Nella lista dei temi più chiacchierati del panorama IT, Big Data Analytics, intelligenza artificiale e Machine Learning sono fenomeni ormai pervasivi dell’esperienza quotidiana. La Data Science, ovvero l’insieme delle tecniche per la raccolta, la gestione e l’analisi delle informazioni al fine di estrarre intuizioni a valore, è il motore propulsivo di qualsiasi organizzazione aziendale e un elemento ricorrente del vissuto personale.

L’esplosione della Big Data Analytics

L’avvento della digitalizzazione e in particolare la crescente popolarità dell’Internet Of Things stanno facendo lievitare la mole di informazioni.

Secondo IDC, nel 2025 il mondo genererà 163 ZB di dati e le aziende si preparano a gestire la sfida: in base alle statistiche dello scorso anno, il 67% delle imprese sta creando capacità di Data Management e il 43% di Data Monetization.

Il Politecnico di Milano afferma che il mercato italiano dei Big Data Analytics ha chiuso il 2018 con un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro, in crescita del 26% rispetto al 2017.

Le organizzazioni si apprestano insomma a diventare data-driven, puntando a gestire qualsiasi processo operativo e decisionale attraverso l’analisi delle informazioni.

L’identikit del Data Scientist

La figura del Data Scientist, capace di gestire i Big Data e trarne informazioni rilevanti, è annoverata tra le professionalità più ricercate del momento e con un futuro radioso.

Laureato tipicamente in Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica o Statistica, l’esperto dei dati ha costruito un background multidisciplinare che include skill tecnici in ambito IT, conoscenze di programmazione e machine learning, competenze di business, capacità di modellazione. Una figura quindi iperspecializzata con competenze eterogenee.

L’evoluzione della Data Science

Tecnologie e persone insomma stanno ridisegnando il futuro della Data Science che permetterà alle aziende di traguardare nuovi obiettivi competitivi.

Tipicamente, la Data-Driven Enterprise segue un percorso per step di maturazione in base alla capacità di sfruttare il potenziale degli strumenti analitici.

Sintetizzando, si possono contare cinque diverse fasi che prevedono l’impiego degli analytics con diverse finalità: il monitoraggio delle performance, l’estrazione degli insights (evidenze nascoste) per la comprensione dei fenomeni, l’ottimizzazione di processi operativi e strategici, la monetizzazione della conoscenza, la metamorfosi dei modelli organizzativi e di business.

Il successo delle iniziative di Data Science è legato alla capacità di engagement dell’intera compagine aziendale: l’impiego degli analytics deve essere esteso a qualsiasi risorsa e processo, indipendentemente dalla funzione.

Dirigenti, Data Scientist, Business Manager, tecnici e operatori: chiunque in azienda deve avere accesso ai dati e agli insights, sposando la cultura dell’innovazione e degli analytics.

Cosa aspettarsi dalla Data Science

Il futuro della Data Science vedrà un utilizzo sempre più pervasivo degli strumenti analitici, un incremento delle iniziative di Data Monetization e trasformazione del business, un impiego massiccio dell’intelligenza artificiale.

In particolare, verranno affinate le tecniche di Machine Learning con l’obiettivo di automatizzare i processi di correzione degli algoritmi e ottenere un livello di accuratezza sempre maggiore. Ulteriori progressi riguarderanno le tecnologie per la gestione dei modelli al fine di garantire il deployment rapido dei progetti dal laboratorio all’ambiente di produzione. La Data Visualization sarà un elemento cardine di qualsiasi iniziativa di Data Science per estendere l’utilizzo degli analytics anche agli utenti senza background specifico.

I progetti di Data Science stanno spostando progressivamente il focus. Inizialmente le analisi venivano eseguite con funzione prettamente descrittiva (monitoraggio dei risultati) e diagnostica (per identificare e correggere problemi contingenti). Oggi, le finalità stanno diventando sempre più di tipo predittivo (i dati e gli algoritmi permettono di anticipare situazioni future) e prescrittivo (l’intelligenza artificiale suggerisce e addirittura attiva meccanismi di risposta a eventuali criticità).

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