Ogni organizzazione, oggi, produce dati: transazioni, sensori, log di sistema, interazioni, questionari, immagini. Il punto non è più raccoglierli (quello avviene comunque), ma capire cosa farne. È qui che entra in gioco la data analysis, la disciplina che trasforma numeri grezzi in decisioni strategiche.
Per un centro di ricerca e sviluppo come PMF Research, che dal 2003 lavora su AR/VR, intelligenza artificiale (IA), IoT, blockchain e big data, l’analisi dei dati non è un servizio accessorio: è lo strato che tiene insieme quasi tutti i progetti di innovazione, finanziati con risorse nazionali ed europee.
Oggi vedremo cos’è la data analysis, come funziona, chi se ne occupa e perché è diventata una componente ricorrente nei bandi. Scopri di più! Continua a leggere.
Indice dei contenuti
Cosa si intende per data analysis?
La data analysis, che in italiano vuol dire letteralmente analisi dei dati, è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati grezzi in informazioni utili, che corroborino il processo decisionale. È un campo interdisciplinare che combina statistica, informatica e business intelligence.
La definizione, però, ci dice solo metà della storia. L’analisi dei dati non si limita a organizzare le informazioni: mira a interpretarle, facendo emergere tendenze, correlazioni e relazioni nascoste che nessuno aveva cercato prima. Ed è un processo iterativo: ogni ciclo di analisi genera nuove domande, che richiedono nuovi dati e nuove verifiche.
Un secondo elemento distingue una buona analisi da un semplice report: la capacità di tradurre il risultato tecnico in una raccomandazione comprensibile ai decisori. Un modello statistico impeccabile che nessuno sa leggere non produce, infatti, alcun valore.
Come funziona l’analisi dei dati? Le 4 fasi
Il processo di data analysis è strutturato, tipicamente, in 4 fasi.
1. Raccolta dei dati
Si identificano le fonti (database interni, sensori IoT, piattaforme online, open data, questionari, ecc.) e si acquisiscono i dati. A seguire, la pianificazione è decisiva: un campione non rappresentativo porta a conclusioni sbagliate, anche con la migliore delle analisi a valle. In questa fase, oltretutto, vanno considerati i vincoli etici e normativi, GDPR incluso.
2. Pulizia e preparazione
I dati reali sono quasi sempre “sporchi”: valori mancanti, formati incoerenti, duplicati, errori di battitura. Questa fase (normalizzazione, codifica delle variabili, feature engineering, aggregazione) è senz’altro la più costosa in termini di tempo e vale il vecchio adagio “garbage in, garbage out”, che vuol dire “spazzatura dentro, spazzatura fuori” e si riferisce al fatto che se si inseriscono dati errati, il sistema restituirà inevitabilmente risultati sbagliati o inutili.
3. Analisi vera e propria
Durante l’analisi si applicano tecniche appropriate: test statistici, algoritmi di machine learning, text mining, analisi delle serie temporali. La scelta dipende dalla domanda di partenza, non dallo strumento disponibile.
4. Validazione e comunicazione
I risultati vanno verificati per robustezza e generalizzabilità, poi restituiti attraverso dashboard, visualizzazioni e report leggibili dagli stakeholder.
Quanti tipi di data analysis esistono?
Le tecniche di analisi dei dati sono organizzate in 4 livelli di maturità crescente, ciascuno associato a una domanda diversa:
- Analisi descrittiva ➝ Cosa è successo? Sintetizza i dati con misure di tendenza, distribuzioni di frequenza e visualizzazioni. È la base di ogni reportistica.
- Analisi diagnostica ➝ Perché è successo? Cerca le cause, attraverso drill-down, analisi delle correlazioni e benchmarking.
- Analisi predittiva ➝ Cosa potrebbe succedere? Usa dati storici, regressioni, serie temporali e modelli di machine learning per stimare scenari futuri.
- Analisi prescrittiva ➝ Cosa conviene fare? Ottimizzazione, simulazione e sistemi di supporto alle decisioni suggeriscono l’azione migliore tenendo conto dei vincoli.
A monte di tutti, l’analisi esplorativa serve a orientarsi in un dataset nuovo e a formulare le ipotesi da testare.
Gli strumenti dell’analisi dei dati
Non esiste uno strumento universale: la scelta dipende dal volume dei dati, dalla complessità dell’analisi e dalle competenze del team. Gli strumenti più diffusi sono:
- SQL e database NoSQL, per interrogare dati strutturati e non strutturati;
- Python, con l’ecosistema Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn e i framework di deep learning TensorFlow e PyTorch;
- R, per statistica avanzata e ricerca accademica;
- Power BI, Tableau e Looker Studio, per dashboard e data visualization;
- Microsoft Excel, ancora insostituibile per analisi rapide e su scala ridotta.
