Al giorno d’oggi, i dati sono ovunque. Nascono dalle nostre azioni digitali, viaggiano attraverso la rete e dicono di noi molto di più di quello che ci possiamo immaginare. Il potenziale che racchiudono è infinito e può sconvolgere ogni forma di ricerca, di business e di tecnologia, per questo motivo sono diventati l’elemento guida che muove le scelte delle aziende più importanti del mondo.
L’analisi del dato – quando realizzata nel modo corretto – è un fenomeno che è pronto a trasformare in modo dirompente tutti i settori che conosciamo: dal retail, le telecomunicazioni e l’agricoltura alla salute, i sistemi di trasporto e quello giuridico. La “lettura” dei dati e la capacità di trasformarli in informazioni rilevanti, deduzioni e azioni è il compito delicato che spetta ai “data scientist”, gli interpreti matematici della Data Science.
È vero, il tema della Data Science – e il prodotto del lavoro dei data scientist – non sono argomenti così immediati da comprendere, anche perché il loro significato è molto spesso funzionale all’ambito applicativo e al contesto in cui sono inseriti.
Non può esistere quindi una definizione univoca, soprattutto se consideriamo che la Data Science può essere utilizzata in modi diversi in funzione dei contesti, del settore, del business e degli obiettivi che sono stati prefissati.
Di cosa si occupa un data scientist
Il valore della data science si esprime nella capacità di trasformare dati grezzi in informazioni intelligibili e nell’abilitare la generazione di insight che possono cambiare radicalmente processi e modelli di lavoro.
Molte aziende hanno compreso perfettamente il potenziale economico di questa interpretazione e hanno iniziato a cogliere l’opportunità di accedere a questa risorsa fondamentale, facendo crescere molto velocemente la criticità e la percezione del ruolo di data scientist.
I dirigenti d’impresa che hanno una visione di lungo periodo, infatti, hanno già colto gli aspetti più “sexy” della Data Science e in buona parte contribuito anche a definire il ruolo dei data scientist come quello di introvabili supereroi.
La maggior parte dei manager però non è venuta ancora a conoscenza del valore che un data scientist può avere all’interno di un’organizzazione del ruolo chiave che può avere nel percorso di crescita dell’azienda.
Di sicuro, sta diventando chiaro di giorno in giorno che c’è un enorme valore nell’elaborazione e nell’analisi dei dati, e che i data scientist fanno un lavoro estremamente importante, perché senza le competenze di professionisti che sanno trasformare la tecnologia più all’avanguardia in informazioni utili, i big data non servono a nulla.
La ricerca diventa risultato concreto
In ogni contesto applicativo, i data scientist ricevono dei quesiti di business che danno avvio alla loro ricerca e che sono lo spunto di partenza per la costruzione di una solida base di dati sui quali eseguire test affidabili.
Nel processo di elaborazione delle informazioni, applicano diverse tecniche, tra cui la pulizia del dato, l’analisi, la visualizzazione, il mining, il riconoscimento dei pattern per studiare i dati in modo molto dettagliato e ottenere insight rilevanti.
I data scientist utilizzano i più avanzati metodi matematici, statistici, informatici, tra cui il machine learning e algoritmi di deep learning, per adattare al meglio i dati all’interno di modelli predittivi e affrontare i problemi in modo sempre più strategico.
La maggior parte dei data scientist ha sviluppato competenze avanzate di statistica, matematica e informatica.
La loro esperienza si estende su un orizzonte molto vasto, che arriva anche alla visualizzazione dei dati, al data mining e alla gestione avanzata delle informazioni.
È abbastanza comune, inoltre, che i migliori data scientist abbiano avuto una precedente esperienza nella progettazione di infrastrutture, nel cloud computing e nel data warehousing.
Purtroppo per molte aziende, l’inflessibile legge del mercato ha deciso che ci sia una grande abbondanza di tecnologie di elaborazione dei big data che possono tranquillamente sopperire alle esigenze informatiche dei progetti di Internet of things, ma che il numero di specialisti in grado di elaborare i dati sia molto limitato.
Anche se si parla di Internet delle cose, infatti, per gestire i progetti di data management e analytics sono necessarie persone con competenze trasversali, molto difficili da reperire.
Le grandi aziende hanno colto immediatamente questa carenza di risorse, così come l’elevata competizione nel mercato del lavoro per questi ruoli e sono corse ai ripari per assicurarsi che i loro team siano in condizione di trarre il massimo dalle tecnologie di raccolta e analisi dei dati di cui dispongono.
L’indisponibilità di professionisti e la determinazione delle grandi aziende ad acquisire data scientist in modo molto aggressivo ha messo in le piccole e medie imprese nella condizione di dover inseguire il trend della big data adoption.
Per loro infatti è molto più difficile accedere a queste competenze e addirittura impossibile poterle sviluppare internamente; altrettanto complesso è poter raccogliere, conservare ed elaborare il volume di dati necessario per realizzare ricerche qualitative.
Tutto ciò le spinge ad accedere a servizi in cloud per la raccolta e la conservazione di ingenti volumi di dati ma per farlo è necessario che qualcuno all’interno dell’azienda sappia indicare quali sorgenti sia necessario utilizzare e come usare i dati che se ne possono ricavare, pertanto il problema non si risolve e, anzi, aumenta.
I software sono disponibili ad un livello molto avanzato ma in mancanza degli skill set necessari per usarli, le piccole e medie imprese incontreranno problemi sempre crescenti a cui non sapranno dare una soluzione.
Data Science as a service: la soluzione definitiva
La Data Science as a service (DSaaS) è una modalità di outsourcing che prevede l’erogazione di un servizio di Data Science, realizzato dai data scientist di un DSaaS provider, in base ad un’esigenza specifica e per un periodo limitato.
I data scientist raccolgono i dati del cliente, li predispongono per l’analisi, conducono esperimenti di verifica tramite algoritmi di analisi e producono set di informazioni che danno accesso ad insight di enorme valore.
Esempi di applicazione del DSaaS possono essere l’analisi delle vendite e dei flussi di marketing per riuscire a capire, per esempio, l’andamento dell’acquisto dei prodotti e prevedere i futuri comportamenti di acquisto.
L’analisi delle interazioni web per pianificare l’advertising online e le nuove campagne di marketing.
La presentazione puntuale delle informazioni dei clienti agli operatori di customer service per dargli l’opportunità di offrire le offerte promozionali migliori.
Le analisi dei commenti dai social media per aiutare le aziende a capire la percezione del loro marchio da parte del pubblico.
Acquisire competenze di Data Science in modalità as a service è una soluzione potenziale per le aziende perché risolve il problema della mancanza di data scientist e di data analyst preparati.
Il business è infatti sempre più orientato alla ricerca di modelli predittivi e prescrittivi, di soluzioni di data mining e di altri strumenti di analisi che restituiscano informazioni utili a migliorare la produttività e a individuare nuove possibilità di sviluppo.
Questa nuova consapevolezza però si scontra con la mancanza di data scientist preparati e pone moltissime aziende nella condizione di non poter accedere ai progetti di analisi di cui avrebbero bisogno per condurre nuove operazioni commerciali.
La risposta definitiva a questo problema è la Data Science as a service, che offre la possibilità di accedere immediatamente alle infinite potenzialità dell’analisi dei dati e applicarle a una esigenza specifica di business, senza doversi preoccupare di assumere e formare specialisti.