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 networks, inclusi Facebook e Instagram, o a tutte le emails 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 del business 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. Se vi interessano queste aree, dovreste prendere in seria considerazione il master in “Business Data Analysis” proposto da Talent Garden. In 120 ore di lezione divise in 6 moduli imparerete a leggere e ad interpretare I dati, a rendere intellegibili le intuizioni di business ed a comunicarle in modo efficace, infine a utilizzare le dashboard per gestire e analizzare grandi quantità di dati in modo strategico per il business development.

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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