Nació y vivió en Uruguay hasta su graduación y visita sistemáticamente su país, por lo que por lengua y carácter ha simpatizado rápidamente con los equipos españoles que le han visitado. Desde 1994 ha sido asiduamente invitado por la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos de esta Universidad. Esta casado y con hijos y vive en Estados Unidos.

Él mismo se define como zootecnista especializado en genética cuantitativa.

Daniel Gianola es profesor de ciencias animales, bioestadística y de informática médica animal, y dirige los departamentos de la ciencia de la lechería de la universidad de Wisconsin-Madison. Gianola y Daniel Sorensen iniciaron la introducción de las técnicas bayesianas y MCMC en los métodos en la cría. Ha utilizado técnicas de simulación por ordenador basadas en cadenas de probabilidades condicionales, o cadenas de Markov en sus problemas estadísticos de mejora genética. Sus estudios han quedado recogidos en más de un centenar de artículos en revistas de alto impacto.

Las características productivas, reproductivas y de resistencias a enfermedades en animales son resultado de la expresión de miles de genes actuando concertadamente, y de influencias ambientales. Para su resolución se utilizan técnicas estadísticas bastante complejas, dado que hoy lo común es utilizar la inseminación artificial y el semen congelado en el ganado vacuno lechero, además de las técnicas de superovulación y transferencia embrionaria.

En los años 90 saltó a las revistas de estadística la posibilidad de utilizar integradores basados en cadenas de Harkov aleatorias, y el Dr. Pianola inmediatamente estudió su aplicación en los modelos altamente parametrizados que los genetistas animales utilizan. Hoy en día son una herramienta común que ha facilitado el que la estadística bayesiana se extienda al campo de la mejora genética animal para producir resultados. En el sistema bayesiano se asignan probabilidades directamente a los ítems de interés(los valores genéticos de las vacas) pero sin invocar una serie infinita de experimentos inexistentes y no es necesario que las muestras (la información disponible) sean de tamaño infinito. Hoy físicos, economistas, biólogos, ingenieros, sociólogos y arqueólogos han encontrado en el bayesiarismo las respuestas que la estadística clásica les negaba.

Ha recibido muchas distinciones a lo largo de su carrera académica