Come diventare data analyst: percorso, studi e consigli

Diventare data analyst oggi significa entrare in una delle professioni più richieste e dinamiche del mercato italiano. Molte aziende lo considerano ormai un ruolo strategico, al pari delle funzioni commerciali.
La crescita dei big data e delle piattaforme digitali ha cambiato il modo di prendere decisioni. In quasi tutti i settori, dal retail alla sanità, chi sa leggere i numeri ha un vantaggio competitivo. I report sui lavori più richiesti in Italia confermano questo scenario: i profili capaci di trasformare dati in informazioni utili sono tra i più ricercati e meglio retribuiti.

Capire come costruire un percorso efficace verso questa carriera diventa quindi fondamentale. Servono basi solide in statistica, conoscenza dei processi aziendali e capacità di comunicare risultati in modo chiaro ai decisori. Tuttavia non esiste una sola strada possibile, e proprio qui nascono dubbi e false convinzioni.

In questo articolo scoprirai cosa fa davvero un data analyst, quali studi scegliere, quali competenze tecniche sviluppare e come costruire un portfolio credibile. Analizzeremo anche le principali specializzazioni, dal marketing alla supply chain, offrendo esempi concreti e consigli operativi per muovere i primi passi con consapevolezza.

Che cosa fa un data analyst nella pratica quotidiana

Il lavoro di un data analyst non è solo creare grafici. È soprattutto fare domande giuste e tradurre numeri in decisioni concrete per l’azienda.
Nella pratica si occupa di raccolta, pulizia e analisi dei dati provenienti da diverse fonti: CRM, e‑commerce, sistemi gestionali, social. Utilizza strumenti di business intelligence per costruire dashboard, monitora i KPI e segnala anomalie. Collabora con marketing, finanza, operations, contribuendo a ridurre costi e aumentare ricavi. La sua giornata alterna momenti tecnici, come scrivere query in SQL e momenti di confronto con manager e colleghi.

Immaginiamo una catena retail con quaranta negozi.
Il data analyst analizza vendite e giacenze, individua prodotti fermi e filiali in difficoltà. Propone azioni mirate sulla supply chain e customer experience: spostare stock tra punti vendita, ottimizzare gli ordini, personalizzare le promozioni. Dopo tre mesi l’azienda registra un +8% di fatturato e meno rotture di stock, grazie a decisioni guidate dai dati.

In altre realtà il focus cambia. In un e‑commerce il data analyst segue tassi di conversione e CTR delle campagne. In una PMI manifatturiera lavora su costi, scarti, tempi di consegna. In ogni caso, il suo valore emerge quando collega i numeri agli obiettivi strategici e li spiega con un linguaggio comprensibile a tutti.

Studi consigliati: lauree, master e corsi online mirati

Per diventare data analyst non esiste un solo percorso universitario obbligato, ma alcune strade offrono basi molto solide e richieste dalle aziende.
Le facoltà più affini sono Statistica, Economia, Ingegneria gestionale e Informatica. Forniscono matematica, metodi quantitativi, programmazione e conoscenza dei processi aziendali. Chi arriva da percorsi umanistici può comunque colmare i gap con master e corsi intensivi su data analysis. Molti professionisti, ad esempio, combinano laurea in Comunicazione e master in data analytics focalizzato su marketing digitale, customer experience e misurazione delle performance.

I corsi online giocano un ruolo cruciale.
Permettono di aggiornare competenze in modo flessibile e mirato, ad esempio su cosa sono i KPI, reporting e strumenti di visualizzazione. La combinazione tra laurea, formazione continua e pratica su casi reali crea un profilo credibile anche in mercati molto competitivi.

Competenze tecniche chiave e strumenti indispensabili

Oltre alla formazione di base, un data analyst deve padroneggiare alcuni strumenti e linguaggi che rappresentano oggi lo standard minimo richiesto dalle aziende.

I pilastri tecnici sono tre: statistica applicata, capacità di interrogare database e abilità di comunicare risultati con dashboard chiare. Nella pratica questo significa conoscere SQL, almeno un linguaggio come Python o R e una piattaforma di visualizzazione. Molti profili junior entrano in azienda proprio grazie alla dimestichezza con strumenti come Google Data Studio, che consente di creare report interattivi collegati a diverse fonti dati.

