Negli ultimi anni, la Data Science è diventata un pilastro fondamentale per le aziende che vogliono prendere decisioni basate sui dati. Il mercato italiano ne è testimone: secondo la ricerca dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, nel 2024 gli investimenti in Big Data e Business Analytics hanno raggiunto i 3,42 miliardi di euro, con una crescita del 20% rispetto all’anno precedente.
Questo articolo esplora il ruolo della Data Science, le sue applicazioni, i suoi vantaggi e le figure professionali coinvolte, basandosi sulla ricerca dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence.
Nella prima definizione di Data Science, risalente agli anni ’70, ci si riferiva alla scienza di manipolare i dati e poca enfasi era posta sulla capacità di estrarne informazioni utili in contesti di business. Con l’avvento dei Big Data ha acquisito un ruolo di primo piano nel contesto aziendale.
Oggi con il termine “Data Science” si intende una scienza interdisciplinare, all’intersezione tra Computer Science, Statistica, Matematica, Data Visualization e comprensione delle variabili e del linguaggio di management.
La Data Science come disciplina ha radici che affondano negli anni ’60 e ’70, quando iniziò a emergere l’esigenza di gestire e analizzare quantità crescenti di dati generati dalle prime applicazioni informatiche. Il termine “Data Science” venne coniato nel 1974 da Peter Naur, informatico danese, che lo utilizzò per descrivere i metodi di elaborazione dei dati nelle scienze computazionali.
Negli anni ’90, con l’avvento di Internet e la proliferazione dei database digitali, la disciplina iniziò a prendere una forma più strutturata. La vera rivoluzione, però, si verificò negli anni 2000 con l’emergere dei Big Data: improvvisamente, le aziende si trovarono a gestire volumi di dati senza precedenti, provenienti da fonti sempre più diverse (Social Media, sensori IoT, transazioni online). Questo cambiamento ha reso necessario sviluppare nuove metodologie e strumenti per estrarre valore da questi dati, portando la Data Science ad assumere il ruolo centrale che riveste oggi nel mondo del business e della ricerca. L’evoluzione degli algoritmi di Machine Learning (ML) e l’aumento della capacità computazionale hanno poi accelerato ulteriormente questa trasformazione, rendendo possibili analisi sempre più sofisticate e predittive.
Ragionando per macrocategorie, è possibile riassumere le competenze afferenti alla Data Science in cinque ambiti:
L’adozione della Data Science porta numerosi benefici tangibili alle organizzazioni di ogni dimensione e settore. Tra i principali vantaggi si annoverano:
Piattaforme, strumenti e casi d’uso della Data Science
Le aziende si affidano a diverse piattaforme e strumenti per applicare la Data Science in modo efficace. Tra i più utilizzati troviamo:
Le applicazioni della Data Science sono estremamente variegate e spaziano in diversi settori. Nel Marketing, ad esempio, viene utilizzata per personalizzare le campagne pubblicitarie e migliorare la customer experience. Nel settore finanziario, aiuta a sviluppare modelli per la gestione del rischio e il rilevamento delle frodi. Nel settore Utilities, la Data Science viene impiegata per la manutenzione predittiva delle infrastrutture, l’ottimizzazione della distribuzione energetica tramite smart grid e il rilevamento di anomalie nelle reti. Nel Manifatturiero, le applicazioni spaziano dalla Quality Control automatizzata tramite computer vision, alla manutenzione predittiva dei macchinari, fino all’ottimizzazione della supply chain nell’ottica di Industria 4.0. In ambito sanitario, consente di analizzare enormi dataset per affinare le diagnosi e personalizzare i trattamenti medici. Nel Retail, infine, è impiegata per ottimizzare la supply chain e prevedere la domanda dei consumatori.
Secondo la Ricerca dell’Osservatorio, i settori che stanno crescendo maggiormente negli investimenti in Big Data sono le Utilities (+28%) e il Manifatturiero (+23%), mentre il mondo finanziario capitalizza circa un terzo della spesa totale di mercato.
