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Il data scientist è un analista di dati, un professionista esperto nell’estrapolare insight (intuizioni) e report da una grande quantità di informazioni caratterizzate da diversi formati perché originate da varie tipologie di fonti (pensiamo ai canali di comunicazione digitali ma anche a tutti gli applicativi informatici presenti in azienda, ai database eccetera). A questo proposito, si fa sempre più riferimento a tali informazioni, proprio per la loro abbondanza e soprattutto per la differente natura che li contraddistingue, con il termine big data. Un patrimonio informativo preziosissimo per le aziende che però deve essere opportunamente sfruttato.
Perché è importante saper capire i dati, la definizione di data science
Con data science, scienza dei dati, si intende l’insieme di principi metodologici e tecniche multidisciplinari pensato per estrarre conoscenza dai dati; solitamente, il data scientist è l’addetto allo svolgimento di tutte le fasi processuali necessarie per finalizzare l’interpretazione dei big data.
Il fine ultimo di tutto questo è supportare i decisori aziendali nella definizione e razionalizzazione dei processi, di tutti i processi aziendali. Più nello specifico sono molteplici gli obiettivi aziendali che è possibile centrare utilizzando l’analisi dei dati: dall’ottimizzazione dell’offerta già proposta sul mercato per aumentarne i margini al suo ampliamento, dall’incremento delle vendite alla riduzione del time to market e dei costi, dal miglioramento dell’engagement del cliente sino all’innalzamento delle vendite e all’identificazione di nuovi mercati.
Chi è il data scientist e cosa fa
Il data scientist, una delle figure più ricercate nel panorama aziendale attuale, si occupa nel dettaglio di gestire, leggere e interpretare i dati al fine di renderli materiale rilevante e utile per conseguire con maggiore efficacia gli obiettivi aziendali; deve in particolare lavorare alla diminuzione della complessità originata dalla raccolta di tante informazioni diverse e poi assicurare la comprensione di report e analisi a tutti coloro che ne abbiano bisogno, a qualsiasi business unit aziendale appartengano.
Il data scientist è quindi un profilo importante a supporto del business e deve avere competenze eterogenee, che vanno da quelle più prettamente tecniche (informatica, matematica, statistica) a quelle specifiche relative al proprio settore industriale fino ai soft skill che consentono di comunicare in modo adeguato i risultati del proprio lavoro di valorizzazione dei dati. Un lavoro complicato, quasi una missione, che consiste nell’andare oltre alla sola osservazione delle informazioni per capire elementi concreti, reali, su cui basare il miglioramento dei flussi di lavoro nei vari comparti così come, per esempio, il perfezionamento delle attività di marketing e comunicazione al fine di renderle il più mirate (e quindi efficaci) possibile.
Il significato di data scientist nell’ottica di Alteryx
Il mercato offre una serie di strumenti software che aiutano il data scientist nello svolgimento del proprio lavoro di raccolta e analisi dei dati.
Alteryx si contraddistingue tra questi perché è stato progettato per facilitare la vita agli analisti e avvicinare ai dati anche coloro che hanno meno competenze tecniche ma, d’altra parte, sono coloro che usano i risultati della big data analysis, ovvero gli uomini di business.
In uno scenario occupazionale nazionale e internazionale tipicamente privo del sufficiente numero di data scientist, Alteryx è stato pensato per contribuire a colmare il divario di competenze. L’applicativo fa infatti proprio il concetto di self service analytics in quanto è uno strumento molto intuitivo che aiuta gli utenti aziendali a comprendere il dato in modo autonomo; consente di costruire, gestire e distribuire modelli predittivi personalizzati senza che gli utenti abbiano bisogno di conoscere codici di programmazione.
Grazie ad Alteryx che semplifica il processo di preparazione, fusione e analisi dei dati gli insight sono disponibili in poche ore e soprattutto facilmente fruibili da più figure professionali, soggetti che in pratica possono rappresentare in azienda dei veri e proprio citizen data scientist, cioè figure capaci di risolvere problemi complessi servendosi di dati a prescindere dal background tecnico sul quale possono contare.
