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Cos'è la Data Science?

La data science è un settore interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. I data scientist combinano le competenze in varie discipline, tra cui statistica, informatica ed economia aziendale, per analizzare i dati raccolti dal Web, dagli smartphone, dai clienti, dai sensori e da altre fonti.

La data science mostra i trend e produce insight che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi più innovativi. I dati costituiscono la base dell'innovazione, ma il loro valore deriva dalle informazioni che i data scientist possono ottenere e in base alle quali agire.

 

Strumenti per i data scientist

Tra gli strumenti più comunemente utilizzati dai data scientist, ci sono i notebook open source, ovvero applicazioni Web che consentono di scrivere ed eseguire codice, visualizzare dati e vedere i risultati in un unico ambiente. Alcuni dei notebook più diffusi includono Jupyter, RStudio e Zepplin. I notebook sono molto utili per eseguire analisi, ma presentano delle limitazioni quando devono essere utilizzati dai data scientist per lavorare in team. Per risolvere questo problema, sono state concepite le piattaforme di data science.

Data science e crescita dei dati

Data science e crescita dei dati

Dal momento che la tecnologia moderna ha consentito la creazione e l'archiviazione di quantità crescenti di informazioni, il volume dei dati è aumentato vertiginosamente. Si stima che il 90% dei dati a livello mondiale sia stato creato negli ultimi due anni. Ad esempio, gli utenti di Facebook caricano 10 milioni di foto ogni ora. Si prevede che il numero di dispositivi connessi nel mondo, l'Internet of Things (IoT), continuerà a crescere superando i 75 miliardi entro il 2025.

I moltissimi dati raccolti e archiviati mediante queste tecnologie possono offrire vantaggi in termini di trasformazione ad aziende in tutto il mondo, ma solo se siamo in grado di interpretarli. È qui che entra in gioco la data science.

Leggi questa infografica per scoprire di più sui dati e sulla data science.

La figura emergente del data scientist

La figura emergente del data scientist

La data science è un settore giovane, che deriva dai campi dell'analisi statistica e del data mining. Il Data Science Journal è stato pubblicato per la prima volta nel 2002 dall'International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology. Dal 2008, anno in cui è comparsa la qualifica di data scientist, il settore ha iniziato una rapida ascesa. Tuttavia, nonostante un numero sempre maggiore di università abbia introdotto corsi di laurea in data science, vi è una carenza di data scientist.

Un data scientist si occupa di sviluppare strategie per l'analisi dei dati, preparare i dati per l'analisi, esplorare, analizzare e visualizzare i dati, creare modelli con i dati utilizzando linguaggi di programmazione quali Python e R, nonché implementare i modelli nelle applicazioni.

Il data scientist non lavora da solo, ma in team. I team di data science possono essere includere, oltre a un data scientist, un analista aziendale che definisce il problema, un ingegnere informatico che prepara i dati e definisce le modalità di accesso, un architetto IT che supervisiona i processi e l'infrastruttura sottostanti e uno sviluppatore di applicazioni che implementa i modelli o i risultati dell'analisi in applicazioni e prodotti.

Come la data science sta trasformando il modo di fare business

Le organizzazioni utilizzano i team di data science per trasformare i dati in un vantaggio competitivo ridefinendo i prodotti e i servizi. Ad esempio, le aziende analizzano i dati raccolti dai call centre per identificare i clienti propensi all'abbandono e utilizzano strategie di marketing per tentare di fidelizzarli. Le aziende di logistica analizzano i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche e altri fattori per migliorare la velocità di consegna e ridurre i costi. Le aziende farmaceutiche analizzano i dati degli esami clinici e i sintomi segnalati per aiutare i medici a diagnosticare le malattie in anticipo e trattarle in modo più efficace.

La data science è diventata una priorità per la maggior parte delle aziende, che stanno investendo molto in questo settore. Nel recente sondaggio di Gartner condotto su più di 3.000 CIO, gli intervistati hanno classificato l'analisi dei dati e la business intelligence come le principali tecnologie di differenziazione per le loro organizzazioni. Secondo i CIO intervistati, queste tecnologie rappresentano le risorse più strategiche per le loro aziende ed è per questo motivo che stanno attirando la maggior parte dei nuovi investimenti.

