Data Science per il business: come sfruttare al massimo la data science

Molte aziende basano le loro attività sulla raccolta di dati, resa possibile dalle moderne tecnologie che permettono la creazione e la conservazione di un quantitativo di informazioni sempre crescente. Per avere un’idea della quantità di dati disponibile prova solo a pensare al numero di foto caricate sui social network, inclusi Facebook e Instagram, o a tutte le email e file che quotidianamente ciascuno riceve.

Questa enorme quantità di dati può offrire vantaggi in termini di innovazione e sui competitor, ovunque essi siano dislocati, ma solamente se si è in grado di interpretarli e di estrarne utili intuizioni. Qui è dove intervengono la data science e l’analisi di business.

 Data science e analisi di business

La data science nell’ambito della computer science è quella branca che ha a che fare con la statistica, gli algoritmi e la conoscenza. I professionisti della data science sono i cosiddetti “scienziati dei dati” e combinano in sé una vasta gamma di competenze per analizzare i dati raccolti dal web, dagli smartphone, dagli utenti, dai sensori e da altre fonti al fine di trovare una soluzione ad un certo problema. Di seguito ci sono alcune delle competenze chiave necessarie per diventare un data scientist:

  • Analisi statistica – cioè avere familiarità con test statistici ed essere in grado di individuare pattern e anomalie.
  • Programmazione – dato che i data scientist per trovare una soluzione ad un problema usano insiemi di dati molto grandi sarà necessario scrivere programmi, di solito in linguaggi come il Python e l’R e utilizzare database per immagazzinare i dati.
  • Machine learning – per imparare ciò che serve sugli algoritmi e sui modelli statistici connessi al mondo dell’intelligenza artificiale.

Oltre a saper manipolare i dati, è molto importante anche capire come dargli la giusta interpretazione in relazione a un certo contesto di business. L’analisi di business è il ponte fra business e data science e richiede una comprensione profonda delle attività ma anche dei dati, della statistica e dell’information technology. In particolare le competenze richieste sono:

  • Interpretazione dei dati – è molto importante in qualità di business analyst avere la capacità di eliminare I dati non rilevanti e di evidenziare invece quelli più significativi
  • Ragionamento analitico – una combinazione di ragionamento logico, pensiero critico, comunicazione, ricerca e analisi dei dati
  • Competenze statistiche e matematiche – danno la possibilità di raccogliere, organizzare e interpretare I dati numerici per la modellizzazione, la stima e la previsione nell’analisi di business.

 

 Data Science vs Analisi di business

I termini “analisi di business” e “data science” sono spesso usati come sinonimi, ma nel paragrafo precedente abbiamo spiegato quali sono le differenze fra i due. D’altronde, c’è un’innegabile vicinanza: entrambi i settori stanno conoscendo una crescita vertiginosa. Si prevede che nel 2025 per entrambi i campi si parlerà di cifre oltre i 100 miliardi di dollari. Questo significa che possiamo aspettarci a breve una forte crescita nella richiesta di queste due figure professionali.

In realtà ci sono tanti aspiranti professionisti che vorrebbero tentare una carriera nell’analisi di business o nella data science ma pensano che questi lavori siano troppo difficili o che non riusciranno a trovare un modo per costruirsi le competenze necessarie. 

Un altro fattore che rende fortemente attraenti questi settori (oltre al loro essere innovativi ed in forte crescita naturalmente) è il fatto che la retribuzione in alcuni paesi può superare i 100.000$ all’anno. Dunque, se siete affascinati dalla data science e dall’analisi di business, dovreste prenderli in seria considerazione. 

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