Sebbene spesso utilizzati come sinonimi, Data Science e Machine Learning sono concetti distinti ma strettamente interconnessi. La Data Science è una disciplina più ampia che comprende l’intero ciclo di vita dei dati, dalla raccolta alla comunicazione dei risultati. Il Machine Learning, invece, è una branca specifica focalizzata sullo sviluppo di algoritmi che permettono ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.
Comprendere le differenze è fondamentale per chi lavora in questo campo:
| Aspetto | Data Science | Machine Learning |
| Cosa è | Studio completo dei dati: raccolta, pulizia, analisi, visualizzazione e comunicazione risultati | Branca della Data Science, si occupa di far “imparare” i computer dai dati |
| Cosa fa | Trova informazioni utili nei dati per aiutare a prendere decisioni | Crea modelli che fanno previsioni o riconoscimenti automaticamente |
| Competenze | Statistica, programmazione, presentazione dati, business, ML | Approccio tecnico su algoritmi, efficienza, messa in produzione |
| Strumenti | Ampia scelta (Excel, Python, SQL, Power BI, Tableau, grafici, report,..) | Framework specifici (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), algoritmi di ML (es: reti neurali, alberi) |
| Esempio | Analizzare dati di vendita per aiutare il Marketing a capire trend e problemi, preparare report | Costruire un modello che prevede quale cliente lascerà il servizio |
| Obiettivo | Supporto alle decisioni grazie a informazioni dettagliate | Massima accuratezza nel fare previsioni o classificare dati |
In sostanza, il Machine Learning è una componente essenziale della Data Science, ma la Data Science è molto più del Machine Learning: include la formulazione del problema, la preparazione dei dati, l’analisi esplorativa, la scelta della metodologia appropriata (che potrebbe non essere sempre ML), e la comunicazione efficace dei risultati agli stakeholder.
Data Science e Business Intelligence (BI) sono due approcci complementari all’analisi dei dati, ma con focus e metodologie differenti. La BI è principalmente retrospettiva, focalizzata su cosa è successo attraverso dashboard e report. La Data Science ha un orientamento proattivo e predittivo, mirando a prevedere il futuro e prescrivere azioni ottimali.
Ecco le principali distinzioni:
| Aspetto | Business Intelligence (BI) | Data Science |
| Cos’è | Analisi di dati storici, crea report e dashboard per vedere cosa è successo | Analisi più avanzata, fa previsioni/future analisi e cerca nuove soluzioni |
| Tipi di domande | Quanto abbiamo venduto l’anno scorso? In che zona vendiamo di più? | Quali clienti acquisteranno il nostro nuovo prodotto? |
| Competenze richieste | Strumenti office e dashboarding (non serve programmare) | Statistica, programmazione, ML, saper trattare dati non organizzati |
| Strumenti | Excel, Power BI, Tableau, SAP BW, strumenti per report | Python, R, Jupyter, TensorFlow, notebook, pipeline di dati |
| Tipo dati | Principalmente dati strutturati da database aziendali | Dati strutturati + testi, immagini, dati da web/social, sensori, ecc. |
| Esempio | Un manager guarda ladashboard per monitorare il fatturato mensile | Il team analizza i dati storici per prevedere perdite di clienti e creare offerte dedicate |
| Valore generato | Migliora controllo, efficienza e velocità decisionale operativa | Genera innovazione, nuovi prodotti, scopre opportunità e rischi nascosti |
| Relazione | Punto di partenza per l’analisi dati, facile per gli utenti aziendali | Evoluzione della BI, più avanzata e tecnica |
Business Intelligence e Data Science non sono quindi alternative, ma piuttosto complementari. Le organizzazioni più mature integrano entrambi gli approcci: la BI fornisce la baseline informativa per le decisioni quotidiane, mentre la Data Science abilita l’innovazione e la trasformazione strategica basata sui dati.
