Il panorama dei ruoli professionali legati alla gestione dei dati è ampio e diversificato, ognuno con compiti specifici e competenze necessarie. Il Data Manager è una figura professionale cruciale nel settore IT e nell’ambito della gestione dei dati, per tutte le aziende che desiderano sfruttare al meglio le proprie risorse informative, garantendo al contempo che queste siano gestite in modo sicuro e conforme alle normative. Le attività del Data Manager si focalizzano sulla corretta gestione del ciclo di vita dei dati.
- gestione dei flussi di dati: assicurare l’acquisizione, la validazione e l’archiviazione dei dati in modo efficiente e sicuro;
- garanzia della qualità dei dati: implementare protocolli per la pulizia e la verifica dei dati per mantenere l’integrità dei database;
- sviluppo di politiche per i dati: formulare regole e procedure per la gestione dei dati in conformità con le leggi vigenti sulla privacy e la protezione dei dati;
- interfaccia tra reparti: collaborare con altri reparti tecnici e operativi per supportare l’utilizzo dei dati in iniziative aziendali;
- supervisione degli accessi ai dati: monitorare chi accede ai dati e come questi vengono utilizzati, per prevenire abusi o perdite di dati.
Questo ruolo richiede una solida competenza in informatica e analisi dei dati, oltre a un’ottima conoscenza delle normative specifiche del settore.
Indice dei contenuti
Cosa fa il Data Manager in azienda
L’obiettivo principale del Data Manager consiste nel supportare individui, entità aziendali e dispositivi interconnessi nell’ottimizzazione dell’utilizzo dei dati, nel pieno rispetto delle normative e delle politiche vigenti. Questo permette di compiere scelte informate e di attuare strategie che portino al massimo beneficio per l’organizzazione.
- Creazione e mantenimento di database: progetta schemi di database che supportano le operazioni aziendali senza compromettere la velocità e l’accessibilità. Questo include la scelta del tipo di database (relazionale, non relazionale, distribuito) e l’implementazione di misure per assicurare l’integrità dei dati, come l’uso di transazioni ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità) e backup regolari.
- Miglioramento dei sistemi di raccolta dati: ottimizzare i metodi di acquisizione dei dati per assicurare che le informazioni siano raccolte in modo uniforme e standardizzato. Ciò può includere l’automatizzazione della raccolta dati attraverso API, formulari online, o sistemi IoT, e la verifica della qualità dei dati all’ingresso per minimizzare errori e omissioni.
- Implementazione di software di gestione dati: selezione e configurazione di software specializzati come sistemi per il Data Warehousing (per esempio, Oracle Data Warehouse) e strumenti di Data Mining (come KNIME o RapidMiner). Questi strumenti aiutano a consolidare dati da diverse fonti, facilitano l’analisi complessa e supportano la visualizzazione dei dati per le decisioni strategiche.
- Monitoraggio e analisi del flusso dei dati: utilizzo di piattaforme di Business Intelligence (BI) come Tableau o Power BI per creare dashboard che monitorano le metriche chiave e analizzano le tendenze. Questo consente di identificare rapidamente aree di miglioramento, prevedere le tendenze di mercato e informare la presa di decisioni aziendale.
- Gestione della sicurezza dei dati: implementazione di strategie di sicurezza come la cifratura dei dati, l’autenticazione multifattore e i protocolli di sicurezza di rete per proteggere i dati sensibili. Il Data Manager collabora con il team IT per assicurare che tutte le misure di sicurezza siano aggiornate e in grado di respingere gli attacchi più recenti.
- Educazione e formazione del personale: organizzazione di sessioni di formazione per il personale su come trattare i dati sensibili e su come utilizzare in modo sicuro i sistemi di gestione dei dati. Ciò è vitale per prevenire errori umani che possono portare a violazioni di dati.
Cosa distingue il Data Manager da Data Scientist, CDO e figure simili
Il Data Manager garantisce che i processi di gestione dei dati siano efficienti e sicuri, il CDO sviluppa e dirige le strategie di gestione dei dati a livello aziendale. Il Data Scientist, d’altra parte, utilizza i dati per guidare l’innovazione e il processo decisionale attraverso analisi complesse, e il Data Specialist si concentra su aspetti più tecnici e specializzati della manipolazione e analisi dei dati.
- Data Manager
- Focalizzato sulla gestione operativa dei dati, assicurando che i processi di raccolta, archiviazione e gestione dei dati siano efficienti e sicuri.
- Responsabile per la manutenzione dell’integrità dei dati e della loro disponibilità per l’uso all’interno dell’organizzazione.
