ML Data Science, News & Blog

Data Science: cos’è davvero?

Pubblicato il da Team Biepm

La Data Science è una metodologia di utilizzo dei dati sempre più apprezzata dalle aziende e dalle organizzazioni di ogni settore. Il suo potere, infatti, è quello di trasformare i dati in informazioni. Di conseguenza è una risorsa particolarmente amata da chi deve prendere decisioni basate su fatti certi e previsioni accurate, e non su semplici supposizioni o intuizioni. Quando si applica ai dati di un’azienda, la data science è l’operazione che dà senso alle operazioni di business intelligence: trasforma i numeri in informazioni da cui estrapolare un significato prezioso per prendere decisioni migliori.

Che cos’è la data science

La data science è un metodo scientifico per estrarre valore dai dati: significa, in altre parole, capire le informazioni che i dati raccontano a proposito di uno scenario analizzato.

Alla matrice matematica e statistica si fonde l’impiego sempre più significativo di tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning o deep learning.

L’uso di questi strumenti di automazione ha rappresentato una vera e propria svolta nel mondo dei dati, perché ha portato la data science anche alla portata di chi non ha un background tecnico-analitico.

L’analisi dei dati e la visualizzazione dei dati per “profani” avviene di solito attraverso piattaforme di self service analytics, che rappresentano le informazioni in dashboard sempre più interattive e esplorabili.

Tutti possono interrogare i dati contenuti in questi grafici intuitivi, con enormi vantaggi per le aziende e le organizzazioni data driven.

Cosa fa il data scientist

Il professionista della data science è chiamato data scientist. 

Nel panorama italiano, generalmente, il data scientist è un laureato in discipline STEM, soprattutto matematica, statistica o ingegneria.Il ruolo richiede una specializzazione molto marcata su alcune competenze verticali. 

Questa figura è sempre più ricercata dalle aziende, che in effetti stanno adottando in misura sempre più massiva l’analisi dei dati per raggiungere nuovi obiettivi di business.

Ma quali sono le competenze più apprezzate in un data scientist?

  • Linguaggi di programmazione come R e Python;
  • Algoritmi Machine Learning;
  • Matematica e statistica.

Un plus, indubbiamente è questa soft skill: la capacità di raccontare e comunicare il significato dei dati anche agli utenti business (non tecnici), per condividere il valore estratto dai dati. 

La data science in azienda

Come abbiamo già detto, sono sempre di più le aziende che decidono di analizzare i dati e usare strategie di business intelligence.

La data science si presta bene ad analizzare set di dati inerenti le diverse funzioni aziendali: marketing, logistica, supply chain, sales, acquisti, amministrazione ecc.

Le aziende che sono capaci di analizzare i dati (soprattutto i big data) per estrarre informazioni coerenti e utili per prendere decisioni sono chiamate organizzazioni “data-driven”.

Essere data driven vuol dire essere capaci di farsi guidare dai dati. Servono quindi competenze, tecnologie e strategia. Indiscutibilmente, quindi, occorrono investimenti da parte dell’azienda. I vantaggi di un approccio a trazione big data ripagano gli sforzi poiché quasi sempre garantiscono un ROI significativo.

Secondo le stime raccolte dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics, la maggior parte delle aziende italiane è in una fase di maturità rispetto all’impiego della data science. Tuttavia, solo il 26% è davvero data driven.

Possiamo suddividere il percorso che porta un’organizzazione da un modello tradizionale a uno data driven in sei step:

  1. approccio tradizionale al management;
  2. consapevolezza dell’esistenza e dell’utilità della data science;
  3. primi passi nell’analisi dei dati;
  4. fase sperimentale
  5. maturità
  6. modello data driven.

Le aziende che usano la data science per farsi guidare hanno dei vantaggi significativi, che spesso si traducono in un gap che i competitor hanno difficoltà a recuperare.

A seconda del settore di riferimento, i dati possono essere analizzati per estrarre informazioni significative, ad esempio:

  • gusti e comportamenti dei consumatori, particolarmente utili per le aziende retail o per le banche e le assicurazioni;
  • dati relativi ai prodotti, alla richiesta sul mercato, ai fornitori, ai prezzi delle materie prime sono molto richiesti dalle aziende manifatturiere che devono gestire la supply chain;
  • le aziende sanitarie hanno bisogno di dati relativi alla salute e talvolta implementano tecnologie di monitoraggio e controllo da remoto dei parametri vitali dei pazienti ecc.

