La Data Science sta rapidamente diventando un’area di crescente interesse per le aziende di ogni dimensione e settore. Già nel 2012 l’Harvard Business Review definiva il data scientist come il lavoro più sexy del 21esimo secolo. E non è un caso che, secondo Bureau of Labor Statistics, si prevede che entro il 2032 nelle imprese il numero di posizioni per questo ruolo aumenterà del 36%.
Cos’è la Data Science? Una definizione semplice
Il Cambridge Dictionary definisce la Data Science come l’uso di metodi scientifici per ottenere informazioni utili a partire da una grande quantità di dati informatici. E, in effetti, si tratta di un campo interdisciplinare che utilizza criteri, metodi, algoritmi e sistemi matematici per estrarre conoscenze e approfondimenti dai dati, sia strutturati che non strutturati. L’obiettivo principale è trasformare i dati grezzi in informazioni significative per guidare decisioni aziendali strategiche, migliorare processi operativi e scoprire nuove opportunità di crescita.
Le sue radici storiche risalgono al 1974, quando Peter Naur introdusse il termine nel libro “Concise Survey of Computer Methods“, facendo evolvere il concetto di datalogy per riflettere una gestione e manipolazione più consapevole dei dati. Nonostante inizialmente non si riconoscesse il potenziale estrattivo delle informazioni dai dati, la Data Science è stata formalmente riconosciuta come una disciplina distinta nel 2006 grazie a William Cleveland, che identificò sei campi di competenza essenziali: ricerca multidisciplinare, modelli, elaborazione dei dati, pedagogia, valutazione degli strumenti e teoria.
Le cinque fasi che strutturano il ciclo di vita della Data Science
Raccolta e conservazione dei dati
La fase iniziale prevede la raccolta di dati da varie fonti, come database, file Excel, file di testo, API, web scraping o persino flussi di dati in tempo reale, che vengono in un secondo momento archiviati in modo sicuro ed efficiente, così da consentire un rapido recupero ed elaborazione.
Preparazione dei dati
Spesso considerata la fase più dispendiosa in termini di tempo, comporta la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto per l’analisi. Questo step intermedio include la gestione dei dati mancanti o incoerenti, la rimozione dei duplicati, la normalizzazione e le conversioni dei tipi di dati. L’obiettivo è creare un set di dati pulito e di alta qualità in grado di produrre risultati analitici accurati e affidabili.
Esplorazione e visualizzazione
I data scientist esplorano, appunto, i dati lavorati per comprenderne i modelli, le caratteristiche e le potenziali anomalie. Tecniche come l’analisi statistica e la Data Visualization riassumono le caratteristiche principali dei dati, spesso attraverso strumenti di visualizzazione, come grafici e diagrammi, che rendono le informazioni più comprensibili e di facile interpretazione.
Sperimentazione e previsione
Si tratta della fase in cui le figure incaricate utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e modelli statistici per identificare pattern, fare previsioni o scoprire informazioni dettagliate. L’obiettivo, a questo stadio, è ricavare qualcosa di significativo dai dati che si allinea con gli obiettivi del progetto, che si tratti di prevedere risultati futuri, classificare i dati o scoprire modelli nascosti.
Data Storytelling e comunicazione
Ultimo step del ciclo, prevede l’interpretazione e la comunicazione dei risultati derivati dall’analisi dei dati. Non è sufficiente avere intuizioni: al contrario serve comunicarli e diffonderli in modo efficace, utilizzando un linguaggio chiaro e conciso e immagini accattivanti.
Le competenze chiave di un Data Scientist
Sono ormai diffuse figure professionali per la valorizzazione dei dati all’interno delle organizzazioni e la conferma arriva dagli ultimi risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano.
Stando a quanto emerge dallo studio, il 77% delle grandi aziende italiane ha già un Data Analyst, il 49% un Data Scientist e il 59% un Data Engineer; tuttavia, nel 2023, il 77% ha avuto difficoltà a trovare le figure richieste. Sul fronte delle PMI, 4 aziende su 10 non hanno alcuna figura dedicata, neanche parzialmente, all’analisi dei dati; il 57% si è invece dotata di un software di data Visualization & Reporting (+8% sul 2022), ma si tratta per lo più di un utilizzo sporadico, con investimenti molto contenuti.