- Chief Data Officer (CDO)
- Una posizione di alto livello che si occupa della strategia dati a livello aziendale.
- Supervisiona l’utilizzo dei dati in tutta l’azienda, promuove l’innovazione basata sui dati e assicura che le politiche di gestione dei dati siano allineate con gli obiettivi aziendali.
- Agisce come ponte tra l’amministrazione aziendale e i reparti IT e dati, spesso riportando direttamente al CEO.
- Data Scientist
- Specializzato nell’analisi avanzata dei dati, utilizzando statistiche, machine learning e tecniche di analisi predittiva per estrarre informazioni utili dai dati.
- Lavora su progetti specifici per risolvere problemi complessi e generare insights che possano influenzare le decisioni strategiche.
- Data Specialist
- Una denominazione più generica che può riferirsi a professionisti che lavorano specificamente con subset di dati, come un Data Analyst, un Data Engineer, o un Database Administrator.
- Si concentra su compiti più specifici, come l’analisi dei dati per specifici reparti, la progettazione e l’ottimizzazione delle infrastrutture di dati, o la gestione quotidiana dei database.
Dove lavora il Data Manager
Molti tra i leader nelle grandi aziende di tecnologia, come Facebook, Google, e Amazon, hanno nei loro ranghi esperti di data management che giocano ruoli cruciali nel successo aziendale. Il Data Manager può lavorare in una varietà di settori, data la natura trasversale della gestione dei dati che si applica a molteplici ambiti aziendali.
Questi esempi illustrano il ruolo del Data Manager nelle strategie di sviluppo e innovazione di un’organizzazione:
Settore sanitario
- Gestione dei registri elettronici dei pazienti (EHR): assicura che i sistemi di registrazione e archiviazione dei dati dei pazienti siano conformi alle normative come il GDPR in Europa o l’HIPAA negli Stati Uniti, garantendo la protezione delle informazioni sensibili.
- Supporto alla ricerca clinica: coordina la raccolta e l’analisi dei dati provenienti da studi clinici, facilitando la condivisione sicura di questi dati tra ricercatori e istituzioni, senza compromettere la riservatezza del paziente.
Finanza e banche
- Monitoraggio delle transazioni per il rilevamento delle frodi: utilizza algoritmi avanzati di analisi dei dati per identificare schemi di transazioni sospette, contribuendo a prevenire frodi finanziarie.
- Conformità normativa: garantisce che tutte le operazioni di dati siano in linea con le leggi finanziarie, come la Dodd-Frank Act negli USA o la direttiva MiFID II in Europa, che regolano la trasparenza delle transazioni finanziarie.
Tecnologia e telecomunicazioni
- Analisi del traffico di rete: ottimizza la gestione del traffico dati per migliorare la qualità del servizio, analizzando i pattern di utilizzo dei dati per prevedere e risolvere congestioni o malfunzionamenti di rete.
- Sviluppo di prodotti basati su AI: collabora con i team di sviluppo per integrare i dati raccolti in soluzioni basate su intelligenza artificiale, personalizzando l’esperienza utente e migliorando l’efficacia delle tecnologie proposte.
Retail e e-commerce
- Personalizzazione dell’esperienza cliente: analizza i dati di acquisto e le preferenze dei clienti per offrire raccomandazioni personalizzate e migliorare la soddisfazione del cliente.
- Ottimizzazione della supply chain: utilizza dati storici e in tempo reale per prevedere la domanda di prodotti, ottimizzando i livelli di stock e la logistica per ridurre i costi e migliorare l’efficienza.
Governo e settore pubblico
- Gestione dei dati per la sicurezza pubblica: analizza dati provenienti da diverse agenzie governative per coordinare gli sforzi in situazioni di emergenza o per il controllo del crimine.
- Sviluppo urbano e pianificazione: utilizza dati demografici e geospaziali per supportare la pianificazione urbana e lo sviluppo di infrastrutture, assicurando che le decisioni siano basate su dati accurati e aggiornati.
Lo stipendio del Data Manager
Per i Data Manager all’inizio della loro carriera, lo stipendio può partire da circa 30.000 a 40.000 euro annui lordi. Con l’acquisizione di esperienza e competenze più specializzate, lo stipendio può crescere significativamente.
- Professionisti con esperienza: Data Manager con una solida esperienza e competenze specialistiche in settori ad alta domanda possono aspettarsi stipendi che variano da 50.000 a 70.000 euro annui lordi o anche più, specialmente se lavorano per grandi aziende o in settori altamente regolamentati come il finanziario o il farmaceutico.
