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Cosa fa e perchè è utile un Data Scientist?
Il data scientist è un professionista multidisciplinare necessario nell’era dei big data che permette grazie a delle consulenze personalizzate di valorizzare i dati che ogni azienda dispone su vari canali come database, sito web, archivi cartacei, etc.
Il concetto del data science o scienza dei dati è spesso associato allo sviluppo di business, ma è una entità che trova riscontro in molti ambiti, come l'ottimizzazione dell'organizzazione aziendale, la risoluzione di problematiche complesse, il risparmio energetico, l'utilizzo di strumenti per aiutare i medici nella diagnosi, il raggiungimento di obiettivi e così via.
Sicuramente l'obiettivo di ogni azienda è quello di sviluppare nuove strategie di business sia online che offline utilizzando i big data.
Invece gli enti hanno necessità di trovare correlazioni di dati, previsione di eventi, etc.
Non ci si improvvisa data scientist, perché la scienza dei dati è una materia che necessita di conoscenze approfondite nell’informatica, nell’economia e nella statistica.
Nella foto sopra si riporta un esempio parallelo riguardo alla moltitudine di dati (in questo caso parole) che risultano illeggibili se non opportunamente analizzate e reportate. Il data scientist rende i dati chiari e precisi.
Il lavoro principale dello scienziato dei dati è selezionare e reperire accuratamente i dati mediante tecniche di Data Mining per analizzarli grazie allo sviluppo di algoritmi complessi ed estrapolare le informazioni utili per elaborare strategie mirate e su misura che l’impresa in questione tradurrà in profitti.
Spesso dopo l'estrazione dei dati e l'estrapolazione della relativa conoscenza da questi, è necessario eseguire delle attività di decision making o previsione, che solo grazie alla conoscenza di algoritmi e tecniche di Machine Learning o apprendimento automatico si può fare.
Non è un lavoro semplice e neppure rapido, ma meticoloso e complesso, che richiede una comprovata esperienza in diversi settori che vanno dalla programmazione, all'estrapolazione ed elaborazione dei dati, al machine learning, al data visualization e reporting, dati strutturati e non, oltre alla capacità di ascoltare le esigenze e gli obiettivi di ciascun cliente per capire come portarli ai risultati sperati nel minor tempo possibile.
Le ultime peculiarità non prettamente tecniche che questa figura deve avere sono l’estro e creatività. Proprio così uno scienziato dei dati deve avere anche la capacità di predire il mercato, sviluppare ciò che oggi non esiste e realizzarlo prima degli altri.
Al giorno d’oggi non basta creare una rete commerciale o affidarsi ad una pubblicità per vendere online o in negozio, ma occorre strutturare e conoscere attentamente il proprio business, i clienti che ci hanno scelto e quelli che potrebbero acquistare il nostro prodotto o servizio.
Stesso discorso vale per l'analisi dei dati che non è data da un semplice incrocio di statistiche in due dimensioni, ma spesso è necessaria una conoscenza profonda di moltissime discipline economiche, ingegneristiche e statistiche per rilevare ciò che si desidera.
Lo scienziato dei dati è un consulente di big data
Ogni azienda ha dei propri "segreti" o dati molto riservati delle statistiche che il data scientist ha necessità di conoscere per l’analisi e questo è il primo scoglio che si affronta in Italia, al contrario di Paesi come gli USA dove tale professionista è ben inserito nelle strutture aziendali, ma se non si condividono le statistiche non si metterà in condizione lo "scienziato" di lavorare correttamente.
Inizialmente il consulente necessita di visitare l’azienda in questione per conoscere tutti i dettagli tecnici, commerciali, operativi, amministrativi ed organizzativi, perché tutti i reparti concorrono in egual misura alla riuscita di un prodotto o servizio che si vuole porre sul mercato.
Nei casi di business online ovviamente il sito web rappresenta un strumento fondamentale da analizzare, non solo come farebbe un consulente SEO, ma anche e soprattutto nell’analisi statistica di visite e contatti ricevuti, al fine di mostrare al data scientist le modalità di contatto e finalizzazione della fase di vendita che provengono dal mondo online.
Un altro aspetto per chi vende prodotti o servizi con una o più filiali è quello di mostrare l’organizzazione di vendita, con le varie attività promozionali ed i dati statistici rilevati in questi periodi, per comprendere se esiste già una schedulazione dei clienti, di visitatori, una profilazione anche sommaria di chi acquista, etc.
Una volta che il professionista ha reperito tutti i dati utili al proprio incarico, valuterà tutti gli aspetti procedurali e tecnici per concatenarli, filtrarli ed organizzarli al fine di avere dei numeri concreti per la soluzione del problema proposto e proseguire con tutte le attività necessarie al risultato.
Quanto costa un data scientist
Molte aziende di medie e grandi dimensioni sono alla continua ricerca di un professionista da inserire in azienda e dopo una opportuna formazione hanno una figura interna che sicuramente conoscerà le peculiarità dell’impresa, ma che può non avere tutte le esperienze professionali di un consulente che lo fa per mestiere per diverse realtà.
Per questo è importante valutare di affidare tale attività a soggetti esterni che hanno una esperienza acquisita in diversi ambiti, una continua crescita professionale e studiano le novità del settore.
I costi di un data scientist sono commisurati alla complessità ed alla durata di un incarico, che spesso diventa continuativo, vista l’importanza di massimizzare gli obiettivi di vendita e valorizzare il successo del marketing di un prodotto o servizio.
I risultati però ripagheranno ben presto gli investimenti fatti per questo professionista, che diventerà un punto di riferimento aziendale sia nella fase di progettazione di un nuovo prodotto o servizio che nella fase esecutiva di promozione.
Le attività sono molteplici ed anche redigere un preventivo è complesso se non si conosce molto bene l’attività svolta dal singolo cliente.
Per questo motivo, lo Studio Tarantelli opera in diversi step, dove inizialmente necessita di conoscere attentamente l’azienda.
Le fasi operative sono le seguenti:
- Esecuzione di consulenze iniziali per stilare uno studio di fattibilità delle attività da svolgere;
- Recupero delle statistiche, dei dati sulle vendite e dei clienti dall’azienda;
- Analisi dei big data forniti dall’azienda e da altri archivi online-offline;
- Creazione degli algoritmi per l’analisi dei dati;
- Report dei risultati e consegna al cliente con meeting mirati;
- Predisposizione delle strategie da porre in essere;
- Monitoraggio dei dati successivi alle strategie intraprese;
- Ottimizzazione dei risultati.