Che cosa fa un Gestore Analytics e quali sono le competenze richieste

Il Gestore Analytics è responsabile della raccolta, integrazione e distribuzione di dati a supporto delle decisioni aziendali. Le mansioni tipiche includono la progettazione di pipeline ETL, la gestione di sistemi di business intelligence, la definizione di modelli di dati e la collaborazione con stakeholder di prodotto, marketing e operations per tradurre requisiti in metriche operative. Il ruolo richiede competenze tecniche nello scripting e nelle query, oltre a una solida comprensione statistica.

In contesti aziendali moderni il Gestore Analytics opera in team trasversali, affiancando data scientist, ingegneri del dato e responsabili di prodotto. È spesso coinvolto in attività di data governance, qualità dei dati e adozione di dashboard. Le competenze chiave comprendono l'uso di strumenti BI, linguaggi di programmazione per l'analisi dei dati, conoscenze cloud e normative sulla privacy. Capacità comunicative e di project management sono fondamentali per trasformare insight in azioni operative.

La figura del Gestore Analytics rappresenta un punto di connessione tra dati e decisioni operative. Sul nostro sito sono disponibili 10 annunci che riflettono una domanda trasversale: aziende di marketing, e-commerce, finance e operations cercano specialisti capaci di trasformare dati grezzi in insight utili.

Le opportunità possono concentrarsi in specifiche aree geografiche o presso determinati datori di lavoro (es. Milano, Roma, Experteer Italy, Jobtome, Adecco), pur rimanendo rilevanti anche per realtà di medie dimensioni. Tra i trend emergenti si segnalano l'adozione di analytics in tempo reale e l'integrazione di tecniche di intelligenza artificiale per migliorare la governance dei dati.

Studi richiesti: La laurea triennale o magistrale in Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria, Economia o Data Science è indicata; master o corsi specialistici in Data Analytics, Business Intelligence o Big Data sono un valore aggiunto. Certificazioni su cloud (es. AWS, Azure), strumenti BI (es. Power BI, Tableau) e formazione in data governance sono apprezzate.

Competenze richieste: SQL avanzato, Python (pandas, numpy), R per analisi statistiche, Strumenti BI (Power BI, Tableau, Looker), ETL e pipeline dati, Modellazione dei dati, Conoscenze di data warehousing, Cloud platforms (AWS, Azure, GCP), Data governance e qualità dei dati, Conoscenza GDPR e privacy by design, Visualizzazione dei dati, Metodologie di A/B testing, Capacità di comunicazione con stakeholder, Project management, Problem solving analitico










Experteer Italy cerca un analista per il Revenue Management a Roma. La risorsa dovrà analizzare costantemente le performance e i trend di mercato, supportare le strategie tariffarie e distribuire anal...

Experteer Italy cerca un analista per il Revenue Management a Roma. La risorsa dovrà analizzare costantemente le performance e i trend di mercato, supportare le strategie tariffarie e distribuire a...

Experteer Italy cerca un analista per il Revenue Management a Roma. La risorsa dovrà analizzare costantemente le performance e i trend di mercato, supportare le strategie tariffarie e distribuire anal...

Amazon is seeking a Vendor Manager for their Turbigo, Italy location. In this role, you will manage relationships with vendors, identify customer needs, and improve product selection. Key responsibili...

Experteer Overview

As Associate Analytics Manager and Sales Enablement, you will centralize and interpret large datasets to uncover actionable insights that guide commercial decisions. You’ll rebuil...

Experteer Italy cerca un professionista per il ruolo di Controller a Lainate (MI). Il candidato ideale avrà una laurea in Economia e Commerce e almeno 3 anni di esperienza.

Il ruolo prevede l...

Experteer Italy cerca un professionista per il ruolo di Controller a Lainate (MI). Il candidato ideale avrà una laurea in Economia e Commerce e almeno 3 anni di esperienza.

Il ruolo prevede l...

Experteer Overview

As Associate Analytics Manager and Sales Enablement, you will centralize and interpret large datasets to uncover actionable insights that guide commercial decisions....

