Nel 2025, quello del data analyst è destinato a diventare uno dei ruoli più strategici per le aziende. Tanti i fattori che incidono: in primis, la crescente digitalizzazione, poi la necessità di prendere decisioni basate sui dati e l’adozione di tecnologie come intelligenza artificiale e machine learning. I professionisti big data più richiesti saranno coloro in grado di interpretare grandi volumi di informazioni e trasformarli in insight operativi.
Questa crescente domanda si traduce in nuove e stimolanti opportunità di lavoro per data analyst, con settori sempre più trasversali alla ricerca di esperti. In questo articolo vedremo quali competenze sono più richieste, quali le novità del mercato e come avviare una carriera nel campo.
Il ruolo del data analyst nel 2025: nuove tendenze
Come abbiamo accennato nell’introduzione, il data analyst sarà una figura centrale nei processi decisionali aziendali. La sua capacità di leggere tendenze, anticipare scenari e ottimizzare i processi produttivi lo rende indispensabile in diversi contesti, dalla sanità al fintech, dal retail alla pubblica amministrazione. Il contesto in cui si troverà ad operare questo professionista, però, sarà in continua evoluzione e molti dei trend già emersi diventeranno parte integrante del modo in cui le aziende analizzano e usano i dati. Ma in che direzione si sta sviluppando il settore?
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei software di analisi porterà a una spinta dei processi: sarà la piattaforma stessa a suggerire insight, visualizzazioni, previsioni. Un contributo importante arriverà anche dalla cosiddetta explainable AI, che permetterà di comprendere il “perché” dietro a un certo risultato. Le aziende poi avranno bisogno di risposte immediate e gli actionable analytics permetteranno di intervenire subito, soprattutto in ambiti come sicurezza, marketing e logistica.
Crescerà anche la self-service analytics. Grazie a strumenti ormai estremamente intuitivi e facili da usare, ciascun reparto potrà esplorare i dati in autonomia, senza particolari difficoltà, e costruire così report personalizzati. Per sostenere questa evoluzione, le imprese investiranno nella data literacy. Formare i dipendenti alla lettura e interpretazione degli insight specifici diventerà essenziale per creare una vera cultura data-driven.
Allo stesso tempo, aumenterà l’attenzione verso governance e sicurezza. Le organizzazioni adotteranno soluzioni avanzate per proteggere la qualità e la riservatezza delle informazioni, anche per rispettare normative sempre più stringenti.
La diffusione dell’edge analytics aprirà nuove possibilità, permettendo di elaborare i dati direttamente nei dispositivi IoT senza doverli inviare al cloud. In parallelo, vedremo un’accelerazione dei processi ad opera dell’integrazione tra intelligenza artificiale e Internet of Things (AIoT), con vantaggi evidenti in contesti come la produzione industriale, la logistica e la gestione delle smart city.
A rafforzare questa trasformazione interverrà anche la hyperautomation. Per iper-automazione si intendo l’uso combinato di AI, machine learning e robotica, che permette agli algoritmi di prendere decisioni e attuare azioni in modo autonomo o comunque con un intervento umano minimo, tutto a vantaggio delle aziende e delle organizzazioni che potranno vedere una riduzione significativa dei tempi operativi.
Per facilitare l’adozione di queste soluzioni, molte aziende si affideranno a piattaforme no-code e low-code, ovvero tool che permettono di utilizzare modelli predittivi attraverso interfacce intuitive, senza alcun bisogno di scrivere codice. Un approccio davvero rivoluzionario, perché renderà l’intelligenza artificiale più accessibile anche ai team non tecnici e quindi integrabile a tutti i livelli organizzativi.