Il Data Scientist è un professionista estremamente qualificato (nella totalità dei casi laureato), il cui lavoro quotidiano consiste in uno specifico obiettivo: estrarre informazioni di valore dai dati attraverso la modellizzazione di problemi complessi. Ciò significa partire da un’esigenza di business e saperla tradurre in analisi dei dati, ovvero utilizzare tecniche matematico-statistiche per creare dei modelli descrittivi, di forecasting, ottimizzazione e implementazione di algoritmi di Machine Learning. È in grado di programmare nei principali linguaggi utilizzati e sa come utilizzare software dedicati all’analisi dei dati. Il Data Scientist opera spesso all’interno di team trasversali, collaborando con figure di business per tradurre esigenze strategiche in modelli analitici concreti.
Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics, il 36% delle grandi organizzazioni nel 2024 ha team di Data Science che offrono supporto trasversale all’organizzazione, in crescita rispetto al 21% del 2021, evidenziando una domanda crescente di questi professionisti.
Il percorso per diventare Data Scientist richiede una combinazione di formazione accademica, competenze tecniche ed esperienza pratica. Ecco i passaggi fondamentali:
Oltre ai ruoli principali, l’ecosistema della Data Science comprende molte altre figure professionali. Il Machine Learning Engineer, ad esempio, si occupa della progettazione e ottimizzazione di modelli di apprendimento automatico, garantendone efficienza e scalabilità.
Il Big Data Architect, invece, è responsabile della progettazione di infrastrutture avanzate per la gestione di dati su larga scala, assicurando che siano sicure e performanti. Il Business Intelligence Analyst lavora con strumenti di visualizzazione e reporting per supportare decisioni strategiche basate sui dati. Tra queste figure vi sono anche il Data Engineer e il Data Analyst, che meritano un approfondimento dedicato.
Nonostante troppe parole siano state spese negli ultimi anni sulla figura del Data Scientist, non è lui l’unico professionista del settore. Le aziende più mature sono concordi sulla necessità di creare dei team che integrino competenze e compiti differenti.
Oltre al Data Scientist, un team “minimo” di Data Science ha al proprio interno un’altra figura: il Data Engineer.
Il suo compito è rendere i dati disponibili per le analisi. Apparentemente semplice in contesti semplici, molto meno quando si tratta di integrare fonti eterogenee o di gestire flussi di dati in streaming. In contesti complessi, la presenza di un Data Engineer è fondamentale per rendere le analisi tempestive e far funzionare l’intera infrastruttura.
Il Data Engineer è quindi un ruolo estremamente tecnico, focalizzato sulla capacità di gestire database relazionali e no, sulla conoscenza di tecnologie Big Data (es. Hadoop o Spark) o di stream processing (es. Kafka) e più in generale sulla costruzione e manutenzione dell’architettura che rende i dati disponibili per le analisi. Questa figura professionale si occupa anche di garantire la qualità dei dati, implementando processi di data cleaning e validazione che sono essenziali per la successiva fase di analisi.
All’interno di un team dedicato alla Data Science, è poi auspicabile trovare un terzo professionista: il Data Analyst. A lui è richiesto di svolgere analisi tendenzialmente descrittive o esplorative, meno complesse rispetto a quelle svolte dal Data Scientist, e di svolgere il ruolo di congiunzione tra gli analisti e le figure di business, rispondendo continuamente alle richieste di queste ultime.
Il Data Analyst ha competenze basilari di matematica, statistica e di funzionamento dei database. Generalmente utilizza strumenti più tradizionali – in molti casi soltanto Microsoft Excel – e, se conosce dei linguaggi di programmazione, è più probabile che conosca SQL rispetto a Python. Per quel che riguarda il background, si registra una maggiore presenza di Data Analyst provenienti da facoltà economico-manageriali, rispetto a facoltà propriamente STEM. Tra le mansioni richieste a questa figura, troviamo principalmente attività di reporting e di Data Visualization, proprio perché il suo obiettivo è trasmettere gli insight ai ruoli di business in modo chiaro e accessibile, traducendo i numeri in narrazioni comprensibili per i decision maker.
Contenuti suggeriti dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence
