Chi è e cosa fa un Data Scientist?
In questo articolo vorrei approfondire cos’è la Data Science della quale ho parlato brevemente in quest’altro articolo ed in particolare cosa fa un Data Scientist. Sarò schietto e diretto, dandovi risposte concise a domande comuni che tutti si stanno facendo in quest’ultimo periodo: si è sempre più consapevoli di quanto i dati siano importanti per prendere decisioni significative per il business.
Chi è un data scientist?
Un Data Scientist è un esperto in Raccolta e Analisi Dati e Intelligenza Artificiale, nell’industria il suo compito è cogliere il meglio dall’evoluzione digitale.
È una figura complessa e altamente specializzata, ancora non molto conosciuta in Italia: il suo compito è quello di progettare e realizzare la raccolta dei dati finalizzata alla loro analisi e, tramite l’estrapolazione di questi dati, definire la strategia per arrivare all’obiettivo finale dell’azienda.
Il Data Scientist si occupa del progetto dal suo inizio fino alla fine, curando le infrastrutture per la raccolta e la registrazione dei dati, preoccupandosi di risolvere problemi legati alla privacy e decidendo quali sono i dati più adatti al fine del cliente: i Big Data sono inseriti in Database enormi e i Data Scientist sanno capirne il loro significato e sanno interpretarli, in modo che siano utili al team aziendale per importare una strategia basata su dati coerenti con l’obiettivo finale e il valore dell’azienda.
Perchè il Data Scientist è una figura importante?
Perchè la Data Science è la scienza legata alla lettura ed interpretazione dei dati: sono principalmente i dati a parlare e ad indicarci la strada giusta verso le decisioni chiave, in tutti i campi. Non esistono risposte uguali per tutti i problemi e i numeri possono darci veramente un grosso aiuto nel consigliare ed intraprendere il percorso migliore per il singolo caso.
Facciamo un esempio pratico
Prendiamo le vendite di un E-Commerce: quante cose potremmo scoprire da questo dato apparentemente semplice?
Potremmo, per esempio, accorgerci, grazie ad una Market Basket Analysis, che chi acquista il prodotto A, spesso abbina il prodotto B. Ne consegue che suggerire il prodotto B a chi si accinge ad acquistare il prodotto A potrebbe incrementare sensibilmente le vendite.
Vivo questo processo di esplorazione ogni volta i miei clienti mi chiedono consigli e strategie per aumentare il valore delle proprie attività e quali siano le aree di intervento più proficue.
Come si raccolgono i dati?
I dati vengono raccolti da diverse fonti che possono essere fogli di lavoro Excel, siti web, applicazioni e vengono conservati all interno di appositi software chiamati Database. Questo processo richiede un’ importante analisi di quelle che sono le sorgenti dei dati e spesso un intervento per unificarli e standardizzarli.
Una volta ultimata la fase di raccolta, il Data Scientist saprà leggere, ordinare ed aggregare i diversi dati, traducendoli in informazioni comprensibili a tutti gli attori coinvolti come imprenditori, manager e altri stakeholder.
Come si fanno le previsioni?
Le previsioni si fanno con il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale: Sono delle tecniche in grado di restituire previsioni e individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici.
Come si leggono i dati?
Si leggono attraverso la Data Visualization: l’arte di comunicare un’informazione in modo visuale.
A questo punto del processo, entra in gioco la Data Visualization: ricordiamoci sempre che un’informazione presentata in un modo poco comprensibile può inquinare il processo decisionale quanto un’informazione sbagliata.
Sarà pertanto fondamentale riuscire ad ordinare e a rappresentare i dati nella maniera più immediata ed interpretabile possibile, tramite grafici, tabelle, report chiari e curati.