Non dimentichiamoci poi di un tema estremamente attuale, quello della sostenibilità. La data analysis diventerà indispensabile per guidare il cambiamento verso la transizione verde: le imprese potranno usare i dati per monitorare l’impatto ambientale delle proprie attività, ridurre sprechi e ottimizzare il consumo di risorse. A beneficiarne, naturalmente, non saranno solo le performance aziendali, ma anche la reputazione e la competitività dell’organizzazione, che potrà misurare attivamente i progressi verso gli ambiziosi obiettivi dell’Agenda 2030.
Quali skill sono richieste per i data analyst nel mercato del lavoro moderno
Per rispondere alle esigenze del mercato, gli specialisti data analysis devono possedere un mix di competenze tecniche e trasversali. Come abbiamo messo in evidenza anche nel nostro AI e Data Skill Report 2025, nel mercato del lavoro attuale, il ruolo del data analyst si arricchisce progressivamente di competenze sofisticate.
A livello nazionale, la data science risulta la specializzazione più ricercata, compare infatti nel 14,3% degli annunci. Subito dopo troviamo linguaggi e strumenti fondamentali come Python (7,2%), Machine Learning (6,1%) e Deep Learning (3,2%), fino ad arrivare a competenze emergenti come MLOps (2,3%) e tecnologie di frontiera come LangChain e le Agentic Applications, già presenti nello 0,8% delle richieste. Questa crescente attenzione verso strumenti avanzati segnala una chiara esigenza di profili capaci di integrare modelli generativi e automazione intelligente all’interno dei processi aziendali.
Tra gli strumenti più utilizzati troviamo tool specifici come Tableau, Power BI, Qlik e Looker Studio, fondamentali per organizzare, analizzare e rappresentare i dati in modo visivo e comprensibile. Allo stesso tempo, è importante avere dimestichezza con i database relazionali e conoscere il linguaggio SQL, indispensabile per interrogare i dati, estrarli da sistemi complessi e prepararli per le successive fasi di analisi. Queste competenze costituiscono la base operativa del lavoro quotidiano di chi si occupa di data analysis.
Tuttavia, non bastano solo le skills tecniche. Le aziende italiane ricercano profili ibridi, in grado di combinare capacità analitiche e soft skill. Oltre due terzi degli annunci che menzionano Machine Learning o TensorFlow includono anche abilità come il problem solving, il pensiero critico e la collaborazione in team. In molti casi, soprattutto quando si parla di tecnologie avanzate, emerge anche la richiesta di competenze nella gestione dei progetti, nella comunicazione efficace e nella formazione continua, il cosiddetto continuous learning. Ciò ci suggerisce una direzione precisa: servono professionisti che non solo abbiano una formazione sull’AI e sull’analisi dei dati, ma siano anche in grado di contestualizzarle nel business e guidarne l’adozione in modo consapevole.
Quali aziende ricercano analisti dati nel 2025
Il numero di realtà alla ricerca di figure qualificate che sappiano lavorare con big data in modo efficace è in crescita. In Italia, i settori con maggior richiesta sono:
- aziende del settore bancario e assicurativo;
- multinazionali della GDO e del commercio online;
- società di consulenza e analisi di mercato;
- enti pubblici e amministrazioni digitali;
- startup e realtà innovative nel campo della sostenibilità e della smart mobility.
Un modo piuttosto semplice per scoprire quali aziende cercano analisti dati è quello di navigare tra le piattaforme di recruiting digitali, dove la domanda di data analyst è in forte espansione. Su LinkedIn, Indeed, Glassdoor e Jobtech puoi consultare le ultime offerte per i ruoli più affini al tuo percorso formativo, ma anche individuare, in base agli annunci, le competenze più richieste, i settori più dinamici e che tipo di profili stanno cercando le aziende.
Non basta però candidarsi passivamente. È fondamentale costruire una presenza professionale solida, curando il proprio profilo con parole chiave specifiche (es. “data analyst”, “Python”, “Power BI”, “SQL”, “Machine Learning”) e descrivendo in modo chiaro i progetti svolti o le certificazioni ottenute. In questo senso, allegare un portfolio con visualizzazioni, dashboard o analisi svolte – anche come esercitazioni personali – può aiutarti a farti notare in mezzo agli altri candidati.