Experteer Italy is seeking an Associate Analytics Manager and Sales Enablement expert to centralize and interpret large datasets for informed commercial decisions. This role involves rebuilding das...

Adecco is seeking a Data Manager_Automotive based in Rome. The chosen candidate will be responsible for gathering and organizing data to monitor performance for Services & Insurance, collaborating...

Il Gestore Analytics si concentra principalmente sull'infrastruttura, la qualità e la distribuzione dei dati: progetta pipeline dati, gestisce i repository e crea dashboard operative. Il Data Scientist invece è orientato alla modellazione predittiva e all'analisi statistica avanzata, sviluppando algoritmi e modelli per estrarre insight complessi. In molte organizzazioni i due ruoli collaborano strettamente: il Gestore Analytics fornisce dataset puliti e facilmente accessibili mentre il Data Scientist applica tecniche di machine learning. Le competenze sovrapposte includono la conoscenza dei dati, la capacità di interpretazione e l'uso di linguaggi come Python o R, ma differiscono per focus e responsabilità operative.

Gli strumenti tipici includono database relazionali e non relazionali (PostgreSQL, MySQL, BigQuery), strumenti ETL (Airflow, Talend, dbt), piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) e tool di BI (Power BI, Tableau, Looker). Per il trattamento e l'automazione si utilizzano linguaggi come SQL e Python; per la gestione dei workflow Airflow o strumenti simili. Strumenti di data catalog e governance (Collibra, Alation) e soluzioni di monitoraggio della qualità dati completano il set. La scelta dipende dalla maturità tecnologica dell'azienda e dall'ecosistema cloud adottato.

Un percorso consigliato prevede una laurea in discipline quantitative (Statistica, Matematica, Informatica, Economia, Ingegneria) seguita da specializzazioni in Data Science, Business Intelligence o Big Data. Corsi pratici su SQL, Python, ETL e BI sono fondamentali. Master o corsi professionalizzanti su data engineering e certificazioni cloud (AWS, Azure) aumentano l'occupabilità. È utile anche acquisire competenze in data governance e normative privacy. L'esperienza pratica tramite progetti, tirocini o lavori su dataset reali è spesso più determinante delle sole qualifiche accademiche.

Le offerte possono richiedere da 2 a 5+ anni di esperienza a seconda del livello di seniority. Per posizioni junior si richiedono solide basi in SQL, capacità di analisi e familiarità con almeno uno strumento BI; per ruoli senior è richiesta esperienza nella progettazione di architetture dati, gestione di team o progetti, e competenze cloud avanzate. Valutate esempi concreti di progetti indicati nel CV (pipeline costruite, dashboard implementate, miglioramenti della qualità dati) e la capacità di comunicare impatti di business ottenuti tramite analytics.

Le prospettive includono avanzamenti verso ruoli di Lead Analytics, Data Engineering Manager o Head of Analytics, con possibile transizione a posizioni di prodotto o consulenza specializzata. La retribuzione varia in base a esperienza, settore e area geografica: posizioni junior possono partire da livelli salariali base medi, mentre ruoli senior o manageriali offrono compensi significativamente superiori, soprattutto in grandi aziende tecnologiche o in consulenza. Bonus, stock option e benefit legati a formazione e smart working sono sempre più comuni. La crescita professionale dipende dall'upskilling tecnico e dalla capacità di generare valore di business.

Il GDPR impone obblighi stringenti sulla raccolta, conservazione e trattamento dei dati personali; il Gestore Analytics deve garantire che pipeline, dataset e dashboard rispettino i principi di minimizzazione, limitazione della finalità e sicurezza. Questo comporta implementare processi di anonimizzazione o pseudonimizzazione, definire controlli di accesso, mantenere tracciabilità dei consensi e collaborare con DPO e team legali. La conformità influenza anche la progettazione dei modelli e le policy di retention. Integrare criteri privacy by design nelle fasi di sviluppo è essenziale per ridurre rischi legali e reputazionali.