Data scientist: chi è e in cosa consiste il suo lavoro

Innovazioni e tecnologie moderne portano grandi cambiamenti anche nel panorama professionale: ecco chi è il data scientist, qual è il suo scopo e come aiuta le aziende di oggi.

È la prima volta nella storia dell’umanità che raccogliamo più dati di quanti siamo in grado di utilizzare, e questa sovrapproduzione di informazioni ha creato la necessità di avere un esperto specializzato in materia che sia in grado di sfruttare le nozioni a favore delle aziende.

Viene chiamato data scientist, ed è proprio uno scienziato: si tratta di un nuovo profilo professionale che si affaccia nell’organico delle compagnie da soli pochi anni.
In realtà, per molti il concetto del data scientist è molto più antico, infatti, i dati raccolti – ad esempio attraverso interviste e sondaggi – sono da sempre oggetto di studi degli analisti, che hanno il compito di utilizzare queste preziose informazioni con lo scopo di migliorare i servizi dell’azienda di cui fa parte, e di soddisfare sempre al meglio la clientela.

Chi è il data scientist

Sempre più spesso le aziende pubblicano annunci per cercare questa figura professionale ibrida, ovvero un tecnico con competenze multidisciplinari così complesse da non essere comprese – a volte – nemmeno dalle società stesse.
Di frequente, infatti, succede che le aziende si rendono conto di aver bisogno di aiuto nella gestione dei cosiddetti big data, ma dopo aver trovato lo specialista indicato con questa qualifica non hanno ben chiaro di cosa dovrà occuparsi.

Il data scientist è un ricercatore con una preparazione interdisciplinare che comprende skill come:

• Matematica;
• Statistica;
• Informatica;
• Economia;
• Tecnologia;
• Analisi;
• Programmazione;
• Machine learning.

A questa varia ma necessaria preparazione tecnica, il data scientist affianca anche conoscenze approfondite di marketing, intuito, e capacità comunicative per fornire direttive concrete alle aziende che vogliono crescere e migliorarsi.

In sostanza, il data scientist è come un traduttore in grado di interpretare la grande mole di dati in possesso dell’azienda e di comunicarli in maniera comprensibile ed utile ai diversi settori della compagnia.

Cosa fa l’esperto di dati

Stiamo vivendo l’era dei big data: soltanto grazie alla rivoluzione digitale è stato possibile produrre (e raccogliere) una quantità di dati così elevata da battere ogni record storico.
Nel 2015, infatti, sono state prodotte talmente tante informazioni da superare la quantità di quelle raccolte dall’inizio della civiltà umana, e del resto questo dato impressionante non dovrebbe sorprendere.
Basta dare un’occhiata al proprio smartphone per rendersi conto che l’archivio fotografico prodotto non ha pari nel passato e, come le fotografie digitali, anche documenti, transazioni finanziarie, spostamenti, e tanto altro.

Quelle appena menzionate sono tutte informazioni utilizzate dalle aziende per la profilazione dei clienti, al fine di proporre ad ognuno di essi ciò di cui ha più bisogno, ma con una produzione così mastodontica, come si riesce a fare una cernita delle informazioni davvero rilevanti per un’azienda?
Ci pensa il data scientist, che si occupa di selezionare, valutare, interpretare ed elaborare i dati acquisiti per dare risultati tangibili al brand per cui lavora.
Il compito di questo specialista, quindi è quello di trovare indicazioni efficaci da mettere al servizio della compagnia per vantaggi qualitativi ed economici.

Il talento del data scientist

A differenza di quanto accadeva in passato, l’esperto in materia non deve squisitamente lavorare sui dati a disposizione, ma conoscere metodi analitici che gli permettano di discernere le informazioni superflue da quelle importanti, avere competenze informatiche per sfruttare a proprio vantaggio l’intelligenza artificiale ed il machine learning, e sulla base delle statistiche in proprio possesso fornire previsioni o suggerimenti per l’azienda.

Il data scientist non prende solo dalla massa indistinta di dati, estraendo solo ciò che c’è di buono per risolvere i problemi della società dalla quale è stato assunto, ma prima di tutto identifica i punti deboli del sistema individuando problemi per i quali propone soluzioni.

La scienza dei dati è una materia complessa e varia, ma alla preparazione accademica del data scientist va necessariamente affiancato l’intuito ed il talento del professionista, che riesce ad organizzare, gestire ed estrarre le informazioni valutate più utili per gli obiettivi dell’azienda.

Parliamo, quindi, di uno specialista che lavora i dati grezzi al fine di dedurne valore per le società, per un processo articolato in:

1. Acquisizione dei dati;
2. Selezione delle nozioni più importanti;
3. Interpretazione attraverso l’elaborazione dei suddetti;
4. Comunicazione all’azienda dei risultati ottenuti.

Oltre ad usare una metodologia scientifica per la propria attività, un data scientist è un lavoratore votato alla condivisione: una volta ottenuti tutti i risultati delle proprie ricerche, dovrà condividerli con il resto dell’azienda.

Perché scegliere la strada della data science

Scegliere di diventare data scientist per i giovani d’oggi è una sfida tanto dura, nella fase di studio e preparazione, quanto conveniente dal punto di vista lavorativo.
Essere data scientist si traduce in una vera opportunità, perché se è vero che oggi sono sempre di più le aziende che cercano un data scientist che lavori per loro gestendo i dati ottenuti, è altrettanto vero che questa figura professionale è accostata a quella dei manager d’impresa.

Questo accade sia perché il complesso e delicato lavoro del data scientist è in genere remunerato quanto quello di un manager, ma anche perché è proprio con questa figura che dovrà confrontarsi per comunicare i risultati ottenuti dalla sua analisi, attraverso un linguaggio chiaro e persuasivo.

Infine, decidere di intraprendere la carriera di data scientist è un privilegio per menti brillanti: non per nulla, è stato definito come il “lavoro più sexy – interessante – del ventunesimo secolo”.