Ecco i principali elementi che un data analyst dovrebbe sviluppare nei primi anni:

• Buona padronanza di SQL per interrogare database relazionali
• Conoscenze base di Python o R per analisi e automazioni
• Capacità di usare tool di data visualization professionali
• Comprensione dei KPI e degli obiettivi di business
  
  

Un esempio pratico.
In una piccola agenzia digitale il data analyst costruisce un cruscotto mensile con Google Data Studio, integrando Google Ads, Meta Ads e dati CRM. Grazie a KPI chiari e a un reporting visivo, il direttore marketing individua subito campagne con CTR basso e costi eccessivi. Decide così dove intervenire, senza scaricare decine di file diversi.

Fare esperienza: portfolio, progetti reali e networking

Anche con un buon bagaglio teorico, un futuro data analyst viene valutato soprattutto sulla capacità di risolvere problemi concreti usando i dati disponibili.
Per questo il portfolio è fondamentale. Non serve attendere il primo lavoro per iniziare a costruirlo. Si possono usare dataset pubblici, come quelli su consumo energetico o mobilità urbana, per simulare casi reali. Un progetto ben documentato comprende definizione degli obiettivi, pulizia dei dati, scelta dei KPI, visualizzazioni efficaci e una breve sintesi delle raccomandazioni. Questo mostra non solo tecnica, ma anche capacità di pensiero critico.

Un esempio. Luca partecipa a un hackathon organizzato da una grande catena di supermercati. Con il suo team analizza dati su scontrini e carte fedeltà, realizza dashboard dinamiche e propone azioni per migliorare la customer experience. Il progetto non vince, ma viene apprezzato. Luca pubblica il lavoro su GitHub e LinkedIn, e qualche mese dopo un’azienda lo contatta per uno stage da data analyst.

Oltre ai progetti, conta molto il networking. Community online, meetup e conferenze su data science permettono di confrontarsi con professionisti, capire competenze richieste e tendenze del settore. Spesso i primi colloqui arrivano proprio da questi contatti informali, più che dai portali di annunci tradizionali.

Specializzazioni per data analyst in settori ad alto potenziale

Con qualche anno di esperienza, un data analyst può scegliere di specializzarsi e aumentare così valore sul mercato e livello di responsabilità.

Nel marketing digitale, ad esempio, lavora a stretto contatto con l’analista di mercato. Si occupa di campagne, funnel e CTR. Svolge attività di analisi competitor e utilizza strumenti come Google Sondaggi per raccogliere dati primari sulle preferenze dei clienti. Qui la conoscenza di tecniche di analisi predittiva aiuta a stimare i risultati futuri delle iniziative commerciali, soprattutto quando si lavora su grandi budget pubblicitari.

Un’altra specializzazione forte riguarda finanza e controllo.
In questo ambito il data analyst collabora spesso con l’addetto al controllo di gestione. Analizza costi, margini, previsioni di vendita, costruisce scenari e monitora gli scostamenti rispetto al budget. Le competenze sviluppate nel marketing restano utili, ma si affiancano a logiche più contabili e di pianificazione.

Infine c’è il mondo industriale, dove la combinazione tra supply chain e customer experience è decisiva. Qui un data analyst segue tempi di consegna, rotazioni di magazzino e qualità del servizio al cliente. L’articolo Immaginare potenziali scenari di marketing con l’analisi predittiva mostra bene come l’uso dei dati consenta di anticipare problemi e ridurre sprechi lungo tutta la catena del valore.

Errori da evitare e consigli per i primi colloqui

Molti aspiranti data analyst commettono gli stessi errori: puntano solo sulla parte tecnica e trascurano contesto di business e comunicazione.

Il primo rischio è presentare un curriculum pieno di corsi, ma povero di esempi concreti. I recruiter vogliono vedere come si applicano strumenti e concetti, non solo l’elenco delle tecnologie studiate.
Un secondo errore è ignorare la domanda classica in colloquio: “Quali sono, secondo te, i KPI più importanti per questa azienda?”.
Una risposta vaga fa pensare a scarsa preparazione sul settore specifico. Infine, molti candidati parlano di machine learning avanzato senza solide basi di analisi dei dati descrittiva.

Per preparare i primi colloqui è utile studiare il business dell’azienda, guardare il sito, leggere eventuali report.
Si possono poi preparare due o tre casi personali, anche su progetti didattici, raccontati con struttura chiara: obiettivo, dati usati, metodo, risultato. Un data analyst che sa spiegare un progetto in cinque minuti, con linguaggio semplice ma preciso, comunica professionalità e maturità.
Questo spesso vale più di un curriculum perfetto o di una lista infinita di corsi frequentati online.