La scienza dei dati ha già avuto un impatto importante su tutte le organizzazioni che hanno saputo introdurla in azienda sfruttandone i benefici. A tutti i livelli.

Gli sviluppi recenti in fatto di tecnologie digitali e alla capacità di conservare ed elaborare grandi quantità di informazioni hanno abilitato le aziende a ad analizzare meglio il proprio stato dell’arte e a prendere le decisioni giuste per il futuro introducendo le prime gemme di data science (o “scienza dei dati” come qualcuno ne sta scrivendo in italiano).

Un nuovo vero approccio data-driven, come mai in passato. Perché stavolta la mole di informazioni raccolte e analizzate, tutto unito alle applicazioni recenti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning che scavano nei dati e ne restituiscono modelli, interpretazioni e risultati, non ha precedenti rispetto al passato. Se ben applicata, la data science permette a manager e collaboratori di introdurre maggiore efficacia nelle decisioni giuste da prendere per il proprio dipartimento e l’azienda tutta.

Sfruttare la data science è già fondamentale adesso per mantenere la proprio posizione di mercato e competere con le altre organizzazioni, ma prima di tutto richiede una lucida analisi sullo stato dell’arte dell’azienda e il giusto modo di introdurla, andando a guardare dentro i processi e talvolta cambiare il modo di lavorare precedentemente acquisito.

Vediamo i 4 passi corretti per introdurre la data science in azienda:

1. Acquisire le competenze tecniche necessarie per una “buona scienza dei dati”. Non vi è dubbio che si tratta di argomenti molto specialistici, dove quindi la specializzazione dei professionisti che si impiegano deve essere altrettanto elevata. Pena l’impossibilità di raggiungere i benefici che derivano da una corretta applicazione della data science. Fortunatamente, negli ultimi anni sono stati formati tanti data scientist competenti, e anche ben pagati. Il primo passo è dunque selezionare correttamente chi andrà a occuparsi e gestire quotidianamente tutti gli aspetti dei dati in azienda.
2. Il primo passo immediatamente successivo è quello di organizzare il lavoro di raccolta, scoperta e analisi dei dati. Bisogna quindi mettere in condizione il data scientist di poter avere una mappa precisa di dove si trovano i dati da raccogliere e analizzare, come leggerli. Questo vuol dire avere una conoscenza profonda e corretta del proprio stato dell’arte a livello tecnologico. Database, ERP, eCommerce e sistemi vari integrati in azienda devono consentire l’accesso ai dati per le successive analisi, spesso meglio se in tempo reale. Sarà comunque il data scientist a preparare le “ricette” giuste per i problemi da investigare.
3. Oltre a conoscere se stessi, è importante conoscere il settore. Semplicemente perché si può generare un miglior impatto in azienda solo se si riescono ad anticipare i problemi ed essere pro-attivi senza aspettare che il problema si sia già presentato.
4. Competenza del data scientist è infine guidare l’intera organizzazione a gestire in modo brillante i cosiddetti “dati sporchi”. Il mondo reale è infatti imperfetto, e imperfetti sono e saranno i dati che riusciremo a raccogliere e fornire. Analizzando i dati potremmo incappare in tante correlazioni non corrette, che una ulteriore dose di intelligenza umana può all’inizio correggere. Questo è normale perché i modelli vanno allenati e migliorati continuamente.