La figura del Data scientist. Costruire valore attraverso i dati

Negli ultimi anni il mondo ha visto la generazione di una grande mole di dati. È l’era digitale dell’informazione che attraverso diversi canali di comunicazione, tipologie di contenuti, modalità di delivery, ha fatto sorgere una nuova necessità: i dati generati devono essere memorizzati, governati, elaborati o in una sola parola, gestiti. Per le aziende è una grande opportunità perché, facendo come Michelangelo che da un blocco di marmo liberava la scultura imprigionata al suo interno, è possibile dedurre comportamenti attraverso lo studio e l’analisi di una massa informe di dati, nonché trarre informazioni rilevanti e sviluppare modelli predittivi spendibili sul mercato.

L’IDENTIKIT DEL DATA SCIENTIST

Chi è in grado di effettuare questa operazione? In un contesto di tale complessità, all’interno delle aziende si è fatta largo una nuova figura. Sono i Data Scientist, ovvero informatici, matematici o ingegneri specializzati nell’Innovazione e che attraverso la conoscenza di algoritmi, tecnologie abilitanti e sfruttando il patrimonio di dati a disposizione, traggono valore dai big data e sono abili a creare valore per l’azienda.

È quindi un ruolo centrale all’interno dello sviluppo del prodotto a diversi livelli. Il Data Scientist collabora in modo cross con i Data Engineer i quali progettano e gestiscono l’infrastruttura, i Data Owner che governano i diversi flussi dati. Tale mix di competenze è un plus all’interno di un team. Queste consente di affrontare la fase di concept di un’idea da diversi punti di vista e discutere upfront le problematiche tipiche dell’execution e gestire progetti a livello architetturale, applicativo o algoritmico.

UNA FINESTRA SUL MONDO

Per la sua vocazione di innovatore, il Data Scientist è una figura che opera in un contesto sempre in evoluzione ed è sempre connessa nel mercato globale. Una delle attività più importanti, al fine di procedere con i suoi elementi abilitanti (Dati, Algoritmi, Tecnologia, Metodologia), è infatti la partecipazione a conferenze o Meetup. Questo consente di condividere le proprie esperienze e creare dei canali preferenziali con Istituzioni e Università. Il Data Scientist è quindi per l’azienda una finestra sul mondo esterno che consente di creare proficue collaborazioni.

Per questa figura inoltre è importante avere una serie di relazioni con attori che facilitino l’attività di innovazione, aderendo alle guidelines e seguendo i vincoli normativi e legislativi. Grazie a questa attività i Data Scientist hanno la possibilità di:

fare community relazionandosi con gli altri Data Scientist di altri team che possono favorire la cross-contamination;
proporre continuamente nuove idee e business case che saranno di volta in volta valutati ed eventualmente portati avanti;
partecipare ad hackathon interni come il Data Bootcamp;
fare formazione ed autoformazione utilizzando le diverse piattaforme messe a disposizione dall’azienda o creando dei tavoli di approfondimento.

BUSINESS TO DATA

Negli ultimi anni inoltre, si è verificata una evoluzione disruptive del mondo dati-algoritmi e delle opportunità che si presentano. Si è resa quindi necessaria una rimodulazione della relazione tra la sfera business e il mondo stesso dei dati.

La comunicazione è diventata più diretta e verticale e questo facilita il business ad individuare nuovi percorsi, mercati o segmenti sulla base dell’offering e delle novità su dati e algoritmi. In questo contesto subentra il Data Scientist avvalendosi di relazioni e orientando la fase di scouting di nuovi dati, o tecnologie abilitanti, e producendo algoritmi che trasformino le idee in progetti da immettere sul mercato. Il business e i dati non sono mai stati così vicini. Lo dimostrano le impensabili relazioni commerciali fra mondi agli antipodi e la varietà di partnership sviluppate negli ultimi anni.

Ad esempio Cerved ha sviluppato la piattaforma Graph4U (immagine sotto) nata da un’intuizione nel mondo dell’Innovation. Questa è diventata uno dei prodotti maggiormente apprezzati dai clienti per la versatilità della navigazione, la numerosità delle funzionalità, la quantità di dati esposti e la velocità di visualizzazione. Il continuo dialogo tra Data Scientist e Business rappresenta infatti uno dei principali volani di crescita per il mondo Innovation.

In conclusione, secondo la Legge di Martec “la tecnologia evolve in maniera esponenziale mentre le organizzazioni si adattano con una curva logaritmica”. I trend ci dicono che:

la quantità di dati è sempre crescente;
la disponibilità alla tecnologia è notevolmente facilitata;
l’accesso alla conoscenza è democratizzato;

quindi la capacità di:

imparare in maniera continuativa e acquisire conoscenza;
creare relazioni di qualità all’interno di un’organizzazione e nell’ambito globale;
recepire i feedback dei clienti e dei partner;
trasformare le idee e l’innovazione in business.

Saranno sempre più i reali elementi di differenziazione di Cerved sui quali il Gruppo crede e investe.