Come viene eseguito il processo di data science

Come viene eseguito il processo di data science

Sebbene il processo di analisi e interpretazione dei dati sia iterativo piuttosto che lineare, il tipico flusso di lavoro utilizzato per un progetto di creazione di modelli di dati prevede le seguenti fasi:

  • Pianificazione: definire un progetto e i risultati potenziali
  • Preparazione: creare l'ambiente di lavoro assicurandosi che i data scientist abbiano gli strumenti giusti, accedano ai dati giusti e ad altre risorse, come la capacità di elaborazione
  • Inserimento: caricare i dati nell'ambiente di lavoro
  • Esplorazione: analizzare, esplorare e visualizzare i dati
  • Creazione di modelli: creare, preparare e convalidare i modelli in modo che vengano eseguiti come richiesto
  • Implementazione: implementare i modelli in produzione

Chi supervisiona il processo di data science?

Chi supervisiona il processo di data science?

Il processo di data science viene generalmente supervisionato da tre tipi di manager:

  • Business manager: questi manager collaborano con il team di data science per definire il problema e sviluppare una strategia per l'analisi. Possono essere responsabili di una linea di business, ad esempio marketing, finanza o vendite, e gestire un team di data science che fa riferimento a loro. Lavorano a stretto contatto con gli IT manager e i manager di data science per garantire la consegna dei progetti.
  • Manager IT: i senior IT manager sono responsabili della pianificazione e dell'architettura dell'infrastruttura che supporteranno le operations di data science. Monitorano continuamente le operations e l'utilizzo delle risorse per garantire che i team di data science operino in modo efficiente e sicuro. Possono anche essere responsabili della creazione e dell'aggiornamento degli ambienti per i team di data science.
  • Manager di data science: supervisionano i team di data science e le loro attività quotidiane. Creano i team e sono in grado di gestirli, nonché di pianificare e monitorare i progetti.

Le sfide associate all'implementazione della data science

Nonostante le promesse e gli enormi investimenti nei team di data science, molte aziende non stanno sfruttando appieno il valore dei dati a loro disposizione. Nella loro corsa per assumere talenti e creare programmi di data science, alcune aziende si sono imbattute in flussi di lavoro inefficienti e persone diverse che utilizzano strumenti e processi differenti che non funzionano bene insieme. In assenza di una gestione centralizzata più strutturata, i vertici potrebbero non ottenere un ritorno sui loro investimenti. Questo ambiente caotico presenta molte problematiche.

I data scientist non lavorano in modo efficiente. Poiché l'accesso ai dati deve essere concesso da un amministratore IT, i data scientist devono spesso attendere molto tempo per accedere ai dati e alle risorse da analizzare. Una volta ottenuto l'accesso, il team di data science potrebbe utilizzare strumenti differenti e potenzialmente incompatibili per analizzare i dati. Ad esempio, un data scientist potrebbe sviluppare un modello in linguaggio R, ma l'applicazione in cui verrà utilizzato potrebbe essere scritta in un altro linguaggio. Ed è per questo motivo che possono essere necessarie settimane o addirittura mesi per implementare i modelli in applicazioni utili.

Gli sviluppatori di applicazioni non riescono ad accedere a modelli di machine learning utilizzabili. Talvolta, i modelli di machine learning ricevuti dagli sviluppatori devono essere ricodificati o non sono pronti per essere implementati nelle applicazioni. Inoltre, questi modelli non possono essere implementati in tutti gli scenari a causa della rigidità dei punti di accesso e la scalabilità dei modelli viene affidata allo sviluppatore di applicazioni.

Gli amministratori IT dedicano troppo tempo alle attività di supporto. A causa della proliferazione di strumenti open source, l'elenco degli strumenti che l'IT deve supportare è in continua crescita. Ad esempio, un data scientist che si occupa di marketing potrebbe utilizzare strumenti diversi da quelli utilizzati da un data scientist che si occupa di finanza. Inoltre, i team potrebbero avere flussi di lavoro differenti, il che significa che l'IT deve continuamente ricreare e aggiornare gli ambienti.

I Business Manager hanno poca familiarità con la data science. I flussi di lavoro di data science non sono sempre integrati nei sistemi e nei processi decisionali aziendali e ciò rende difficile per i business manager collaborare in modo competente con i data scientist. Senza una migliore integrazione, i Business manager avranno difficoltà a capire perché serve così tanto tempo per passare dalla creazione del prototipo alla produzione e saranno meno propensi a investire nei progetti che ritengono troppo lenti.

