Glossario: Data Scientist

Sono proprio i dati che nell’era del digitale muovono l’economia, il marketing e le decisioni di business. Solo grazie al loro utilizzo strategico è possibile traghettare le imprese verso il miglioramento continuo.

In altre parole, la digitalizzazione ha permesso di sfruttare i dati a supporto delle decisioni imprenditoriali.

Ma ci vuole qualcuno che, non solo si limiti a raccoglierli, ma che li analizzi e li interpreti con lungimiranza.

Proprio da questa esigenza nasce una figura professionale di ultima generazione, il Data Scientist.

Chi è il Data Scientist?

Il Data Scientist — ossia colui che si occupa della Data Science, la scienza dei dati — è un professionista che si dedica all’analisi, all’elaborazione e all’interpretazione dei dati.

Facciamo un piccolo passo indietro.

Una volta c’era una cosa chiamata statistica e l’analista se ne serviva per analizzare i dati ed elaborare le reportistiche.
E fin qui tutto filava liscio… se non fosse stato per l’esagerato aumento di dati dell’ultimo ventennio (e il 90% è stato generato negli ultimi due anni)! Si stima che entro il 2020 la quantità di dati globale arriverà a 44000 exabyte (1 exabyte corrisponde a circa 1 miliardo di gigabyte).

Con l’avvento dei big data, le capacità di analisi dell’uomo non sono più sufficienti.

E quando l’uomo non basta più, interviene la macchina. Infatti, grazie al Machine Learning, è stato possibile automatizzare il processo di analisi, ma non del tutto: serve una mente umana che sia in grado di unire le conoscenze tecniche e l’intuizione necessaria per maneggiare grandi set di dati, il Data Scientist.

Oltre all’analisi e all’interpretazione, la sua missione è quella di far parlare i dati, di farci saltar fuori qualcosa di valido e tradurli in modo che sia fruibili.

Proprio da ciò che scaturirà dalle analisi e dalle tendenze che rivelano i dati, i manager aziendali si faranno guidare nelle decisioni di business. Questo è il concetto alla base del Data Driven.

Provo a spiegartelo in maniera “potabile” con una metafora.

Immagina che il manager di un’azienda sia il comandante di una nave (facciamo finta si tratti di un vascello dei pirati così mettiamo un po’ di pepe alla storia).
Il comandante si trova in mare aperto e deve portare la propria nave e il suo equipaggio verso un’isola dove potrà far fruttare il suo bottino.
Cosa utilizzerà il comandante per farsi guidare? Una bussola, no? Ecco. Nel mondo reale, la bussola dei manager sono i dati!
Sono loro a farci muovere nella direzione giusta.

È un po’ più (anzi molto di più) tecnico di così, ma il concetto fila, non trovi?

Ma quando i Data Scientist hanno a che fare con enormi quantità di dati come fanno a non affogarci dentro?

Un rigoroso processo scientifico

Per estrarre informazioni dai dati — strutturati o disgregati che siano — il Data Scientist si serve di uno scrupoloso processo scientifico.

1. Definizione del problema e analisi preliminare, che può essere relativa al mercato, all’azienda e ai suoi competitor, a un prodotto o a un bisogno dell’utente.
2. Raccolta dei dati, provenienti dai database o dai data warehouse.
3. Elaborazione, tramite la pulizia, la convalida e l’aggregazione dei dati.
4. Creazione del modello. A questo punto, il Data Scientist deve estrarre le informazioni utili da questa colossale quantità di dati attraverso metodi di apprendimento automatico, il Machine Learning.
5. Interpretazione dei dati per identificare schemi, tendenze, soluzioni e opportunità.
6. Presentazione dei risultati. Alla conclusione del processo, il Data Scientist traduce le sue scoperte in modo che i concetti siano comprensibili e assimilabili anche da chi non è del campo e, soprattutto, da chi ha potere decisionale all’interno dell’azienda.

Il mondo cambia con il data driven

Grazie alla carriera che ho scelto di intraprendere, ho a che fare con l’analisi dei dati da mattina a sera. Possiamo dire che ci sguazzo nei dati 😁

Già da molti anni ho capito che il futuro sta nel Data Driven, ossia nel farsi guidare dai dati. E non lo dico solo io.
Nel lontano 2006, Clive Humby ha dichiarato: “Data is the new oil”. Cosa significa? Significa che se un tempo la ricchezza stava nell’oro e nel petrolio, ora sono i dati che creano e creeranno valore in termini di business.

A questo proposito, a dicembre 2018 sono stato invitato da Talent Garden a tenere uno speech proprio sul Data Driven. Merita di essere ascoltato, credimi.
Trovi lo speech e le slide all’interno del Club Tag Manager Italia, quindi devi essere iscritto per poterli vedere.

Guarda lo speech sul Data Driven

Se non sei ancora iscritto, puoi richiedere di essere inserito nella lista d’attesa a questo link, così non appena riaprirò le registrazioni sarai il primo a essere avvisato: club.tagmanageritalia.it/lista-attesa-club-tmi.

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Per concludere, credo che chi si occupa di analisi dei dati, come il Data Scientist o il Data Analyst, sia una specie di supereroe del nuovo millennio, in grado di cambiare il destino di un’azienda, rivelando nuove opportunità di business.

Sei d’accordo con me?
Se ti fa piacere, lasciamo un commento qui sotto, sarà felice di sapere cosa ne pensi 🙂

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