Le opportunità professionali per i data analyst nel 2025
La carriera da data analyst nel 2025 si conferma tra le più dinamiche e ricche di prospettive nel panorama digitale. Uno dei suoi punti di forza è la possibilità di crescere su più fronti: chi parte da un ruolo tecnico può progressivamente evolvere verso specializzazioni di alto profilo o posizioni manageriali e strategiche.
Chi è agli inizi in un ruolo junior, si concentrerà principalmente sull’analisi descrittiva, sulla pulizia dei dati e sulla creazione di dashboard. Dopo i primi due anni di esperienza, una volta acquisite solide competenze in SQL, strumenti di BI e data visualization, è possibile passare a un livello mid, dove si inizia a lavorare su modelli predittivi, indicatori di performance e processi decisionali basati su dati.
Con più di cinque anni di esperienza si entra nella fascia senior. Qui il lavoro è orientato all’impatto sul business perché entrano in gioco la gestione della data governance, l’integrazione dei dati nei processi aziendali e la capacità di influenzare le strategie organizzative attraverso analisi complesse e approfondite.
Chi raggiunge il livello lead o manageriale, può guidare team di analisti, coordinare progetti su larga scala e contribuire alla definizione delle strategie di AI e data-driven innovation. Oltre a una profonda conoscenza tecnica, in questa fase sono richieste competenze di leadership, visione d’insieme e capacità di dialogare con diverse funzioni aziendali. Non dimentichiamo poi che il ruolo dell’esperto big data si sta evolvendo verso profili ibridi, capaci di lavorare in team multidisciplinari e interagire con figure IT, marketing e strategia: flessibilità, dunque, è la parola d’ordine per crescere nel proprio campo.
Come intraprendere la carriera di data analyst nel 2025
Se ti stai chiedendo come diventare data analyst, sappi che non è indispensabile una laurea per iniziare questo percorso. Naturalmente, una formazione universitaria in statistica, matematica, informatica o ingegneria fornisce basi solide, ma non rappresenta l’unica via. Esistono infatti percorsi alternativi, più agili e mirati, pensati proprio per chi vuole costruire una carriera da data analyst partendo da zero o rafforzando competenze già acquisite.
Una delle strade più efficaci è seguire corsi specializzati e orientati alla pratica, che ti permettano di acquisire padronanza degli strumenti fondamentali del mestiere, tra cui SQL, Excel, Power BI, Looker Studio, Tableau e Python. Tra le proposte più complete e aggiornate, il corso Data Analytics Tools di Data Masters, è studiato appositamente per sviluppare competenze operative attraverso esercitazioni pratiche sempre disponibili e un supporto continuativo da parte dei docenti.
A prescindere dal canale formativo scelto, ciò che conta è iniziare a costruire un portfolio, cimentarsi su dataset reali, partecipare a progetti personali o open source e restare aggiornati su tecnologie e trend. E tu sei pronto a metterti in gioco? La nostra offerta di corsi di Data Analysis rappresenta un ottimo punto di partenza per personalizzare il tuo percorso didattico, anche con competenze specialistiche: potrai sviluppare abilità concrete su Data Analysis Expressions (DAX), fondamentali per l’elaborazione di formule complesse nei tool di Business Intelligence come Power BI e padroneggiare strumenti come DAX Studio per l’ottimizzazione delle performance, il debugging e l’analisi dinamica dei dati.
AUTORE:Francesco Cipriani Apri profilo LinkedIn
Francesco è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un Ingegnere Informatico specializzato in computer vision. Ha fondato le mie due prime aziende quando era ancora uno studente universitario. AI and Machine Learning sono le sue principali passioni e quotidianamente investe il suo tempo nel comunicare come queste tecnologie stiano rivoluzionando il mondo e cambiando il nostro modo di vivere.
