La scienza dei dati, o Data Science, è oggi una parte essenziale in molti settori, anche grazie alle enormi quantità di dati che quotidianamente vengono raccolti.
La sua popolarità è cresciuta nel corso degli anni, e tantissime aziende hanno iniziato a implementare progetti di Data Science per far crescere il proprio business.
In questo articolo ti spiegherò che cos’è la scienza dei dati e quali sono i vantaggi che si possono ottenere avviando un progetto di Intelligenza Artificiale.
Che cos’è la scienza dei dati?
La Data Science è il dominio di studio che si occupa di vasti volumi di dati utilizzando strumenti e tecniche di Machine Learning per trovare schemi invisibili, ricavare informazioni significative, e prendere decisioni aziendali consapevoli.
La scienza dei dati utilizza complessi algoritmi di apprendimento automatico finalizzati ad analisi descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive.
Vediamole qui di seguito più nel dettaglio:
1. Analisi Descrittiva
Con questo tipo di analisi vengono sviluppate in tempo reale dashboard di presentazione dei dati per i vari stakeholders.
Ogni tipologia di utente che dovrà consultarle avrà un accesso dedicato con le sole informazioni realmente utili, escludendo quelle superflue che creerebbero “rumore” e distrazione.
2. Analisi Diagnostica
L’analisi diagnostica ci permette, tramite l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning, di trovare anomalie, problematiche e pattern rilevanti non comprensibili tramite una semplice analisi.
Grazie all’analisi diagnostica possiamo fornire informazioni utili alle aziende per prendere decisioni di business sempre più informate.
3. Analisi Predittiva
La raccolta dei dati e l’analisi degli stessi tramite algoritmi di Machine Learning ci permette di creare modelli predittivi che forniscono informazioni in “real time” agli stakeholders.
Avere informazioni previsionali fa sì che le aziende possano essere più reattive nel prendere decisioni, migliorando notevolmente il risultato finale.
L’analisi predittiva è possibile proprio grazie all’uso di queste tecnologie moderne combinate ad analisi scientifiche e matematiche.
Con l’analisi predittiva le decisioni di business potranno essere di supporto a previsioni nel medio e lungo periodo.
4. Analisi Prescrittiva
L’analisi prescrittiva è l’analisi che affronterà il business successivamente alle analisi diagnostiche e predittive.
Questa fase decisionale – che ogni azienda deve costantemente affrontare – potrà essere svolta con tutte le informazioni essenziali e reali, riducendo la componente “istintiva”.
Il ciclo di vita di un progetto di Data Science
Ora che abbiamo visto le diverse tipologie di analisi prendiamo in esame il loro ciclo di vita.
Il ciclo di vita di un progetto di Data Science si suddivide in 5 fasi distinte, ciascuna con i propri compiti:
1. Acquisire
Questa fase prevede la raccolta di dati grezzi, strutturati e non strutturati, in riferimento all’obiettivo che ci siamo prefissati.
Acquisire la conoscenza dei dati trattati e del loro dominio è la base per poter predisporre un’analisi adeguata.
In questa fase, inoltre, è possibile comprendere realmente se tutti i dati a nostra disposizione sono completi, o se ci mancano informazioni necessarie allo scopo.
2. Modellare
Questa fase consiste nel prendere i dati grezzi e metterli in una forma utilizzabile.
Dobbiamo quindi creare delle procedure strutturate e automatizzate che raccolgono i dati e li trattano al fine di renderli fruibili alle fasi successive.
3. Processare
Una volta che i dati sono stati acquisiti e modellati, ne esaminiamo modelli, intervalli e pregiudizi per determinare quanto saranno utili nell’analisi diagnostica e predittiva.
4. Analizzare
Questa fase prevede l’esecuzione delle varie analisi sui dati, ed è proprio qui che si fa la differenza nel progetto.
Andremo a sviluppare diversi algoritmi di apprendimento automatico e sceglieremo il migliore.
Questa fase si basa su tecniche scientifiche e statistiche e fornisce risultati di qualità.
5. Comunicare
In questa fase finale prepariamo le analisi svolte creando soluzioni facilmente comprensibili, come dashboard, grafici e report quantitativi e qualitativi.
Questo output ci consente di mettere a disposizione i risultati raccolti per prendere le migliori decisioni di business.
Le figure dell’azienda coinvolte nel processo di Data Science
In un progetto di analisi dati verranno interessate diverse figure aziendali, le quali avranno un compito ben preciso:
1. Dirigenti
Voi, come business manager, sarete le persone incaricate di supervisionare il metodo di analisi dei dati definito.
