C’è un velo di mistero che circonda la figura dei Data Scientist. Chi sono? Che cosa fanno? Sono davvero figure così importanti per la nostre aziende?
In questo articolo analizzeremo ruoli e responsabilità dei Data Scientist, e capiremo perché è fondamentale per ogni organizzazione affidarsi a professionisti dell’analisi dei dati.
Vedremo infine quali sono i settori in cui sono maggiormente impiegati per consentire alle aziende di prendere le migliori decisioni di business.
Data Scientist: scopo e finalità
Lo scopo principale dei Data Scientist è quello di individuare nuovi “modelli” dai dati analizzati.
Tramite l’utilizzo di tecniche statistiche e algoritmi di Machine Learning riescono a trarre dai dati strutturati e non strutturati nuove informazioni di valore.
I Data Scientist devono curare attentamente ogni singola fase del processo di estrazione ed analisi, aggregando, scorporando e studiando le informazioni di contesto.
Con questo lavoro sono in grado di fare previsioni e aiutare l’azienda a prendere le migliori decisioni possibili.
I dati sono la nuova fonte che dà energia e spinta alla crescita delle imprese.
Stiamo vivendo la quarta rivoluzione industriale, l’era dell’Intelligenza Artificiale e dei Big Data.
C’è una massiccia esplosione di dati che ha portato all’apice l’uso delle nuove tecnologie e di prodotti più “intelligenti”.
Ogni giorno vengono creati circa 2,5 exabyte di dati. Un exabyte equivale a 1018 byte, ovvero un trilione di byte.
Proprio per questa grandissima mole di informazioni molte aziende hanno già concentrato la propria attività sui dati, creando nuovi settori in ambito IT.
Ma che cosa rende i dati un bene così prezioso? Perché ne abbiamo bisogno? E perché le industrie che non utilizzano i dati sono destinate a fallire?
La risposta a queste domande sta nel modo in cui le aziende stanno cercando di trasformare i loro prodotti o servizi.
É ormai noto che le organizzazioni che hanno investito sull’analisi dei dati sono riuscite in poco tempo a ottenere una crescita esponenziale, creando un distacco notevole con i competitor, i quali sono rimasti a guardare senza possibilità di reazione.
La Data Science è una terminologia molto recente.
Prima ci si appoggiava a esperti di statistica, capaci ad analizzare i dati con tempi lunghi e non esenti da “bias”.
Con l’avvento di un processo di elaborazione, archiviazione, cloud e strumenti analitici, il campo dell’informatica si è fuso con la statistica classica, dando vita alla Data Science.
Con l’aiuto dei computer il processo decisionale è stato semplificato e velocizzato, creando i presupposti per risolvere problemi statistici più complessi.
La sua importanza si riflette nei numerosi prodotti progettati per migliorare le esperienze dei clienti.
I Data Scientist sono come degli scultori: scolpiscono i dati per creare qualcosa di significativo.
Sono abili scienziati, che sanno come aiutare l’azienda a navigare nella giusta direzione.
Non sono solo esperti di statistica, ma anche abili informatici che usano la loro attitudine analitica per risolvere i problemi aziendali.
I Data Scientist sono specializzati nella risoluzione di problemi complessi, riconoscendo i campioni ridondanti e traendone spunti di riflessione.
Sono responsabili della raccolta, dell’archiviazione e del mantenimento della forma strutturata e non strutturata dei dati.
I Data Scientist non devono essere degli esperti del settore in cui operano, ma dei capaci lettori dei dati che hanno a disposizione.
Data Scientist: ecco i settori in cui sono già impiegati
Come accennato in precedenza, le aziende hanno bisogno di analizzare i dati per sviluppare modelli decisionali efficaci e creare esperienze clienti migliori.
In questo capitolo esploreremo le aree specifiche in cui vengono già impiegati i Data Scientist.
- Data Scientist per un marketing migliore
Molte aziende spendono una cifra astronomica per commercializzare i propri prodotti, spesso senza risultati.
Chi utilizza i dati per analizzare le strategie di marketing e creare annunci pubblicitari mirati ha molte più possibilità di avere un ritorno positivo dal proprio investimento.
Studiando e analizzando i feedback dei clienti, i Data Scientist sono in grado di creare annunci pubblicitari personalizzati, adattandoli al comportamento dei singoli, monitorando le tendenze, e aiutando l’azienda a ottenere maggiori informazioni dal mercato.
Le organizzazioni hanno perciò bisogno dei Data Scientist per prendere decisioni importanti su campagne di marketing e pubblicità.
- Data Scientist per l’acquisizione di clienti
I Data Scientist aiutano l’azienda ad acquisire clienti sulla base delle loro esigenze, personalizzando i prodotti per raggiungere i potenziali acquirenti, e comprendendo in anticipo eventuali cambiamenti.
- Data Scientist per l’innovazione
Le aziende creano le innovazioni migliori analizzando i dati: i Data Scientist le aiutano sviluppando approfondimenti all’interno dei progetti convenzionali.
Ad esempio, sfruttando le recensioni è possibile creare prodotti che si adattano perfettamente alle esigenze reali dei clienti.
- Data Scientist per la salute e il benessere
I dati sono fondamentali per le industrie sanitarie, che hanno capito che le informazioni che hanno a disposizione consentono loro di assistere meglio le persone.
I Data Scientist in questo tipo di industrie analizzano i dati personali, la storia sanitaria e creano prodotti che risolvono i problemi dei clienti.
Data Scientist: altre competenze
In questa sezione esploreremo come il lavoro dei Data Scientist vada oltre l’analisi e l’estrazione di informazioni dai dati.
Oltre a utilizzare tecniche statistiche per trarre conclusioni, l’altro obiettivo dei Data Scientist è comunicare i risultati all’azienda.
Devono essere esperti di numeri, ma anche in grado di tradurre le informazioni in decisioni corrette per sviluppare nuovi modelli di business.
Prendiamo ad esempio i Data Scientist che analizzano le vendite mensili dell’azienda.
Con l’ausilio di vari strumenti statistici e algoritmi di Machine Learning incomprensibili ai più, i Data Scientist devono preoccuparsi di presentare le informazioni in maniera semplice ed esaustiva, comunicando i risultati in modo conciso e fornendo le giuste informazioni.
Devono essere in grado di raccontare una storia, creando una narrazione dei dati, e trasferendo le proprie conoscenze al team aziendale senza problemi.
Quindi i Data Scientist non si limitano all’elaborazione statistica dei dati, ma si occupano anche della gestione e della comunicazione dei risultati per aiutare le aziende a prendere le decisioni migliori.
Conclusioni
In questo articolo ti ho presentato la figura del Data Scientist: cosa fa e cosa ti devi aspettare da lui.
Il lavoro del Data Scientist è stato definito dall’Harvard Business Review già nel 2012 come il più “sexy” del ventunesimo secolo.
I Data Scientist non hanno nulla di “sexy” ma solide competenze scientifiche ed informatiche.
Sono questi i due ambiti in cui devono eccellere e sui quali devi puntare quando ti affidi a loro.
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Stabiliremo insieme le basi del primo progetto su cui è possibile applicare le tecniche di Intelligenza Artificiale.
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