Analizzando più nel dettaglio il bagaglio di competenze di un Data Scientist, emerge che a questa figura fa capo una combinazione di skill analitiche, tecniche e di business che lo rendono essenziale per l’interpretazione e l’utilizzo dei dati in contesti aziendali complessi. Questo professionista deve saper elaborare grandi volumi di dati utilizzando strumenti e linguaggi di programmazione come Python, R e SQL.
È, inoltre, esperto in tecniche di Machine Learning e statistica avanzata, che gli permettono di costruire modelli predittivi e algoritmi per estrarre insight significativi dai dati. Inoltre, è un professionista che deve essere in grado di visualizzare i dati in modo efficace, utilizzando strumenti come Tableau o Power BI, per comunicare i risultati delle analisi a stakeholder non tecnici. Infine, deve possedere una solida comprensione del contesto di business in cui opera, per tradurre i dati in decisioni strategiche che apportano valore all’organizzazione.
Gli strumenti più utilizzati nella Data Science
Tra gli strumenti più utilizzati, che combinati con le tecniche di analisi avanzata, permettono di estrarre valore dai dati e supportare decisioni aziendali strategiche, ci sono i linguaggi di programmazione già citati come Python e R, noti per la loro versatilità e le potenti librerie per l’analisi dei dati, come Pandas e ggplot2. Python è particolarmente apprezzato per la sua facilità d’uso e le sue librerie di Machine Learning come scikit-learn e TensorFlow. R, d’altra parte, è preferito per le sue capacità di visualizzazione e statistica.
Inoltre, strumenti di gestione dei dati come Apache Hadoop e Spark si rivelano un valido supporto per elaborare grandi dataset in modo efficiente. Ancora, software di visualizzazione come Tableau e Power BI consentono agli scienziati dei dati di creare report interattivi e dashboard che aiutano a comunicare le evidenze in modo chiaro e intuitivo. Infine, ambienti di sviluppo integrati come Jupyter Notebook forniscono una piattaforma collaborativa per documentare e condividere il codice e i risultati delle analisi.
I vantaggi della Data Science per le aziende
Raccogliere informazioni sui clienti e utilizzarle per migliorare prodotti e servizi è una strategia antica, ma in passato era un processo lento, limitato e difficile da scalare. Inizialmente, l’analisi dei dati si basava prevalentemente su metodi statistici tradizionali e strumenti rudimentali come fogli di calcolo; tuttavia, si trattava di informazioni spesso scollegate tra loro, distribuite in compartimenti stagni che ne rendevano complesso l’utilizzo.
La situazione è cambiata radicalmente con l’arrivo del Cloud e delle nuove tecnologie che permettono alle aziende di gestire rapidamente grandi quantità di dati. I prodotti e i servizi connessi a Internet possono ora raccogliere direttamente informazioni sui clienti, come dati personali, comportamenti di ricerca, scelte di contenuto, comunicazioni, post sui social media, posizione GPS e modelli di utilizzo. Gli algoritmi di apprendimento automatico, basati su Intelligenza Artificiale e Machine Learning, analizzano questo “scarico digitale” e permettono alle aziende di adattare automaticamente le loro offerte, personalizzandole persino per i singoli individui.
Migliorare il processo decisionale
La Data Science consente alle aziende di migliorare il processo decisionale attraverso l’analisi approfondita dei dati. Utilizzando tecniche di Machine Learning e modelli predittivi, è possibile prevedere tendenze di mercato e comportamenti dei consumatori, permettendo decisioni più informate e strategiche. L’accesso a dati accurati e tempestivi riduce l’incertezza e il rischio associato alle decisioni di business, facilitando la pianificazione a lungo termine e l’adattamento rapido ai cambiamenti del mercato.
