Negli ultimi anni, la Data Science è diventata un pilastro fondamentale per le aziende che vogliono prendere decisioni basate sui dati. Questa disciplina, che combina informatica, statistica e business, consente di trasformare grandi quantità di dati in insight strategici.
Questo articolo esplora il ruolo della Data Science, le sue applicazioni e le figure professionali coinvolte, basandosi sulla ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management.
Il termine Data Science è stato coniato nei primi anni ’70, precisamente nel 1974. Nella prima definizione ci si riferiva alla scienza di manipolare i dati e poca enfasi era posta sulla capacità di estrarne informazioni utili in contesti di business. L’avvento dei Big Data ha dato nuova vita a questo termine e la Data Science 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.
Ragionando per macrocategorie, è possibile riassumere le competenze afferenti alla Data Science in cinque ambiti:
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. In altre parole, 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, principalmente Python o R, e sa come utilizzare software dedicati all’analisi dei dati.
Oltre a queste competenze hard, lo “scienziato dei dati” è solitamente una persona curiosa o proattiva, che trova la ragione del suo lavoro quotidiano nella capacità di risolvere problemi e di porsi domande per migliorare i processi di business. Abbiamo approfondito in un recente articolo cosa fa e come lavora un Data Scientist.
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. Infine, il Business Intelligence Analyst lavora con strumenti di visualizzazione e reporting per supportare decisioni strategiche basate sui dati.
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.
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 (Science, Technology, Engineering and Mathematics). Tra le mansioni a lui richieste, troviamo principalmente attività di reporting e di data visualization, proprio perché il suo obiettivo è trasmettere gli insight ai ruoli di business.
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. 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.
Contenuti suggeriti dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics
