un Percorso di carriera Data Analyst, che consente di acquisire le competenze fondamentali e sviluppare una visione più ampia sul ciclo di vita del dato. Con l’aumentare della complessità, diventa importante approfondire strumenti e metodologie legate al modern data stack, lavorando su progetti che simulano contesti aziendali reali.
In questo contesto si inserisce il ruolo di Data Masters, che affianca professionisti e aziende nello sviluppo di competenze applicate. L’obiettivo non è solo formare, ma creare un collegamento diretto tra apprendimento e utilizzo concreto dei dati nei processi aziendali.
È proprio questo passaggio a determinare la differenza tra conoscere gli strumenti e saperli utilizzare in modo efficace.
Quali aziende cercano analytics engineer
La richiesta di analytics engineer cresce insieme alla complessità dei dati aziendali: più i sistemi si integrano e le fonti aumentano, più diventa necessario strutturare i dati in modo coerente e utilizzabile.
Evoluzione del mercato del lavoro e opportunità di carriera a lungo termine
Le prime aziende ad aver introdotto questa figura sono state le realtà digitali e le startup, dove il dato è parte centrale del prodotto. In questi contesti, l’analytics engineer nasce per rendere scalabili analisi e decisioni fin dalle fasi iniziali.
Oggi il ruolo si sta diffondendo anche nelle aziende più strutturate. Settori come retail, finance, SaaS e industria stanno investendo sempre di più in team dati interni, con l’obiettivo di migliorare processi, margini e capacità previsionali.
Nelle realtà più grandi, il ruolo tende a specializzarsi e a integrarsi con data engineer, data analyst e data scientist. Nelle PMI, invece, è più frequente trovare profili ibridi, in cui una sola figura copre più fasi del ciclo del dato.
Questo cambiamento è legato a una trasformazione più ampia. Le aziende non cercano più solo chi gestisce dati, ma chi è in grado di renderli utilizzabili nel contesto operativo.
Per questo motivo, cresce anche l’interesse verso percorsi di formazione orientati alla formazione personalizzata per aziende, che permettono di sviluppare competenze interne e adattarle alle esigenze specifiche del business.
Più i dati diventano centrali nelle decisioni, più il ruolo dell’analytics engineer si consolida come elemento stabile all’interno delle organizzazioni.
Il valore strategico dell’analytics engineering per il futuro del business
L’analytics engineering non è solo un’evoluzione tecnica del lavoro sui dati, rappresenta un cambiamento nel modo in cui le aziende costruiscono le proprie decisioni.
Negli ultimi anni, molte organizzazioni hanno investito in infrastrutture e strumenti. Hanno raccolto dati, implementato dashboard e introdotto nuovi sistemi. In molti casi, però, il valore generato è rimasto inferiore alle aspettative.
Il motivo è strutturale. Infatti, senza una trasformazione coerente dei dati, le informazioni restano difficili da interpretare e poco utilizzabili nei processi operativi. Il problema non riguarda la tecnologia, ma il modo in cui il dato viene reso leggibile. L’analytics engineer interviene proprio su questo livello. Costruisce modelli affidabili, definisce metriche condivise e crea le condizioni per prendere decisioni basate su informazioni coerenti. In questo modo, il dato diventa parte integrante del funzionamento aziendale.
Guardando ai prossimi anni, questa figura è destinata a diventare sempre più centrale. L’aumento dei dati, l’integrazione tra sistemi e la crescente complessità dei processi rendono necessario un livello intermedio tra infrastruttura e business.
Stiamo parlando di una figura che ha una funzione strategica essenziale che permette all’intera organizzazione di lavorare in modo più consapevole e strutturato.
AUTORE:Vincenzo Maritati Apri profilo LinkedIn
Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
