Cosa è la Data Science

Data Science: dal caos dei dati alla chiarezza delle decisioni

La Data Science è un ambito interdisciplinare che si occupa di estrarre informazioni e insight da dati strutturati e non strutturati, attraverso l’uso di metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi. Combina vari domini come la statistica, l’informatica e la conoscenza del business per interpretare grandi volumi di dati.

In sostanza,l’obiettivo principale della Data Science è aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate attraverso l’analisi dati, la modellazione predittiva, la visualizzazione e altre tecniche correlate.

La data science, pertanto, è fondamentale in molte aree, dall’analisi aziendale alla ricerca scientifica, ed è al centro dell’era dei big data e dell’intelligenza artificiale.

Le aree della Data Science

La data science è un campo vasto, che comprende diverse aree specializzate.

• La data analysis si concentra sull’interpretazione dei dati per trarre insights.
• Il machine learning utilizza algoritmi per l’apprendimento automatico dai dati.
• La data engineering gestisce l’acquisizione e la preparazione dei dati.
• La data visualization riguarda l’uso di grafici e visualizzazioni per comunicare i risultati in modo chiaro.

I benefici della Data Science per le aziende

L’analisi dei dati (data analysis) offre numerosi vantaggi alle aziende, indipendentemente dalla loro dimensione o settore di attività. Di seguito sono elencati alcuni dei principali benefici:

• Supporto decisionale basato sui dati. L’analisi dei dati fornisce informazioni oggettive e dettagliate, consentendo ai decisori aziendali di prendere decisioni più informate, riducendo l’incertezza e il rischio.
• Ottimizzazione delle operazioni. L’analisi dei dati può evidenziare inefficienze nei processi aziendali, consentendo alle aziende di ottimizzare le operazioni, ridurre i costi e migliorare la produttività.
• Miglior comprensione dei clienti. Analizzando i dati dei clienti, le aziende possono identificare tendenze, abitudini di acquisto e preferenze, permettendo una personalizzazione dell’offerta e un miglior targeting nelle campagne di marketing.
• Identificazione di nuove opportunità. L’analisi dei dati può rivelare nuovi mercati, segmenti di clientela o aree di prodotto da esplorare, generando nuove fonti di fatturato.
• Gestione del rischio. Attraverso l’analisi dei dati, le aziende possono identificare e valutare potenziali rischi, mettendo in atto strategie preventive o di mitigazione.
• Miglioramento del servizio clienti. Analizzando feedback, reclami e altri dati relativi ai clienti, le aziende possono migliorare il servizio clienti, aumentando la soddisfazione e la fedeltà del cliente.
• Rilevamento delle frodi. L’analisi dei dati può aiutare a identificare anomalie o schemi sospetti che potrebbero indicare attività fraudolente.
• Competitività sul mercato. Le aziende che adottano una cultura data-driven spesso hanno un vantaggio competitivo, poiché sono più agili nel rispondere ai cambiamenti del mercato e alle esigenze dei clienti.
• Migliore ROI nel marketing. Attraverso l’analisi dei dati, le campagne di marketing possono essere ottimizzate per raggiungere il pubblico giusto con il messaggio appropriato, migliorando il ritorno sull’investimento.

Lavorare nella Data Science

La data science è un campo vasto e interdisciplinare che ha portato, negli ultimi anni, alla nascita di vari profili professionali, come ad esempio:

• Data Scientist. Questo è il ruolo più emblematico. Il Data Scientist si occupa di estrarre conoscenze da grandi set di dati strutturati e non strutturati utilizzando tecniche di programmazione, statistica e machine learning.
• Data Engineer. Il Data Engineer si occupa della progettazione, costruzione e gestione delle infrastrutture di dati, garantendo che questi ultimi siano accessibili, affidabili e utilizzabili.
• Data Analyst. Il Data Analyst analizza i dati per ottenere insight utili, creando report e visualizzazioni per aiutare le aziende nelle decisioni.
• Statistico. Fornisce expertise nella progettazione di esperimenti, nella valutazione di dati e nell’interpretazione di risultati attraverso metodi statistici.
• Data Visualization Expert. Si occupa della rappresentazione grafica dei dati, rendendoli comprensibili e accattivanti.
• Chief Data Officer (CDO). Ruolo di leadership che supervisiona la strategia dati di un’organizzazione.

La data science continuerà a evolversi con l’avanzamento tecnologico e l’aumento della disponibilità dei dati. I ruoli specifici potrebbero cambiare o adattarsi, ma la necessità di professionisti che comprendano e sappiano lavorare con i dati rimarrà una costante. Con l’integrazione di tecnologie come l’intelligenza artificiale, l’IoT e la blockchain, le opportunità nel campo della data science sono destinate a espandersi ulteriormente.

Roberto Di Bartolomeo

Roberto Di Bartolomeo ha maturato una lunga esperienza professionale in ambito IT ed Organizzazione, rivestendo ruoli dirigenziali di CIO in grandi aziende nelle industries servizi HR, banking e pubblica amministrazione. Ingegnere elettronico, ha speso i primi anni della sua carriera in una società di consulenza internazionale ed ha conseguito un master alla Bocconi di Milano. E’ partner di EgoValeo e consulente per la Digital Transformation.