Il data scientist è una figura professionale specializzata nell’analisi dei dati. In particolare un data scientist si occupa di analizzare grandi quantità di dati per aiutare a stabilire esigenze e obiettivi aziendali. Infine deve organizzare i risultati dell’analisi in modo abbastanza semplice per essere compresi da tutti all’interno dell’azienda.
Perché affidarsi a un data scientist
Al giorno d’oggi le aziende si affidano sempre di più all’analisi dei
Big Data come supporto dei loro processi decisionali ed è in questo campo che il ruolo del data scientist diventa determinante all’interno di un’impresa.
I Big Data, raccolti da diverse fonti, vengono divisi in dati strutturati e dati non strutturati.
I primi sono dati che possono essere facilmente ordinati e organizzati da un sistema automatico. Fanno parte dei dati strutturati quelli provenienti da prodotti, servizi e dispositivi elettronici, ad esempio dati di traffico dei siti web, coordinate GPS, cifre di vendita, ecc…
I dati non strutturati invece sono quelli utilizzati per produrre analisi qualitative e fanno riferimento ad esempio alle recensioni dei clienti, alle email, ai messaggi sui social, ecc…
I dati non strutturati sono più difficili da ordinare, classificare e analizzare in modo automatico. Ed è proprio nell’analisi di questa tipologia di dati che diventa determinante la figura del data scientist in quanto capace di ricavare valore dai dati non strutturati.
Attraverso l’analisi e l’integrazione di dati strutturati e non strutturati infatti il data scientist aiuta le aziende a definire nuovi obiettivi e nuove strategie per aumentare la competitività dell’impresa sul mercato di riferimento.
Cosa fa un data scientist
In sintesi tra i compiti principali di questa figura professionale ci sono:
- raccolta di una grande quantità di dati sia strutturati che non strutturati;
- pulizia dei dati per avere una visione più chiara dell’obiettivo;
- elaborazione e applicazione dei modelli sui dati individuati;
- esecuzione di analisi esplorative dei dati al fine di individuare le caratteristiche, i trend e le relazioni tra di essi;
- interpretazione dei dati per individuare soluzioni e opportunità;
- esposizione dei risultati dell’analisi dei Big Data a tutti gli stakeholder coinvolti e suggerimenti su eventuali modifiche alle strategie già esistenti.
Skill di un data scientist
Per riuscire a organizzare grandi quantità di dati e sviluppare report capaci di guidare i manager dell’azienda nell’elaborazione di nuove strategie, la figura del data scientist deve coniugare competenze tecniche e soft skill.
Come anticipato infatti il data scientist deve saper condurre sia analisi quantitative sia analisi qualitative traendo conclusioni dall’elaborazione di dati strutturati e non strutturati.
In generale un data scientist deve conoscere in maniera approfondita tecniche nel campo della matematica, della statistica, della programmazione e del machine learning, inoltre deve avere buone capacità comunicative e competenze trasversali a seconda del settore in cui lavora.
Ambiti di lavoro del data scientist
Un data scientist può essere impiegato in qualsiasi organizzazione o azienda che utilizza i dati e la loro analisi per operare e migliorarsi sul mercato.
Tuttavia ci sono ambiti in cui avere un buon data scientist può diventare fondamentale come:
- commercio elettronico: per le piattaforme e-commerce infatti l'analisi dei dati è importantissima allo scopo di intercettare nuove tendenze, conoscere le esigenze dei propri clienti o per migliorare il servizio clienti;
- business: in questo caso l’analisi dei dati può aiutare a prendere decisioni che possono migliorare l’efficienza e la competitività sul mercato;
- pubblica amministrazione: attraverso l’analisi dei dati gli enti pubblici possono monitorare la soddisfazione dei propri cittadini;
- scienza: il lavoro del data scientist può migliorare la raccolta, la condivisione e l’analisi dei dati provenienti dagli esperimenti scientifici;
- finanza: in questo caso il data scientist diventa fondamentale in quando può aiutare a individuare eventuali frodi e migliorare la sicurezza;
- sanità: nelle strutture ospedaliere un data scientist può aiutare a migliorare i servizi sanitari e garantire maggiore sicurezza;
- social network: in questo caso i dati analizzati possono essere utilizzati per migliorare le campagne sponsorizzate, aumentare la soddisfazione dei clienti, migliorare funzionalità e servizi offerti;
- telecomunicazioni: i data scientist possono aiutare le aziende a individuare bug, migliorare i prodotti e la soddisfazione dei clienti.