Lavoro con i dati. Li osservo, li interrogo, li organizzo. E da questa relazione quotidiana nasce una passione concreta: quella per l’analisi, la scoperta e il miglioramento continuo.
Mi occupo di tutto il ciclo di vita del dato: dalla raccolta alla trasformazione, dall’analisi descrittiva fino all’implementazione di modelli predittivi. Ogni fase ha un suo fascino, ogni passaggio è cruciale per garantire valore a chi poi quei dati deve interpretarli, usarli per prendere decisioni o orientare strategie.
Dal dato grezzo all’informazione utile
La prima sfida è sempre la qualità. Dati mal strutturati, ridondanti, sporchi: chi lavora in questo ambito sa che spesso la parte più impegnativa è rendere il dato “parlante”. Utilizzo strumenti di data wrangling e librerie Python come Pandas, NumPy e OpenPyXL per trasformare dataset complessi in strutture leggibili, coerenti e pronte all’analisi.
In molti progetti mi sono trovato a progettare pipeline automatiche che permettono l’ingestion e la pulizia di dati provenienti da fonti eterogenee: database relazionali, API, fogli Excel e report PDF. Il mio obiettivo non è solo ottenere dati puliti, ma anche costruire processi ripetibili, efficienti e manutenibili.
Analisi, dashboard e narrazione
Una volta che il dato è pronto, inizia il lavoro più stimolante: capire cosa racconta. Attraverso strumenti di BI come Power BI, e con l’ausilio di DAX e modellazione tabellare secondo il metodo dimensionale (Kimball), costruisco viste e report capaci di fornire valore reale a chi deve leggere quei dati.
L’analisi non è solo una questione tecnica: è anche una forma di narrazione. Ogni dashboard è una storia, e va costruita con cura, semplicità e orientamento all’utente finale. Lavoro spesso con stakeholder di diverse aree (marketing, operation, finance), cercando di tradurre bisogni in modelli e grafici informativi.
Dati che guardano al futuro
Negli ultimi anni ho sviluppato un interesse sempre più forte per il machine learning. Non solo come insieme di tecniche statistiche, ma come approccio per trasformare l’analisi in previsione.
Che si tratti di classificare, prevedere una tendenza, o segmentare clienti, l’obiettivo è sempre lo stesso: estrarre valore predittivo che possa supportare decisioni concrete.
Non solo codice, ma metodo
Non mi limito a scrivere codice: progetto soluzioni. Questo significa adottare un approccio rigoroso e ripetibile, documentare il lavoro, scrivere funzioni manutenibili, e collaborare con team di sviluppo o di business per garantire che il risultato finale sia utile e integrato nei processi aziendali.
Uso Python perché è flessibile, potente e ben supportato, ma non sono vincolato a un unico strumento. Dove serve, integro il lavoro con SQL, Power Query, VBA o con linguaggi più orientati alla reportistica. Il mio obiettivo è sempre la concretezza: fornire una soluzione funzionale, chiara e durevole.
Formazione e contaminazione
Sono laureato in Informatica, e nel corso del tempo ho arricchito il mio percorso con esperienze nel mondo dell’analisi aziendale e della formazione. Ho lavorato su progetti interni ed esterni, in contesti strutturati e agili. Questo mi ha permesso di sviluppare una sensibilità particolare nel comprendere i bisogni delle persone e nel tradurli in soluzioni data-driven.
Credo nella condivisione della conoscenza e nell’importanza della formazione continua. Per questo ho deciso di aprire questo blog: per raccontare, spiegare e magari aiutare altri professionisti (o aspiranti tali) a orientarsi nel vasto mondo dei dati.
Un lavoro che è anche passione
Per me l’analisi dei dati non è solo un lavoro: è una forma di pensiero. Un modo per leggere la realtà, per scomporla e capirla meglio. Non smetto mai di stupirmi di quanto possiamo scoprire guardando i numeri con occhi diversi. Ogni progetto è un puzzle, ogni dato un tassello.
Se sei alla ricerca di qualcuno che ti aiuti a mettere ordine nei dati, a leggerli con occhi critici e a trasformarli in strumenti decisionali, potremmo avere molto in comune.