Mansioni, competenze e mercato del lavoro

Il Data Manager è responsabile della gestione operativa e strategica dei dati aziendali. In contesti di data center e cloud coordina attività di raccolta, organizzazione, conservazione e accesso ai dati, assicurando conformità a standard di qualità e normative come il GDPR. Gestisce processi di integrazione (ETL), modellazione dei dati e governance, collaborando con sviluppatori, analisti e team di sicurezza.

Tra le mansioni principali ci sono la definizione di policy per la qualità dei dati, il monitoraggio delle performance dei database, il backup e il disaster recovery, oltre alla gestione dei metadata e dei cataloghi. Le competenze richieste comprendono conoscenze avanzate di DBMS, SQL e NoSQL, scripting (ad esempio Python), strumenti ETL, cloud (AWS, Azure, GCP) e metodologie di data governance. Il contesto lavorativo spazia da grandi imprese e provider di servizi IT a centri dati specializzati e società di consulenza, in cui il Data Manager svolge un ruolo trasversale e strategico per la valorizzazione dei dati aziendali.

La figura del Data Manager è sempre più richiesta nelle organizzazioni che gestiscono infrastrutture complesse. Con 349 annunci attivi, le posizioni combaciano con team IT, operation e compliance, particolarmente in settori come telecomunicazioni, finanza, cloud e servizi gestiti. Le opportunità possono concentrarsi in aree come Milano, Roma, Monza e Brianza e presso realtà come LJB & Co, Eligo Recruitment, Experts Group International, ma restano accessibili anche in contesti aziendali più piccoli.

Trend emergenti includono l'integrazione tra data governance e automazione, l'adozione di soluzioni cloud ibride e l'enfasi sulla qualità e sicurezza dei dati. Il profilo richiede equilibrio tra competenze tecniche e capacity di coordinamento operativo.

Studi richiesti: Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Statistica, Matematica o Data Science; master o corsi specialistici in Data Management, Data Engineering o Data Governance consigliati. Certificazioni professionali (ad es. certificazioni cloud, certificazioni di Data Management) valorizzano il profilo.

Competenze richieste: Gestione e governance dei dati, Qualità dei dati e data cleansing, Progettazione e modellazione dati, SQL avanzato, NoSQL e sistemi non relazionali, Strumenti ETL e integrazione dati, Conoscenza DBMS (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL), Cloud data platforms (AWS, Azure, GCP), Scripting (Python, Shell), Backup e disaster recovery, Data catalog e metadata management, Sicurezza dei dati e conformità GDPR, Monitoraggio delle performance, Data lifecycle management, Comunicazione e project management










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Categoria: Energy & Natural Resources

Luogo di lavoro: Milano e provincia

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Chi siamo Per conto di un gruppo internazionale attivo nel settore energetico, ricerchiamo un Project Manager da inserire nel team italiano dedicato allo sviluppo di Data Center, progetti di energia r...

Responsibilities

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Un Data Manager deve padroneggiare diversi ambiti tecnici: conoscenze solide di DBMS relazionali e NoSQL, linguaggio SQL avanzato e capacità di progettazione e modellazione dei dati. La familiarità con strumenti ETL e processi di integrazione è fondamentale, così come competenze di scripting (ad esempio in Python) per l'automazione e la trasformazione dei dati. È importante anche conoscere piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) e tecniche di backup e disaster recovery. Infine, competenze in metadata management, data catalog e monitoraggio delle performance garantiscono operazioni affidabili e una base per attività analitiche e di governance.

La conoscenza del GDPR è molto rilevante per un Data Manager in Italia. La normativa impatta la raccolta, la conservazione, l'accesso e la condivisione dei dati personali e richiede l'adozione di misure tecniche e organizzative adeguate. Un Data Manager deve garantire la conformità attraverso policy di retention, controlli di accesso, crittografia e procedure per la gestione delle richieste degli interessati. Collaborare con il DPO e con l'ufficio legale è spesso necessario per allineare pratiche operative e documentazione, riducendo il rischio di sanzioni e proteggendo la reputazione aziendale.

Il Data Manager fornisce l'infrastruttura e i dati di qualità necessari ai team di Data Science. Garantisce che i dataset siano strutturati, aggiornati e conformi alle policy aziendali, facilita l'accesso controllato alle fonti e supporta i processi di integrazione e preparazione dei dati. I data scientist, a loro volta, utilizzano questi asset per sviluppare modelli e insight. La collaborazione richiede comunicazione per definire requisiti, rispettare vincoli di privacy e produrre pipeline riproducibili. Un rapporto efficace accelera i progetti analitici e migliora l'affidabilità dei risultati.

Sul mercato italiano sono richieste competenze su database relazionali come PostgreSQL, MySQL, Oracle e SQL Server, oltre a sistemi NoSQL come MongoDB. Strumenti ETL come Talend, Informatica o Apache NiFi e piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) sono molto richiesti. Tecnologie per il data warehousing e big data, come Apache Hadoop, Spark e data lake, aumentano il valore del profilo. Conoscenze di containerizzazione (Docker, Kubernetes) e strumenti di monitoraggio e orchestrazione completano il quadro, così come l'uso di software per data catalog e lineage.

La figura del Data Manager apre a percorsi sia verticali sia trasversali: dall'evoluzione verso ruoli senior come Head of Data Management, Data Architect o Chief Data Officer, fino a posizioni specialistiche in data governance, compliance o sicurezza dei dati. È possibile transitare verso team di data engineering o di analytics, oppure assumere ruoli di consulenza presso provider IT e società di consulenza. In contesti aziendali complessi il Data Manager può assumere responsabilità strategiche, contribuendo alla definizione di politiche dati e al processo decisionale guidato dall'informazione.

In ambiente data center le sfide includono la gestione della scalabilità e delle prestazioni, la garanzia di disponibilità e continuità operativa, e il mantenimento di procedure di backup e disaster recovery efficaci. Occorre inoltre bilanciare requisiti di sicurezza e privacy con esigenze di accesso e condivisione dei dati. L'integrazione di sistemi legacy con nuove piattaforme cloud, il controllo della qualità dei dati e la gestione del metadata lineage sono problemi ricorrenti. Il Data Manager deve saper coordinare team tecnici, definire runbook e implementare processi per minimizzare tempi di inattività e rischio di perdita dati.