Nella pratica, un progetto reale ne combina più d’uno, sfruttando i punti di forza di tutti.
Cosa fa un data analyst?
Il data analyst è la figura professionale che presidia il processo di analisi dei dati. La sua mansione centrale, in una parola, è la traduzione: trasforma cioè dati grezzi in informazioni utili per le decisioni di business o di progetto.
Le sue attività tipiche sono:
- raccogliere dati e condurre ricerche sulle fonti;
- selezionare le informazioni rilevanti e scartare il rumore;
- organizzare i dati e costruire cluster;
- applicare metodologie statistiche;
- individuare correlazioni, trend e modelli ricorrenti;
- creare e aggiornare la reportistica;
- comunicare i risultati agli stakeholder.
Sul piano tecnico servono basi solide di matematica, statistica e informatica, padronanza di SQL, di almeno un linguaggio tra Python e R e dimestichezza con gli strumenti di data visualization e business intelligence. Sul piano delle soft skill contano ragionamento logico, problem solving, precisione e soprattutto capacità comunicativa.
Il data analyst va distinto da due figure vicine. Il data scientist parte dagli stessi dati ma progetta modelli matematici e predittivi, con largo uso di machine learning. Il data engineer costruisce e mantiene l’infrastruttura (pipeline, architetture, accessibilità dei dati) rendendo possibile il lavoro degli altri due.
Quanto guadagna un data analyst?
Le retribuzioni variano sensibilmente in base a seniority, settore e area geografica. Secondo le rilevazioni più recenti dei principali portali di benchmark retributivo, in Italia lo scenario è indicativamente questo:
- Junior con esperienza 0-2 anni: 26.000-32.000 €
- Mid-level con esperienza 3-5 anni: 35.000-45.000 €
- Senior con esperienza oltre i 5 anni 48.000-65.000 €
Lo stipendio medio nazionale si colloca, quindi, intorno ai 30.000–36.000 euro lordi annui. Le retribuzioni più alte si concentrano nei settori ICT, bancario, assicurativo, farmaceutico ed e-commerce e nei poli tecnologici di Milano e Roma. Il confronto internazionale resta sfavorevole: in Germania i profili intermedi viaggiano tra i 55.000 e i 70.000 euro, ma il divario si sta riducendo per effetto della scarsità di professionisti qualificati.
La data analysis nei progetti di ricerca
C’è un aspetto della data analysis che raramente appare negli articoli divulgativi, ma che è decisivo per imprese, università ed enti: l’analisi dei dati è ormai un work package trasversale in quasi tutti i programmi di finanziamento.
Horizon Europe, i bandi FESR regionali, i programmi nazionali di ricerca e sviluppo, Erasmus+, i fondi per la transizione verde e digitale delle PMI: in tutti questi contesti la raccolta e l’elaborazione dei dati non è un dettaglio, ma un requisito valutativo. I bandi chiedono metodologie di analisi esplicitate, indicatori misurabili, data management plan conformi al GDPR, validazione dei risultati e campagne di disseminazione.
Tradotto: un consorzio che presenta un progetto senza una componente di data analysis parte con un forte handicap già in fase di valutazione. E costruire quella componente richiede un partner che abbia lavorato a quei meccanismi.
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PMF Research è un centro di ricerca e sviluppo in ICT con sede a Catania, iscritto alla Sezione Speciale PMI Innovative del Registro delle Imprese.
Le nostre attività di R&S hanno ottenuto sovvenzioni dal PON Imprese e Competitività, dal PON MIUR Ricerca e Competitività 2007-2013, dal PO FESR e dal POR Sicilia, da Erasmus+ e dal Lifelong Learning Programme.
Tra i progetti realizzati: SECESTA ViaSafe e AMELIE, finanziati dal PO FESR Sicilia 2014/2020; MINERVA, finanziato dal PON Imprese e Competitività 2014-2020; e Age-SenseAI, progetto PNRR (Missione 4 “Istruzione e ricerca” – Componente 2 – Investimento 1.3, NextGenerationEU) concluso nel 2025, in cui PMF Research ha coordinato il work package dedicato alla rappresentazione e visualizzazione dei dati e ha progettato la piattaforma cloud su architettura AWS in cui confluiscono i dati della rete sensoriale e gli algoritmi di intelligenza artificiale. Proprio Age-SenseAI mostra il tipo di contributo che portiamo in un consorzio: fusione dei dati provenienti da fonti eterogenee, elaborazione con tecniche di AI e restituzione dei risultati in forma leggibile.
Se stai costruendo un partenariato per un progetto, nazionale o europeo, che prevede raccolta, elaborazione o analisi dei dati, possiamo affiancarti come partner tecnico o scientifico: dalla definizione dell’approccio metodologico alla progettazione dell’architettura dati, dallo sviluppo dei modelli analitici alla validazione dei risultati e alla loro comunicazione.
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