Un analytics engineer modella, testa e mantiene dati di analytics affidabili per l'uso aziendale e dell'IA. Il ruolo si colloca tra data engineering e analytics: trasforma tabelle grezze del warehouse in metriche governate, join riutilizzabili e logica di business validata su cui dashboard e sistemi di IA possono fare affidamento.
Nella sicurezza informatica, questo è importante perché fondamenta dati deboli possono nascondere frodi, distorcere il rilevamento e rendere inaffidabili gli output dell'IA. Se una metrica è definita in modo diverso tra strumenti, gli attaccanti o modifiche negligenti possono sfruttare la confusione per mascherare anomalie o gonfiare una falsa fiducia. Gli analytics engineer difendono da questo scostamento con il controllo di versione, la lineage e pipeline di validazione, così le modifiche alle metriche sensibili sono verificabili e riproducibili. In pratica, aiutano i team di sicurezza e IA a rispondere a una domanda critica: quali numeri sono sicuri da usare per automatizzare le decisioni?