Uno studio condotto dal McKinsey Global Institute prevede un deficit di data scientist: si parla di una carenza di 190mila risorse entro il 2018 nei soli Stati Uniti, a fronte di una richiesta di circa 1,5 milioni tra manager e analisti capaci di comprendere e prendere decisioni utilizzando le data analytics.
Come risolvere il gap? Semplificando l’uso degli strumenti utili all’analisi dei dati, lavorando da un lato per fornire al personale interno la possibilità di approcciarsi alle data analytics, dall’altro per estendere le funzionalità per gli esperti, in modo che il carico di lavoro possa essere condiviso e il personale specializzato possa concentrarsi su livelli operativi più complessi e migliorare l’efficienza.
Questo white paper, fornito da Tibco Spotfire, descrive in che modo si è evoluta la lacuna relativa alla data science e suggerisce una soluzione che integra il lavoro delle risorse aziendali con il supporto di specialisti. Leggendolo scoprirete:
- cosa può ottenere il business dalle data analytics
- di cosa si occupa il data scientist
- come è composto il Data analytics workflow
- come supportare il personale non specializzato in data analytics
- come creare visualizzazioni e data dashboard ottimali
- quali sono i benefici delle analisi predittive (e come usarle al meglio)