Ottimizzare i prodotti e servizi
Grazie alla Data Science, le aziende possono ottimizzare i loro prodotti e servizi analizzando i feedback dei clienti e i dati di utilizzo, abilitando nuove sperimentazioni consentite dalla disponibilità di dati inediti. Questo permette anche di identificare le aree di miglioramento e di innovare in base alle esigenze reali dei consumatori. La personalizzazione dei prodotti, resa possibile dall’analisi dei dati, aumenta la soddisfazione del cliente e la fidelizzazione, creando un’offerta più competitiva e in linea con le aspettative del mercato.
Aumentare l’efficienza operativa
La Data Science contribuisce ad aumentare l’efficienza operativa delle aziende attraverso l’automazione e l’ottimizzazione dei processi. Analizzando i dati operativi, le imprese sono in grado di individuare colli di bottiglia e inefficienze nei loro processi, implementando soluzioni data-driven per migliorare la produttività. Inoltre, l’automazione di compiti ripetitivi libera risorse che possono essere allocate a attività a maggior valore aggiunto, riducendo i costi e migliorando l’efficacia complessiva dell’organizzazione.
Come implementare la Data Science in azienda
Creare un team di data scientist
Il primo passo per implementare efficacemente la Data Science in azienda è creare un team di Data Scientist con competenze diversificate che includa professionisti esperti in statistica, programmazione, Machine Learning e conoscenza del dominio specifico dell’azienda. Un gruppo di valoro che collabori strettamente con altri dipartimenti, come marketing, vendite e IT, per garantire che le soluzioni sviluppate siano allineate con gli obiettivi aziendali. È importante investire in formazione continua per mantenere il team aggiornato sulle ultime tecnologie e metodologie nel campo della Data Science.
Scegliere gli strumenti giusti
Una volta creato il team di esperti, serve fornire loro gli strumenti giusti da poter utilizzare. Il futuro dei dati e dell’analisi richiede quindi alle organizzazioni di investire in architetture di analisi e gestione dei dati componibili e aumentate per supportare l’analisi avanzata.
Soluzioni per la gestione dei dati
- Master Data Management (MDM) è un processo di gestione centralizzata dei dati fondamentali di un’organizzazione. Questi dati, noti come “dati master”, includono informazioni critiche su clienti, prodotti, fornitori, e altre entità essenziali per il funzionamento aziendale. L’obiettivo è garantire che i dati master siano accurati, coerenti e disponibili in tutta l’organizzazione, migliorando così la qualità dei dati, facilitando l’integrazione tra sistemi diversi e supportando le decisioni aziendali.
- Data Hub è un’architettura di gestione dei dati che centralizza e consente l’accesso ai dati provenienti da diverse fonti all’interno di un’organizzazione. A differenza di un Data Warehouse, che è orientato principalmente all’analisi e alla reportistica, un Data Hub è progettato per facilitare l’integrazione, la condivisione e la distribuzione dei dati in tempo reale tra vari sistemi e applicazioni. Funge da punto centrale per la raccolta, la gestione e la distribuzione dei dati, consentendo alle organizzazioni di utilizzare i dati in modo più efficiente e rispondere rapidamente alle esigenze di business.
- Data Warehouse forniscono un endpoint per la raccolta di dati transazionali, dettagliati (e talvolta di altro tipo). A differenza dei database operativi, che sono ottimizzati per la gestione delle transazioni quotidiane, un Data Warehouse è ottimizzato per le query e l’analisi, consentendo di aggregare e conservare grandi volumi di record provenienti da diverse fonti. Questi dati vengono integrati, puliti e organizzati in modo tale da facilitare la generazione di report, l’analisi storica e il supporto alle decisioni strategiche.
- Data Center ospitano fisicamente i server (al contrario dei warehouse, che sono strutture di dati ospitate su server o nel Cloud). sono progettati per garantire la continuità operativa, la sicurezza e la disponibilità dei dati e delle applicazioni critiche per un’organizzazione. Sono dotati di sistemi di alimentazione ridondanti, controllo ambientale (condizionamento dell’aria, antincendio) e misure di sicurezza fisica per proteggere i dati da interruzioni, guasti e accessi non autorizzati.