- Ruoli senior o strategici: in posizioni di alto livello, come quella di un Chief Data Officer, lo stipendio può facilmente superare gli 80.000 euro annui lordi, arrivando anche oltre i 100.000 euro in grandi multinazionali o in aziende che dipendono fortemente dalla gestione e analisi dei dati.
Oltre allo stipendio base, molti Data Manager possono ricevere ulteriori benefici come bonus, partecipazione agli utili, e compensi basati sulle prestazioni, che possono aumentare notevolmente la remunerazione totale.
Competenze e tecnologie del Data Management
Queste competenze abilitano il Data Manager a gestire efficacemente i flussi di dati all’interno dell’organizzazione e facilitano la trasformazione dei dati in asset strategici che possono guidare decisioni e innovazioni a tutti i livelli aziendali.
Database
Il Database Management coinvolge la creazione, la manutenzione e l’ottimizzazione di database per assicurare che siano sicuri, efficienti e accessibili.
- Progettazione di Database: creazione di schemi efficienti e mantenimento dell’integrità dei dati tramite normalizzazione.
- Amministrazione: ottimizzazione delle prestazioni tramite tuning delle query e gestione di backup e piani di recupero.
- Sicurezza: implementazione di controlli d’accesso e cifratura per proteggere i dati.
- Integrazione e Migrazione: utilizzo di strumenti ETL per la movimentazione dei dati e gestione delle migrazioni tra diverse piattaforme.
- Tecnologie: padronanza dei database sia relazionali (come MySQL, Oracle) che NoSQL (come MongoDB), e competenza nell’uso di strumenti di amministrazione specifici.
Programmazione
Queste abilità di programmazione permettono al Data Manager di supportare operazioni complesse di dati e di contribuire alla creazione di sistemi dati robusti e affidabili. Per esempio potrebbe essere necessaria la scrittura di script per automatizzare il trattamento e l’analisi dei dati.
- Automazione: sviluppo di script per automatizzare la raccolta, il trattamento e l’analisi dei dati, riducendo l’errore umano e migliorando l’efficienza.
- Sviluppo di applicazioni: creazione di interfacce utente e API che permettono agli utenti di interagire facilmente con i dati e i sistemi di gestione dati.
- Linguaggi principali: utilizzo di SQL per manipolazione e interrogazione dei database, Python per la sua versatilità nell’analisi dati e automazione, e R per analisi statistiche avanzate.
- Integrazione di sistemi: collegamento di diverse piattaforme di dati e applicazioni per una gestione dati fluida e coerente.
Data Warehousing e ETL
Le competenze in Data Warehousing e ETL sono fondamentali per supportare decisioni basate sui dati all’interno dell’organizzazione, assicurando l’accessibilità e l’affidabilità delle informazioni.
- Data Warehousing: progettazione e gestione di architetture di data warehouse per consolidare dati da diverse fonti aziendali, permettendo analisi e reporting centralizzati.
- ETL (Extract, Transform, Load): impiego di processi ETL per trasferire dati tra sistemi, trasformarli per assicurare coerenza e caricarli nei data warehouse per l’analisi.
- Strumenti e tecnologie: utilizzo di strumenti specifici come Informatica PowerCenter per le operazioni ETL complesse e software come Oracle Data Warehouse per il storage e l’analisi dei dati.
- Ottimizzazione: miglioramento continuo dei processi per garantire la velocità, l’efficienza e la qualità dei dati nel data warehouse.
Data Mining e analisi statistica
Le competenze in Data Mining e analisi statistica permettono di trasformare grandi quantità di dati grezzi in informazioni preziose per l’organizzazione.
- Estrazione di informazioni: utilizzo di tecniche di data mining per identificare pattern, correlazioni e trend nascosti nei dati.
- Modelli predittivi: applicazione di metodi statistici e modelli di machine learning per prevedere comportamenti e risultati futuri.
- Strumenti di analisi: impiego di software come SAS per analisi avanzate e R per statistiche e modellazione predittiva.
- Ottimizzazione decisionale: fornitura di insight quantitativi che supportano decisioni aziendali strategiche e operative.
Big Data
Le competenze in Big Data Technologies sono essenziali per analizzare e gestire efficacemente enormi volumi di dati, guidando l’innovazione e migliorando la competitività aziendale.
- Architetture scalabili: implementazione e gestione di soluzioni come Hadoop e Spark che supportano l’elaborazione distribuita di grandi set di dati.
- Gestione dei dati non strutturati: uso di database NoSQL come MongoDB e Cassandra per gestire dati non relazionali a grande velocità.
