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Cos'è la Data Science?

La data science è una disciplina che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. La data science mostra i trend e produce insight che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi più innovativi.

Chi è il Data Scientist?

I data Scientist sono esperti in grado di ricavare insight da enormi quantità di dati, strutturati e non strutturati, allo scopo di aiutare a definire o soddisfare esigenze specifiche e obiettivi aziendali. I dati costituiscono la base dell'innovazione, ma il loro valore deriva dalle informazioni che i data scientist possono ottenere e in base alle quali agire. I data scientist combinano le competenze in varie discipline, tra cui statistica, informatica ed economia aziendale, per analizzare i dati raccolti dal Web, dagli smartphone, dai clienti, dai sensori e da altre fonti.

Cosa fa un Data Scientist?

L’obiettivo principale di un data scientist è organizzare e analizzare grandi quantità di dati, spesso utilizzando dei software dedicati. I risultati finali di un’analisi dei dati devono essere abbastanza semplici da essere compresi da tutti gli stakeholder coinvolti.

Che importanza ha il Data Scientist?

Il ruolo dei data scientist nell’analisi dei dati sta diventando sempre più importante in quanto le aziende si affidano sempre più a Big Data e analytics a supporto dei processi decisionali e a tecnologie Cloud, di automazione e di machine learning come componenti fondamentali delle loro strategie IT.

Quali sono le competenze del Data Scientist?

Prerequisito essenziale richiesto dalle aziende per un Data Scientist è la capacità di utilizzare almeno un linguaggio di programmazione, in particolare R o Python. In molti casi è invece richiesta la capacità di sviluppare e implementare algoritmi di Machine Learning, in ultimo è richiesta la capacità di comunicare e presentare i risultati agli utenti di business è infine segnalata nel 36% delle offerte analizzate. Più nello specifico, le cinque competenze necessarie per diventare data scientist sono:

• Programmazione: la capacità più importante di un data scientist, un’abilità che aggiunge valore alle competenze in scienza dei dati. La programmazione migliora le competenze in ambito statistico, permette di analizzare set di dati di grandi dimensioni e offre la possibilità di crearsi i propri strumenti.
• Analisi quantitativa: abilità importante per l’analisi di grandi set di dati, l’analisi quantitativa migliora le capacità di eseguire analisi sperimentali, scalare la strategia sui dati e implementare il machine learning.
• Comprensione del prodotto: comprendere i prodotti aiuta a eseguire analisi quantitative, e consente anche di prevedere il comportamento di un sistema, stabilire metriche e migliorare le abilità di debug.
• Comunicazione: probabilmente la più importante soft skill in ogni settore. Forti capacità di comunicazione aiutano a sfruttare tutte le altre competenze.
• Lavoro di squadra: Molto simile alla comunicazione, il lavoro di squadra è fondamentale per una carriera di successo. Richiede generosità, capacità di accogliere feedback e condividere con altri le proprie conoscenze.

Come la data science sta trasformando il modo di fare business?

Le aziende utilizzano la data science per trasformare i dati raccolti da innumerevoli canali in un vantaggio competitivo ridefinendo i prodotti e i servizi. Ad esempio, le aziende analizzano i dati raccolti dai call centre per identificare i clienti propensi all'abbandono e utilizzano strategie di marketing per tentare di fidelizzarli. Le aziende di logistica analizzano i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche e altri fattori per migliorare la velocità di consegna e ridurre i costi. Le aziende farmaceutiche analizzano i dati degli esami clinici e i sintomi segnalati per aiutare i medici a diagnosticare le malattie in anticipo e trattarle in modo più efficace.

Qual è il processo di lavoro della Data Science?

Per estrarre informazioni e insight da dati strutturati o non, la data science si serve di un rigoroso processo scientifico, che può essere sintetizzato nei seguenti punti:

• Definizione del problema: confrontandosi con chi lo sta riscontrando se questo non ci riguarda direttamente.
• Raccolta dei dati: i dati necessari a risolvere il problema possono provenire da database aziendali, da operazioni di web scraping o da qualsiasi altra fonte.
• Elaborazione dei dati: in questa fase vengono corretti errori nei dati oppure vengono effettuate trasformazioni per ottenere ulteriori dati dai dati stessi
• Creazione del modello: il campo che studia come trovare relazioni nei dati si chiama data mining e per farlo utilizza, anche ma non sono, tecniche di machine learning.
• Presentazione dei risultati: dopo aver tratto le conclusioni del caso bisogna mostrarle in maniera adeguata utilizzando lo storytelling insieme a grafici e altri tipi di visualizzazioni.