- Data Lake raccolgono dati non raffinati (nella loro forma nativa, con una trasformazione e una garanzia di qualità e governance intrinseca limitate) e consentono agli utenti di esplorarli e analizzarli in modo altamente interattivo. A differenza di un Data Warehouse, che richiede una strutturazione e modellazione dei dati prima della loro archiviazione, un Data Lake permette di archiviare i dati così come sono, rendendoli disponibili immediatamente per analisi future. Questa flessibilità consente di adattarsi a diversi tipi di analisi, tra cui quelle in tempo reale, Machine Learning e Big Data Analytics.
Definire una strategia di Data Science
Senza una strategia di Data Science chiara e ben articolata è difficile valorizzare gli sforzi del team e garantire che le attività di Data Science siano allineate con gli obiettivi aziendali.
La strategia dovrebbe includere l’identificazione delle principali aree di opportunità per l’applicazione della Data Science e la definizione di metriche di successo per misurare l’impatto delle iniziative intraprese. Inoltre, è importante stabilire processi per la raccolta, la gestione e la protezione dei dati, assicurando la conformità alle normative vigenti sulla privacy e la sicurezza dei dati. Una strategia ben pianificata aiuta a massimizzare il valore derivato dai dati e a sostenere la crescita e l’innovazione dell’azienda.
Le sfide della Data Science e come affrontarle in azienda
La qualità dei dati: un punto fondamentale
Un sondaggio recente dell’analista Forrester conferma che la qualità dei dati è una preoccupazione diffusa fra tutti i C-Level, ed è per questo che le aziende si stanno adoperando per affrontare questa sfida. Dati incompleti, inaccurati o non strutturati possono compromettere l’affidabilità delle analisi e dei modelli predittivi.
Ostacoli che è necessario superare implementando solidi processi di gestione dei dati che includano la raccolta, la pulizia e la validazione continua delle informazioni a disposizione. È importante stabilire standard di qualità e utilizzare strumenti di Data Governance per monitorare l’integrità e la consistenza dei dati. Inoltre, la formazione dei dipendenti sulla gestione dei dati e la collaborazione tra i reparti possono migliorare la qualità complessiva dei dati aziendali.
Privacy e sicurezza dei dati
Il Security Survey di Forrester del 2023 evidenzia che il 21% delle violazioni aziendali negli ultimi 12 mesi è stato causato da attacchi esterni mirati agli ambienti di lavoro domestici o remoti dei dipendenti, il 28% da attacchi esterni mirati, però, all’organizzazione e il 21% da attacchi interni all’organizzazione.
Con l’aumento delle normative sulla protezione dei dati, come il GDPR, le aziende devono garantire che i dati dei clienti siano gestiti in modo sicuro e conforme. Per affrontare queste sfide, è essenziale implementare misure di sicurezza avanzate, come la crittografia e l’accesso controllato ai dati e sviluppare politiche di privacy chiare e formare i dipendenti sulle migliori pratiche per la protezione dei dati.
L’etica nella Data Science
La raccolta, l’analisi e l’utilizzo dei dati pongono significative questioni etiche, specialmente riguardo alla privacy, alla trasparenza e all’equità. Per stabilire un framework di etica dei dati, le organizzazioni in genere devono eseguire una serie di passaggi che includono:
- Monitorare e valutare regolarmente il proprio framework di etica dei dati per garantire che rimanga pertinente ed efficace. Ciò può comportare lo svolgimento di audit, la revisione di politiche e procedure e la ricerca di feedback da parte delle parti interessate.
- Definire i principi etici, basati su valori chiave quali la trasparenza, l’equità, la privacy, la sicurezza e la responsabilità.
- Valutare i rischi legati alla raccolta, all’archiviazione e all’utilizzo dei dati. Questa analisi dovrebbe prendere in considerazione fattori quali la sicurezza dei dati, la privacy, l’accuratezza e i potenziali bias.
- Sviluppare politiche e procedure che siano in linea con i principi etici e mitighino i rischi identificati nella valutazione del rischio. Ciò può includere policy sulla governance dei dati, ma anche il loro accesso, analisi e condivisione.
- Formare i dipendenti sui principi etici, sulle politiche e sulle procedure delineate nel quadro etico dei dati.
