Negli ultimi anni, pochi ruoli hanno guadagnato tanta rilevanza quanto quelli dei data engineer e data analyst.

Eppure, nonostante l’enorme richiesta di questi professionisti, il loro lavoro rischia spesso di rimanere intrappolato in un paradosso: produrre informazioni senza garantirne l’utilizzo effettivo.

Il problema non risiede nella mancanza di competenze tecniche.

Al contrario, chi opera in questo settore padroneggia strumenti avanzati come SQL, Python e piattaforme per l’elaborazione di dati su larga scala.

Innumerevoli ore di lavoro vengono investite nel perfezionamento di pipeline, nell’ottimizzazione dei database e nella creazione di dashboard sofisticate.

Ma alla fine, tutto questo sforzo si traduce davvero in un impatto significativo?

Dati che restano sulla carta

Immagina un ufficio pieno di report stampati e mai letti.

Nel contesto digitale, questo scenario si traduce in dashboard dimenticate, pipeline sottoutilizzate e metriche che nessuno consulta. È una situazione che molti professionisti dei dati conoscono bene, anche se raramente viene discussa apertamente.

Perché accade?

Spesso, l’attenzione si concentra esclusivamente sul ‘come’.

Come elaborare, come rappresentare, come strutturare. Mai abbastanza sul perché.

Di conseguenza, molte soluzioni, per quanto tecnicamente brillanti, finiscono per non rispondere alle reali esigenze di business, diventando esercizi accademici privi di applicazioni pratiche.

Da esecutori a partner strategici

Il punto di svolta per un professionista dei dati arriva quando smette di considerarsi un semplice esecutore e comincia a pensare come un partner strategico.

Questo cambiamento richiede una profonda riflessione: non basta soddisfare le richieste operative; è fondamentale chiedersi quale valore aggiunto il proprio lavoro può portare all’organizzazione nel suo complesso.

Come fare questo salto? Ecco alcune riflessioni:

1. Leggere tra le righe delle richieste: quando un responsabile chiede un report o una nuova metrica, il professionista dei dati deve andare oltre la superficie. La vera domanda non è quasi mai esplicita: ‘Quanto stiamo spendendo per il marketing?’ potrebbe tradursi in esigenze più complesse, come misurare l’efficacia delle campagne, identificare canali poco sfruttati o migliorare il ROI. Questa capacità di andare oltre le richieste esplicite rappresenta il primo passo per costruire soluzioni davvero utili;
2. Parlare il linguaggio del business: dati e numeri sono universali, ma il loro significato dipende dal contesto. Un data analyst efficace sa tradurre metriche tecniche in insight chiari e comprensibili per i decision-maker. Spesso, questo significa spostare il focus dalle tabelle alle narrazioni. I numeri, per quanto precisi, rimangono privi di valore se non vengono accompagnati da una storia che li colleghi agli obiettivi aziendali e che spieghi come possono ispirare azioni concrete;
3. Misurare l’impatto del proprio lavoro: non basta creare pipeline o dashboard; è fondamentale monitorarne l’utilizzo e l’impatto. Chi le consulta? Come influiscono sulle decisioni strategiche? Quali problemi hanno aiutato a risolvere? Queste domande consentono di verificare se il proprio lavoro sta generando un valore reale per l’organizzazione, andando oltre il mero adempimento operativo;
4. Anticipare le esigenze del business: il valore di un professionista dei dati non risiede solo nella capacità di rispondere alle richieste, ma anche nella proattività nell’identificare problemi e opportunità. Ad esempio, rilevare trend emergenti nei dati prima che diventino problematici consente di posizionare l’azienda in vantaggio rispetto ai concorrenti. Questa visione anticipatoria trasforma il professionista dei dati da figura operativa a risorsa strategica;

Il ruolo dei leader dei dati

Questo cambio di prospettiva non riguarda solo i singoli professionisti.

I leader del settore hanno una responsabilità cruciale: creare un ecosistema che valorizzi i dati e il loro utilizzo strategico.

Che significa definire priorità chiare, allineate agli obiettivi strategici dell’organizzazione; fornire al team contesto e autonomia per esplorare soluzioni innovative; celebrare i successi che dimostrano un impatto reale, per rafforzare la cultura dell’analisi basata sui dati.

Dati che fanno la differenza

I dati rappresentano una enorme opportunità.

La loro potenza, però, è nulla senza direzione.

Per i professionisti dei dati, la sfida è andare oltre la competenza tecnica e diventare agenti di cambiamento.

Questo richiede il coraggio di uscire dalla comfort zone, mettere in discussione le richieste superficiali e focalizzarsi sull’impatto a lungo termine.

Alla fine, il successo di un data engineer o di un data analyst non si misura dal numero di righe di codice scritte o dal volume dei report prodotti, ma dalla capacità di influenzare positivamente le decisioni e il futuro di un’organizzazione.

Quindi, la prossima volta che affronti un nuovo progetto, chiediti: sto semplicemente creando dati o sto costruendo valore?

Solo ponendoci questa domanda possiamo trasformare il nostro approccio e rendere il lavoro sui dati davvero significativo.