In generale, comunque, le aziende data driven possono:

  • prendere decisioni basate sui dati, non sulle intuizioni;
  • prevedere gli scenari futuri più plausibili;
  • anticipare trend e mode;
  • implementare strategie di marketing di successo;
  • ridurre i surplus di produzione per evitare gli invenduti;
  • gestire in maniera più efficiente le strategie di export
  • ecc.

Le ultime vicende storiche hanno creato un clima di incertezza sul piano della salute, dell’economia, del benessere e della pace. Le aziende, inevitabilmente, ne hanno risentito e risentono ancora oggi della difficoltà di fare previsioni a lungo termine.

La pandemia ha impartito una lezione che le organizzazioni più scaltre hanno subito appreso: grazie alla data science si possono ottenere le informazioni necessarie per prendere le decisioni più giuste e per anticipare le problematiche plausibili. Non solo: come abbiamo raccontato in un precedente articolo, le aziende data driven si sono dimostrate più resilienti rispetto ai danni legati al Covid-19, potendo preparare diversi piani di azione dopo aver ipotizzato diversi scenari.

Questo vantaggio della data science non è da sottovalutare in un mondo sempre più complesso e globalizzato, soggetto al cosiddetto butterfly effect. Un piccolo evento che si verifica in un angolo della Terra potrebbe provocare un effetto a catena su scala mondiale, che solo le aziende data driven sono pronte ad affrontare.

Come fare data science nella tua organizzazione

Nonostante i benefici della data science, in Italia questa disciplina si sta affermando ancora troppo lentamente, almeno per quanto concerne le PMI, mentre le grandi imprese sembrano essere già mature per fare il salto di qualità e diventare data driven.

Le dimensioni dell’azienda, comunque, non contano: ogni realtà può usare la data science in modo davvero efficace. Se è quello che vuoi fare, prima devi prima costruire una strategia con obiettivi misurabili e realistici, in linea con gli obiettivi di crescita dell’azienda. Ne consegue che i traguardi che ti prefiggi devono essere proporzionati a dimensioni, fatturato, budget e prospettive di guadagno della tua organizzazione.

Ci sono 4 pilastri che reggono ogni strategia di lavoro con i dati:

  1. La governance: scegli infrastrutture e tecnologie che ti permettono di avere sempre dati integri, affidabili e sicuri;
  2. La Data Analytics: adotta strumenti che ti permettono di analizzare i dati e preferibilmente di condividerli con tutti coloro che svolgono un ruolo chiave in azienda, a prescindere dalla formazione tecnica (la self-service analytics, a cui abbiamo accennato sopra);
  3. Le competenze: devi assicurarti di avere un team di data scientist competenti, che possano creare le dashboard e i grafici da condividere con gli stakeholder. Queste dashboard devono essere intuitive e comunicare efficacemente le informazioni contenute nei dati;
  4. Gli obiettivi e i KPI: scegli sempre gli obiettivi con realismo, in modo da poterli misurare con metriche e parametri stabiliti a priori.

Lo scopo della data science è sempre quello di produrre ricchezza per l’azienda, grazie ad una migliore organizzazione del management e dei processi decisionali a tutti i livelli.

Per imparare a costruire una strategia di dati per il business, leggi l’articolo “I 7 passi per costruire una strategia BI di successo”. 

Le tecnologie e gli strumenti giusti

Una volta che hai definito gli obiettivi, come gestire i dati e a chi affidarli è ora di scegliere la tecnologia più adatta a te.

Gli aspetti che devi prendere in considerazione sono:

  • il deploy;
  • la compatibilità con le tecnologie che già usi, come set di dati o database per ottimizzare gli investimenti;
  • la flessibilità nelle licenze per costruire una soluzione su misura per le tue esigenze;
  • gli standard di sicurezza nella governance dei dati;
  • la possibilità di condividere dati in forma visuale tra tutti gli stakeholder della tua organizzazione.

Esistono piattaforme specifiche per fare data science all’interno delle organizzazioni, come Snowflake o Knime. Nel mercato esistono molte altre buone soluzioni per la data science, ma alcune sono più adatte alle grandi imprese data driven, altre a realtà più piccole che si approcciano per la prima volta al mondo dei dati. Le piattaforme più flessibili sono quelle che consentono di lavorare sia con i big data che con dataset più piccoli, che sono intuitive e che usano una politica di pricing molto flessibile che si adatta alle esigenze di ogni organizzazione. Un altro elemento che suggeriamo ai nostri clienti di considerare sempre? La possibilità di realizzare dashboard intuitivi, per condividere graficamente i dati con tutti coloro che prendono decisioni in azienda.

Se stai valutando una piattaforma per lavorare con i dati in azienda, prova a leggere “Piattaforme BI: come scegliere quella giusta per la tua azienda?”