
In un mondo in cui ogni scelta aziendale si basa sui dati, la figura del data analyst è diventata centrale anche per chi proviene da una laurea in economia. Non è più sufficiente conoscere modelli economici e bilanci, oggi le imprese cercano figure capaci di interpretare numeri complessi e trasformarli in strategie operative. Gli sbocchi lavorativi legati all’analisi dei dati sono in rapida espansione, e il mercato del lavoro richiede sempre più spesso profili ibridi, a cavallo tra economia, statistica e informatica.
Questa trasformazione è alimentata anche dal legame sempre più forte tra tecnologia ed economia, che ha ridefinito gli strumenti di lavoro dell’economista contemporaneo. Saper analizzare dati non è più un vantaggio competitivo, ma un requisito indispensabile.
Il ruolo del data analyst per chi ha una formazione economica
Il data analyst è colui che raccoglie, interpreta e comunica dati utili a supportare le decisioni aziendali. Chi ha una formazione economica parte già con una marcia in più: conosce i mercati, sa come funzionano le imprese e ha una mente abituata a ragionare in termini di costi, ricavi e marginalità. Tuttavia, è fondamentale integrare queste competenze con strumenti tecnici, come software di analisi statistica, database e linguaggi di programmazione specifici.
Un lavoro trasversale a tutti i settori
Dal settore bancario alle startup tecnologiche, dalle aziende di consulenza fino alla pubblica amministrazione: il data analyst è richiesto ovunque. Anche il mondo della sanità, della logistica, dell’energia e del marketing digitale fa largo uso di questi profili. Un laureato in economia che sceglie di specializzarsi nell’analisi dati ha quindi davanti a sé un panorama estremamente ampio e in continua evoluzione.
Le competenze richieste: oltre l’economia
Per accedere a questo tipo di ruoli, non basta una conoscenza teorica. Il data analyst deve possedere competenze tecniche solide, ma anche capacità comunicative e pensiero critico. La statistica applicata è la base, ma è solo l’inizio. È necessario padroneggiare strumenti come Excel avanzato, SQL, Python o R, oltre a software di visualizzazione come Tableau o Power BI. Il vero valore aggiunto, però, è saper raccontare i dati: trasformarli in storie comprensibili per il management e le altre funzioni aziendali.
La formazione post-laurea
Molti economisti scelgono di seguire master o corsi post-universitari per specializzarsi nel campo della data analysis. Alcuni optano per corsi brevi e intensivi (i cosiddetti bootcamp), altri per percorsi più accademici. L’importante è acquisire competenze pratiche, possibilmente con progetti reali, tirocini o stage. Le università italiane stanno adeguando l’offerta, ma sono ancora i corsi privati e online a rispondere con maggiore rapidità alle esigenze del mercato.
Dal dato grezzo al valore strategico
Il lavoro del data analyst non si limita all’estrazione di dati. Il suo compito è trasformare dati disordinati, provenienti da fonti eterogenee, in insight utili per orientare le strategie aziendali. Questo richiede precisione, rigore scientifico, ma anche creatività. Un buon analista è capace di individuare tendenze nascoste, segnali deboli, anomalie e opportunità. In altre parole, sa leggere tra le righe dei numeri.
Il peso delle decisioni guidate dai dati
In un contesto economico sempre più competitivo, ogni decisione deve poggiare su basi solide. Il data analyst fornisce gli strumenti per farlo: previsioni di vendita, segmentazioni di clientela, ottimizzazione dei costi, analisi dei trend di mercato. Le aziende non possono più permettersi scelte \”a sentimento\”. Ecco perché le competenze statistiche stanno diventando fondamentali anche per i profili manageriali e non solo per gli specialisti.
L’economista 2.0: tra finanza e programmazione
Chi esce oggi da un percorso economico non può ignorare il linguaggio dei dati. Anche chi lavora nella finanza, nel marketing o nella gestione delle risorse umane deve confrontarsi quotidianamente con dashboard, grafici e analisi predittive. I più giovani si trovano spesso avvantaggiati, per familiarità con strumenti digitali e nuove tecnologie, ma la formazione continua è essenziale anche per i profili più senior.
Differenze con il data scientist
Spesso si confondono le due figure, ma il data analyst e il data scientist hanno ruoli distinti. Il primo si occupa di analisi descrittive e interpretative, mentre il secondo sviluppa modelli predittivi complessi, usando machine learning e intelligenza artificiale. Per un economista che vuole restare nel perimetro dell’analisi applicata al business, il ruolo di data analyst è più accessibile e più vicino alla realtà aziendale quotidiana.
Retribuzioni e prospettive di carriera
Il data analyst è una delle figure più richieste e meglio pagate nel mercato attuale, specialmente nelle grandi aziende e nelle multinazionali. Anche le PMI, però, stanno iniziando a investire nella raccolta e analisi dei dati. Dopo qualche anno di esperienza, è possibile accedere a ruoli da data manager, chief data officer o business intelligence analyst, con responsabilità crescenti e retribuzioni competitive.
Lavoro ibrido e smart working
La natura digitale di questo mestiere lo rende particolarmente adatto a modalità di lavoro flessibili. Molti data analyst lavorano da remoto, sia come dipendenti sia come freelance. Questo apre ulteriori opportunità, anche per collaborazioni internazionali o con aziende estere. La domanda di questi profili è globale e la barriera linguistica si supera facilmente, visto che i dati parlano una lingua universale: quella dei numeri.
Una scelta strategica per il futuro
Il mondo dei dati è in costante crescita, e chi ha una solida base economica può inserirsi con successo in questo ambito se è disposto ad aggiornarsi e specializzarsi. Il ruolo del data analyst è uno degli sbocchi lavorativi più promettenti per i laureati in economia, perché unisce visione strategica, competenze tecniche e capacità di lettura del contesto aziendale. In un’epoca in cui tutto è misurabile, saper dare un senso ai numeri è più che mai un potere.
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