- Analisi in tempo reale: sviluppo di capacità di analisi in tempo reale con tecnologie come Apache Storm e Kafka per monitorare e reagire a eventi mentre accadono.
- Integrazione di piattaforme: collegamento di diverse tecnologie di Big Data per creare un ecosistema integrato che supporta una gestione dati avanzata.
Business Intelligence (BI)
La Business Intelligence (BI) permette al Data Manager di trasformare i dati in asset strategici che guidano la pianificazione e l’implementazione di azioni aziendali efficaci.
- Visualizzazione dei dati: creazione di dashboard interattivi e report che visualizzano chiaramente metriche e trend chiave per facilitare la comprensione e la decisione.
- Analisi e reporting: utilizzo di strumenti BI per estrarre, analizzare e presentare dati, supportando così decisioni basate su informazioni concrete.
- Strumenti BI principali: competenza nell’utilizzo di software come Tableau per visualizzazioni avanzate, Microsoft Power BI per l’integrazione con sistemi Microsoft, e QlikView per analisi associative.
- Supporto decisionale: fornitura di insight operativi e strategici che aiutano i leader aziendali a comprendere meglio le dinamiche di mercato e le performance interne.
Data Security and Compliance
Il Data Manager deve proteggere l’organizzazione da rischi legali e reputazionali, migliorando la fiducia dei clienti e dei partner nell’integrità dei dati aziendali.
- Protezione dei dati: implementazione di misure di sicurezza quali la cifratura dei dati, l’autenticazione multifattore e i firewall per proteggere i dati aziendali da accessi non autorizzati e da violazioni.
- Conformità normativa: garanzia che tutte le operazioni di dati rispettino le normative vigenti, come il GDPR in Europa o il CCPA in California, tramite la creazione e l’attuazione di politiche di conformità.
- Gestione dei rischi: identificazione e mitigazione dei rischi associati alla gestione dei dati, includendo audit regolari e valutazioni di vulnerabilità.
- Formazione del personale: educazione continua del personale sull’importanza della sicurezza dei dati e sulle pratiche migliori per mantenere l’integrità e la privacy dei dati.
Cloud Computing
Sfruttare le tecnologie cloud permette di migliorare l’accessibilità, la sicurezza e la scalabilità dei sistemi di dati, supportando così l’innovazione e la crescita aziendale.
- Scalabilità delle risorse: capacità di scalare le risorse di elaborazione e di storage in base alle necessità aziendali, utilizzando servizi cloud che permettono un adattamento flessibile e cost-effective.
- Migrazione dei dati al cloud: coordinamento della transizione dei dati da sistemi on-premise a soluzioni basate sul cloud, garantendo la continuità operativa e la minimizzazione delle interruzioni.
- Gestione della sicurezza nel cloud: implementazione di misure di sicurezza specifiche per il cloud, come la gestione delle identità e l’accesso, e la cifratura dei dati in transito e in riposo per proteggere le informazioni sensibili.
- Ottimizzazione dei costi: monitoraggio e gestione dell’uso delle risorse cloud per ottimizzare i costi, evitando sprechi di risorse e migliorando l’efficienza complessiva.
- Piattaforme principali: competenza nell’utilizzo di piattaforme cloud maggiori come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform, che offrono una vasta gamma di servizi e strumenti per la gestione dei dati.
Certificazioni per Data Manager
Le certificazioni possono rappresentare un valido riconoscimento delle competenze per un Data Manager e possono aiutare a migliorare la propria credibilità professionale e le opportunità di carriera
- Certified Data Management Professional (CDMP): offerta da DAMA International, questa certificazione è riconosciuta a livello globale e copre vari aspetti della gestione dei dati, come la data governance, la qualità dei dati, e la protezione dei dati.
- Microsoft Certified: Data Analyst Associate: questa certificazione dimostra la competenza nell’uso di strumenti Microsoft come Power BI per estrarre conoscenze dai dati aziendali.
- Certified Information Systems Security Professional (CISSP): offerta da (ISC)², questa certificazione è ideale per coloro che desiderano focalizzarsi sulla sicurezza dei dati. Copre ampi aspetti della sicurezza informatica e è altamente rispettata nel settore.
- Google Professional Data Engineer: questa certificazione conferma la capacità di progettare, costruire, operare e gestire soluzioni di dati sicure e scalabili su Google Cloud Platform.
- AWS Certified Big Data – Specialty: fornisce la validazione delle competenze per eseguire complesse analisi dei dati con AWS, mostrando la capacità di utilizzare le tecnologie AWS per elaborare dati e trarne insight.
