Il termine “data science” indica lo studio di enormi volumi di informazioni con l’obiettivo di estrarre evidenze utili al business, attraverso un approccio multidisciplinare, che prevede la combinazione di modelli statistico-matematici, tecnologie informatiche e conoscenze nel campo delle scienze sociali.
In un clima di forte instabilità economica, politica e sociale, le aziende oggi hanno la necessità di prendere rapidamente decisioni affidabili, basate sulla certezza dei dati e degli analytics. Tuttavia per trasformare le potenzialità dei Big Data in informazioni strategiche occorrono diversi elementi: la capacità di raccogliere, selezionare, organizzare e preparare i dati alle analisi; le tecnologie per processare le informazioni, velocemente e con efficacia; le competenze per definire i modelli di calcolo e interpretare i risultati analitici perché contribuiscano al raggiungimento degli obiettivi aziendali.
La data science si inserisce pertanto in questo contesto, permettendo alle imprese di ottenere insights preziosi dal mare magnum informativo, che viene continuamente alimentato dai processi di digitalizzazione e dal proliferare dei dispositivi.
La data science nell’accezione più ampia del termine, ovvero come campo disciplinare preposto all’“analisi dei dati”, è stata descritta per la prima volta agli inizi degli anni Sessanta. Nel decennio successivo, viene coniato il vocabolo “data science” come estensione del concetto di informatica per indicare i processi di gestione e manipolazione dei dati. Soltanto a partire dal nuovo millennio, la data science acquista autonomia rispetto alle materie statistiche e informatiche, diventando una disciplina con caratteristiche proprie e aree di indagine specifiche. L’avvento dei Big Data ha portato alla ribalta il concetto moderno di data science, ponendo l’accento sulla ricerca del valore di business a partire dall’analisi di grandi moli di informazioni, attraverso competenze scientifiche (statistica, matematica e informatica) e capacità manageriali, che guardano all’utilizzo strategico dei dati.
La data science può essere applicata a diverse aree di competenza (dal Finance al Marketing alla Produzione), con diverse finalità analitiche: descrittiva (per guadagnare visibilità sugli eventi passati o in corso); diagnostica (per indagare le cause degli avvenimenti); predittiva (per pronosticare fenomeni futuri grazie all’osservazione dello storico e ai modelli previsionali); prescrittiva (per ottenere suggerimenti su come agire rispetto ad avvenimenti futuribili).
Il fine ultimo della data science è ottenere indicazioni utili al raggiungimento degli obiettivi di business, amplificando la conoscenza su determinati fenomeni e portando soluzioni a interrogativi o problemi complessi. Ad esempio, la data science può rispondere alle seguenti domande: come ottimizzare determinati processi per ottenere efficenza operativa? Come guadagnare nuovi clienti intercettando le esigenze dei prospect? Come aumentare le vendite sviluppando prodotti e servizi innovativi? Come creare nuovi modelli di business per generare ulteriore profitto?
Insomma, la data science ha lo scopo di rendere visibili evidenze nascoste che possono contribuire alla competitività aziendale, estraendo informazioni preziose dalla miriade di dati disponibili.
Ma come si costruiscono progetti efficaci e remunerativi di data science?
Le competenze richieste sono plurime e spaziano in diversi campi: conoscenze di data management per gestire correttamente i Big Data necessari alle analisi; padronanza nello sviluppo di modelli statistico-matematici, nell’utilizzo degli analytics, nell’impiego di tecniche di machine learning; capacità di programmazione nei principali linguaggi; competenze sugli strumenti per la presentazione e la visualizzazione dei dati; conoscenza dei processi di business e delle dinamiche di settore.
Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, le figure professionali che ruotano attorno alla “scienza dei dati” sono principalmente tre:
Poiché la data science richiede competenze e profili professionali molto specifici, spesso mancanti all’interno dell’organigramma aziendale, affidarsi a un partner referenziato ed esperto può essere l’alternativa preferibile per lo sviluppo di progetti vincenti.
Il lavoro sinergico, realizzato grazie alla collaborazione tra i professionisti esterni e il personale interno (team It aziendale e figure di business), può infatti contribuire alla realizzazione di soluzioni efficaci, calate sulle effettive necessità aziendali e basate sulle best practice di settore. Capitalizzando sulle esperienze pregresse, il consulente può portare in azienda un valore significativo sui progetti di data science, aiutando quindi il cliente a fare chiarezza sugli obiettivi e a conseguire i risultati attesi.