La vostra responsabilità principale è quella di collaborare con il team di Data Science per definire il problema da risolvere e stabilire il metodo e gli obiettivi da raggiungere.
2. Responsabili IT
Voi, come responsabili IT, dovrete fornirci tutte le chiavi di accesso e le informazioni necessarie che andremo ad analizzare.
La vostra conoscenza dell’infrastruttura e dell’architettura ci permetterà di accedere velocemente alle informazioni utili al raggiungimento dell’obiettivo prefissato.
Saremo in costante dialogo, e potrete monitorare ogni fase del processo fornendoci le giuste garanzie per operare in modo efficiente e sicuro.
3. Responsabili della scienza dei dati: Data Scientist
Noi, come responsabili dell’analisi scientifica dei dati, costituiamo la fase operativa del progetto.
Sviluppiamo le procedure di lavoro indicate nei punti precedenti del ciclo di vita, gli algoritmi di apprendimento automatico, e forniamo le giuste informazioni per le scelte del business.
Il Data Scientist: chi è e cosa fa
Noi, come Data Scientist, siamo tra i più recenti professionisti dei dati analitici, ed abbiamo la conoscenza tecnica per gestire problemi complicati.
Vogliamo dare risposte alle domande più importanti.
Siamo un mix di matematici, informatici e statistici.
Analizziamo i dati aziendali per estrarre informazioni significative.
In altre parole, puoi rivolgerti a noi per risolvere i problemi aziendali attraverso una serie di passaggi:
- Determiniamo il problema, ponendo le domande giuste e acquisendo la giusta comprensione
- Determiniamo l’insieme corretto di variabili e di set di dati
- Raccogliamo dati strutturati e non strutturati da fonti disparate: dati aziendali, dati pubblici, ecc.
- Elaboriamo i dati grezzi e li convertiamo in un formato adatto per l’analisi (ciò comporta la pulizia e la convalida dei dati per garantirne uniformità, completezza e accuratezza)
- Sviluppiamo algoritmi di Machine Learning definendo il modello statistico (in pratica è qui che analizziamo e identifichiamo modelli e tendenze)
- Interpretiamo i dati per trovare opportunità e soluzioni
- Completiamo il lavoro preparando le informazioni da condividere con le parti interessate e comunicando i risultati
Differenza tra Business Intelligence e Data Science
Ora che sai che cos’è la scienza dei dati puoi comprendere meglio la differenza con la Business Intelligence e il perché non puoi usarle in modo intercambiabile.
In questa tabella le differenze tra BI e DS:
| Business Intelligence | Data Science |
| Utilizza dati strutturati | Utilizza dati strutturati e non strutturati |
| Di natura analitica: fornisce un rapporto storico dei dati | Di natura scientifica: esegue un’analisi statistica approfondita sui dati |
| Utilizzo di statistiche di base, con enfasi sulla visualizzazione (dashboard, report) | Sfrutta analisi statistiche e predittive più sofisticate e Machine Learning |
| Confronta i dati storici con i dati attuali per identificare le tendenze | Combina dati storici e attuali per prevedere prestazioni e risultati futuri |
Conclusioni
Ora che hai compreso che cos’è e come si sviluppa un progetto di Data Science non puoi più aspettare.
Lavorare su progetti di scienza dei dati ti consente di capire realmente quali sono le migliori strategie da adottare per rimanere efficiente ed avere un vantaggio competitivo sugli altri.
Se vuoi sapere cosa possiamo fare per te e la tua azienda e come avviare un progetto di Data Science prenota una videochiamata di 45 minuti!
Ecco come si svolgerà:
1. Analizzeremo la tua organizzazione
Per comprendere meglio il mercato in cui ti trovi dobbiamo sapere di che cosa si occupa la tua azienda e com’è strutturata.
2. Analizzeremo la digitalizzazione della tua azienda
Per poter sfruttare al meglio le tecnologie che hai a disposizione dobbiamo conoscere quanto la tua azienda oggi è digitalizzata.
3. Studieremo le basi del progetto
Stabiliremo insieme le basi del primo progetto su cui è possibile applicare le tecniche di Intelligenza Artificiale.
Tu non devi preoccuparti di avere già tutto chiaro, saremo noi a porti le domande corrette per mettere a fuoco l’obiettivo!
Prima si avvia un progetto di Intelligenza Artificiale prima si guadagna terreno per staccare la concorrenza.
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