Cosa sono gli Insight?

Il compito principale di un data scientist è quello di esplorare i dati. Sulla base di precise domande – tipicamente richieste del business e relative, ad esempio, all’andamento della produzione o delle vendite o alla riorganizzazione delle risorse – il data scientist diventa un vero e proprio investigatore e mette in campo tutta la sua creatività analitica. Armato di strumenti tecnologici e algoritmi di machine learning riesce ad esaminare e prevedere scientificamente correlazioni tra fenomeni che ad una prima analisi risultano invisibili. Il suo obiettivo è ottenere insights quanto più accurati per fornire al business una panoramica precisa del problema da risolvere.

Cosa sono i data products?

Possono i dati produrre altri dati utili? Certo che sì! La data science nasce per comprendere i dati e analizzarli, ma pure per valorizzarli e far sì che, adeguatamente interrogati e correlati, generino informazioni utili non solo a capire i fenomeni, ma pure ad orientarli. Amazon, Netflix, Spotify – ma pure il filtro antispam di Gmail – impiegano quotidianamente applicazioni sviluppate dai data scientists che sfruttando intelligenze artificiali sempre più accurate consentono alle macchine di costruire motori di raccomandation (che ci suggeriscono cosa comprare, cosa guardare, cosa ascoltare in base ai nostri gusti) o di apprendere quali sono le comunicazioni che non desideriamo proprio ricevere.

Che settori aziendali richiedono data scientist?

Ogni settore ha un proprio patrimonio di Big Data da analizzare. Ecco alcune delle forme più comuni di Big Data e i tipi di analisi che probabilmente dovranno essere eseguiti da un data scientist, secondo le ricerche del BLS.

• Business: oggi i dati influenzano la strategia aziendale in quasi tutte le imprese, che hanno quindi bisogno di un esperto per trarre valore dalle informazioni. L’analisi dei dati aziendali può impattare le decisioni su efficienza, inventario, errori di produzione, fedeltà dei clienti e così via.
• E-commerce: ora che i siti web raccolgono più dati sugli acquisti, i data scientist possono aiutare le aziende di e-commerce a migliorare il servizio clienti, riconoscere le tendenze e sviluppare servizi o prodotti.
• Finanza: nell’industria finanziaria i dati su account, operazioni di credito e di debito e transazioni sono fondamentali. Ma in questo campo i data scientist si occupano anche di rilevazione di frodi, sicurezza e conformità.
• Pubblica Amministrazione: i Big Data aiutano gli enti governativi e della Pubblica Amministrazione a prendere decisioni e monitorare la soddisfazione generale dei cittadini. Come per il settore finanziario, la sicurezza e la conformità sono una parte fondamentale del lavoro dei data scientist.
• Scienza: gli scienziati hanno sempre gestito dati, ma gli strumenti tecnologici oggi disponibili permettono di raccogliere, condividere e analizzare meglio i dati provenienti da esperimenti. I data scientist possono aiutare con questo processo.
• Social networking: i dati raccolti dai social network vengono utilizzati per definire compagne pubblicitarie mirate, migliorare la soddisfazione del cliente, riconoscere trend, migliorare funzionalità e servizi. L’analisi di post, tweet e blog può aiutare le aziende a migliorare costantemente i servizi offerti.
• Sanità: i registri medici elettronici sono quasi la norma per le strutture sanitarie. In questo settore i data scientist possono aiutare a migliorare i servizi sanitari, riconoscere tendenze che potrebbero altrimenti passare inosservate, garantire sicurezza e conformità
• Telecomunicazioni: tutti i dispositivi elettronici raccolgono dati, che devono essere memorizzati, gestiti, mantenuti e analizzati. I data scientist aiutano le aziende a identificare bug, migliorare i prodotti e mantenere alta la soddisfazione dei clienti offrendo i servizi che chiedono.