Nonostante i numerosi benefici, l’adozione della Data Science in Italia è ancora di fronte ad alcune sfide, che oggi sono legate soprattutto all’avvento dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
La Data Science, in Italia come altrove, è una leva strategica per l’innovazione e la competitività delle aziende. Le sue applicazioni sono vastissime e i benefici tangibili.
Che cos’è la Data Science?
La Data Science è una disciplina che adotta metodi statistici, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenze e insight dai dati con l’obiettivo di dare senso ai dati, ricavando informazioni utili. Fino a poco tempo fa era necessario avere forti competenze di statistica, informatica skills specifiche, Oggi con l’intelligenza artificiale generativa il gap tecnico tra data scientist e utenti business si sta riducendo.
La Data Science in Italia
La Data Science in Italia ha faticato per anni ad affermarsi, talvolta a causa di una carenza di competenze digitali e di corsi di formazione ad hoc. Oggi sta guadagnando rapidamente terreno, grazie agli investimenti delle aziende in tecnologie per l’analisi dei dati e ad una maggiore consapevolezza dell’importanza di analizzare i dati per competere sul mercato.
Di pari passo, sono fioriti corsi in Università e istituti pubblici e privati, anche grazie alla crescita della domanda.
Le aziende di tutti i settori possono fare Data Science vantaggiosamente: dalla sanità alla finanza, dal marketing alla consulenza, dai trasporti al retail, passando per manufacturing, R&D, chimico e farmaceutico, ingegneristico ecc.
L’impatto dell’AI sulla Data Science
L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando profondamente anche il campo della Data Science, potenziando le capacità analitiche e introducendo la possibilità di eseguire operazioni complesse usando prompt in linguaggio naturale.
Grazie all’AI, oggi i data scientist possono automatizzare i processi più complessi e ripetitivi di raccolta, pulizia e analisi dei dati. Ne consegue una riduzione significativa del tempo loro necessario per ottenere insight utili, da condividere con gli utenti business e i manager d’azienda.
Al contempo, gli algoritmi di machine learning, e in particolare di Deep Learning, permettono di elaborare e interpretare grandi quantità di dati in modo più efficiente e accurato, rilevando pattern e tendenze che potrebbero sfuggire all’analisi tradizionale e all’operatore umano.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale alla data science sta anche migliorando le capacità delle aziende di fare previsioni e prendere decisioni informate, grazie a modelli predittivi avanzati che apprendono continuamente, sia dai dati storici che dagli aggiornamenti in tempo reale.
Con il supporto dell’AI la Data Science, in Italia come in tutto il mondo, sta diventando più potente e flessibile, e sta diventando una metodologia più democratica, comprensibile anche per gli utenti business.
Snowflake: una scelta ottima tra tante Data Science applications
Snowflake è una piattaforma nativa cloud per qualunque tipo di carico di lavoro sui dati, perfetta anche per gestire i dati per la Data Science e il Machine Learning
Infatti, grazie alla sua architettura scalabile e flessibile, Snowflake consente alle aziende di gestire cospicui volumi di dati (anche provenienti da diverse fonti) con più facilità e sicurezza.
La piattaforma è scalabile illimitatamente: infatti una delle caratteristiche distintive di Snowflake è la separazione tra il computing e lo storage. Questo stratagemma permette così alle organizzazioni di scalare indipendentemente le risorse di calcolo e di archiviazione, in base alle esigenze specifiche dei progetti di Data Science.
Inoltre, Snowflake supporta l’integrazione con strumenti di analisi, inclusi Tableau e Tableau AI. Le aziende possono condividere i dati in sicurezza, gestendoli tutti da un unico luogo, da cui operare tutto il ciclo vita dei dati, fino anche alla Visual Analytics con Tableau.
Per questo riteniamo che rappresenti una tra le migliori Data Science Applications a livello mondiale, che permette peraltro di ottimizzare i costi di investimento, essendo una piattaforma unica per tutti i data workload aziendali.
