Quali sono i professionisti dei big data più ricercati dalle aziende?

Opportunità di lavoro per esperti di big data nel 2025

Il 2025 si prospetta come un anno cruciale per gli specialisti di big data. I ruoli più richiesti includeranno Data Analyst, Data Scientist, Big Data Engineer e AI/ML Specialist, ma anche professionisti in grado di integrare l’analisi dei dati con i processi aziendali. Secondo l’ultimo report di Data Masters, infatti, le data skill richieste in Italia nel 2025 saranno fondamentali non solo per le imprese tecnologiche, ma per qualsiasi settore, dal marketing alla sanità.

Le competenze più richieste a livello nazionale comprendono, nei contesti ancora più tradizionali, l’analisi dati con Excel. Ma sta assumendo un ruolo centrale Python, essenziale per chi lavora con modelli di AI, e poi Machine Learning, Deep Learning e MLOps. Si registrano però anche richieste, finora abbastanza inedite, per tecnologie di frontiera come le LangChain e Agentic Applications. Questo dato indica chiaramente che le aziende sono alla ricerca di profili in grado di integrare modelli generativi e automazione intelligente nei propri processi aziendali.

Inoltre, possedere competenze avanzate assicura a chi si specializza una retribuzione decisamente più alta della media. I professionisti con competenze in framework come PyTorch guadagnano circa 50.896€ l’anno, seguiti da quelli con esperienza in TensorFlow (49.952€) e Computer Vision (48.313€). Segnale che espandere le proprie skill tecniche, curando contemporaneamente tutte quelle trasversali, assicura nel lungo termine ottime opportunità sul profilo occupazionale.

I professionisti del big data più richiesti

Ma quindi dove lavorano esperti big data? I ruoli attualmente più ricercati riguardano fondamentalmente l’analisi, l’elaborazione e la gestione dei dati: vediamoli insieme.

Data Analyst: il cuore dell’analisi dei dati

Una delle figure più ricercate è sicuramente il Data Analyst. Questo professionista si occupa di analizzare i dati grezzi per poi interpretarli e trasformarli in informazioni utili per l’azienda. I Data Analyst, dunque, raccolgono, elaborano e analizzano enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come ad esempio i sistemi di CRM o le piattaforme digitali. L’obiettivo finale è fornire insight che possano supportare decisioni strategiche, migliorare l’efficienza operativa o individuare nuove opportunità di business.

Se vuoi intraprendere questa professione, sappi che i Data Analyst sono richiesti da aziende di ogni settore, da quelle tecnologici alle realtà più tradizionali che si affacciano adesso alle novità della digitalizzazione. Un corso DAX Avanzato, per esempio, ti permette di padroneggiare strumenti e tecniche avanzate di analisi, ancora poco intaccate dall’automazione AI.

Data Scientist e Big Data Engineer: i protagonisti dell’elaborazione dei dati

Se il Data Analyst è la figura che interpreta, Data Scientist e Big Data Engineer sono i professionisti che si occupano di progettare i sistemi che permettono di raccogliere, elaborare e analizzare i dati. Le due figure lavorano insieme: il Data Engineer fornisce i dati e le infrastrutture necessarie affinché il Data Scientist possa sviluppare modelli utili per il business. Il Data Scientist ha quindi una preparazione in matematica, statistica e machine learning, ed è in grado di sviluppare modelli predittivi e algoritmi per estrarre valore dai dati. Il Data Engineer, invece, si concentra sulla gestione e ottimizzazione delle infrastrutture tecnologiche, lavorando con strumenti e piattaforme come Hadoop, Spark e NoSQL.

I ruoli strategici nel settore dei big data

Al fianco dei professionisti più operativi nel campo dei big data, ci sono anche figure strategiche che si occupano di progettare e gestire le architetture dei sistemi di dati.

Data Architect e la progettazione dei sistemi di big data

Un altro ruolo chiave è quello del Data Architect, che si occupa di progettare le architetture dei sistemi di gestione dei dati. Questa figura è fondamentale per le aziende che lavorano con grandi volumi di dati, in quanto deve garantire che le informazioni vengano gestite in modo efficiente, sicuro e scalabile. Nelle organizzazioni più sviluppate, il Data Architect collabora strettamente con i team di Data Scientist e Data Engineer per assicurarsi che l’infrastruttura tecnologica sia in grado di supportare le esigenze aziendali.

Il Data Architect, in sostanza, fa da collegamento tra l’area IT e le altre funzioni aziendali, poiché è responsabile di gestire l’intero ciclo di vita dei dati, dalla raccolta all’elaborazione, fino alla conservazione. Una delle sue principali responsabilità è anche la protezione dei dati sensibili, tramite lo sviluppo di politiche di accesso e l’elaborazione di sistemi conformi alle normative sulla privacy.

I tool più utilizzati includono software come Microsoft Visio e ERwin Data Modeler per progettare modelli di dati, Apache Kafka per gestire flussi di dati in tempo reale e Oracle Database.

La crescente domanda di AI/ML Specialist nei big data

Infine, una delle figure che sta guadagnando maggior attenzione è quella dell’AI/ML Specialist, ovvero l’esperto di intelligenza artificiale e machine learning. Poiché si occupa di sviluppare e implementare modelli AI in grado di generare previsioni precise e di estrarre insight utili per il business, questo professionista è fondamentale per le aziende che desiderano sfruttare al massimo il potenziale dei propri dati, rendendo l’automazione e l’analisi predittiva strumenti strategici per le sfide del mercato.

Le principali mansioni di un AI o Machine Learning Specialist comprendono la progettazione e lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico, l’analisi dei dati storici per individuare pattern ricorrenti e la creazione di nuovi metodi analitici quando quelli esistenti non sono più sufficienti. Inoltre, eseguono analisi esplorative dei dati, contribuendo così a ottimizzare i processi decisionali delle imprese.

Se vuoi specializzarti in questo campo così affascinante, non smettere mai di esplorare e sperimentare nuove tecniche: l’analisi dei dati è in continua evoluzione. E ricorda, nel catalogo Data Masters troverai tantissimi percorsi didattici perfetti anche per chi parte da zero!