La diffusione delle piattaforme di data science

La diffusione delle piattaforme di data science

Le aziende si sono rese conto che senza una piattaforma integrata, le attività di data science risultavano inefficienti, non sicure e difficili da scalare. Questa consapevolezza ha favorito la diffusione delle piattaforme di data science. Queste piattaforme sono software hub attorno ai quali si svolgono tutte le attività di data science. Una piattaforma efficiente risolve molti dei problemi relativi all'implementazione della data science e aiuta le aziende a dare valore ai dati in modo più rapido ed efficiente.

Una piattaforma centralizzata consente ai data scientist di lavorare in un ambiente collaborativo utilizzando gli strumenti open source preferiti. Inoltre, tutti i dati vengono sincronizzati da un sistema di controllo delle versioni.

Crea una piattaforma di data science che consente di operare in modo autonomo.

I vantaggi di una piattaforma di data science

I vantaggi di una piattaforma di data science

Una piattaforma di data science riduce la ridondanza e promuove l'innovazione consentendo ai team di condividere codice, risultati e report. Rimuove i colli di bottiglia nel flusso di lavoro semplificando la gestione e utilizzando strumenti, framework e infrastrutture open source.

Ad esempio, una piattaforma di data science potrebbe consentire ai data scientist di implementare modelli come le interfacce API, facilitandone l'integrazione in applicazioni diverse. I data scientist possono accedere a strumenti, dati e infrastrutture senza dover attendere i team IT.

La domanda di piattaforme di data science è esplosa sul mercato. Infatti, si prevede che il mercato delle piattaforme aumenterà a un tasso annuo composto superiore al 39% nei prossimi anni, raggiungendo i 385 miliardi entro il 2025.

Se sei pronto a scoprire le funzionalità delle piattaforme di data science, tieni presente i seguenti punti chiave:

  • Scegli un'interfaccia utente project-based che promuova la collaborazione. . La piattaforma dovrebbe consentire ai team di collaborare dalla fase di ideazione del modello fino alla fase di sviluppo finale e permettere a ciascun membro del team di accedere in modo autonomo ai dati e alle risorse.
  • Dai priorità all'integrazione e alla flessibilità. Assicurati che la piattaforma includa il supporto per gli strumenti open source più recenti, provider di controllo delle versioni comuni come GitHub, GitLab e Bitbucket e una perfetta integrazione con altre risorse.
  • Includi funzionalità di livello enterprise. Assicurati che la piattaforma sia scalabile e possa adattarsi ai tuoi team in crescita. La piattaforma deve essere altamente disponibile, includere potenti controlli di accesso e supportare un numero elevato di utenti simultaneamente.
  • Rendi la piattaforma di data science più autonoma. Cerca una piattaforma in grado di assorbire il carico di lavoro dei team di progettazione e IT, che consenta ai data scientist di avviare immediatamente gli ambienti, monitorare tutte le attività e implementare facilmente i modelli in produzione.

Le aziende hanno difficoltà a trovare talenti di data science

Cercare e assumere talenti rappresenta l'ostacolo più grande che le aziende devono affrontare quando intendono utilizzare la data science per ottenere un vantaggio competitivo. Da un recente sondaggio di McKinsey Company emerge che la metà dei dirigenti in diverse aree geografiche e settori ha riscontrato maggiori difficoltà nel reclutare esperti nel campo dell'analisi dati rispetto a qualsiasi altro tipo di esperti. Secondo il 40% degli intervistati, anche la retention rappresenta un problema.

Oltre ai data scientist, McKinsey segnala la mancanza di esperti in altre categorie di analisi dei dati. In particolare, vi è carenza di personale qualificato in grado di individuare i problemi aziendali e applicare la tecnologia di data science appropriata nonché di esperti nella visualizzazione dei dati.

Indeed.com, Glassdoor e Bloomberg forniscono un'ulteriore dimostrazione del fatto che esiste una considerevole richiesta di esperti di data science:

  • Le offerte di lavoro per data scientist su Indeed.com sono aumentate del 75% tra gennaio 2015 e gennaio 2018. Secondo Bloomberg, le ricerche di lavoro per i ruoli di data scientist sono aumentate del 65%.
  • Secondo una stima di Glassdoor, nel 2018 la domanda di data scientist ha superato l'offerta del 50%.
  • Per il terzo anno consecutivo, Glassdoor ha classificato la figura del data scientist come la migliore posizione lavorativa in America.

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