Data Science: la scienza che guida la quarta rivoluzione industriale

December 2, 2019 Federico Francini

La quarta rivoluzione industriale è già iniziata. La stiamo vivendo ora e non impatta solamente le aziende più giovani, quelle nate “online”, ma influisce anche su tutte quelle aziende che operano in settori più tradizionali, dalla formazione alla sanità, passando per l’energia e i servizi IT. 

La rivoluzione 4.0 ha creato un nuovo scenario molto competitivo per il mercato del lavoro, alimentando la domanda di nuovi talenti e nuove competenze. È necessario quindi essere preparati e dimostrare di avere gli skill adatti a poter ricoprire i nuovi ruoli. Molte delle nuove posizioni lavorative, infatti, sono collegate a uno dei pilastri della quarta rivoluzione industriale: la data science, ovvero l’analisi dei dati.

Cos’è la data science?

La data science è una scienza che utilizza un approccio analitico basato sui dati per la risoluzione di problemi complessi. Questa scienza si basa su conoscenze relative all’integrazione dei dati, allo sviluppo di algoritmi e alle capacità tecnologiche.

Un data scientist deve essere capace di utilizzare i dati in modo creativo per generare valore, ovvero nuova conoscenza. Per poter svolgere questo lavoro serve grande concentrazione e anche intuizione, il data scientist, infatti, deve coniugare una formazione matematica con competenze informatiche e intuizioni strategiche.

Già nel 2012, l'Harvard Business Review aveva definito il data scientist come “the sexiest job of the 21st Century”, avendo compreso quanto questa figura sarebbe stata fondamentale negli anni a venire.

Oggi ormai, l’evoluzione del business non può prescindere dalla data science. Inizialmente utilizzata per garantire efficienza aziendale e ottimizzazione della gestione di prodotti, per gestire servizi e relazioni con clienti, è diventata oggi il fulcro di una nuova economia incentrata sulla raccolta e l’elaborazione dell’informazione.

Quali sono gli skill necessari nel un nuovo mercato del lavoro data-driven?

Per rispondere a questa domanda, il World Economic Forum (WEF) ha realizzato una ricerca dal titolo Data Science in the New Economy. La ricerca afferma anche che, sempre entro il 2022, saranno due i profili lavorativi più richiesti: quelli legati al marketing online e quelli relativi all’analisi dei dati. 

Dall’indagine emerge che, tra il 2013 e il 2018, i settori che hanno maggiormente ricercato competenze specialistiche di data science sono stati, nell’ordine: ICT, media & entertainment, servizi professionali e servizi finanziari.

Un articolo pubblicato recentemente su BigData4Innovation ben sintetizza quali sono le competenze specifiche necessarie per lavorare con i dati:

  • Informatica. Conoscere i linguaggi di programmazione e gli strumenti per la gestione dei Big Data fa parte della formazione base.
  • Project Management. È necessario saper gestire progetti, avere un ruolo di coordinamento e controllo di tutte le attività al fine di raggiungere obiettivi specifici con specifiche risorse.
  • Matematica e analisi. La capacità di analisi dei dati e di creazione di modelli è fondamentale, così come la capacità di interpretazione dei risultati.
  • Statistica. Fondamentale è anche saper lavorare sui dati stessi, conoscere validazione e data cleaning, data profiling, saper utilizzare strumenti e linguaggi statistici ed essere a conoscenza delle tecniche statistiche.
  • Conoscenza del business. Un data scientist deve conoscere il core business dell’azienda per cui lavora, dei mercati nei quali l’azienda opera e delle criticità e opportunità dell’impresa.
  • Comunicazione e grafica. Per svolgere questo lavoro è importante anche saper comunicare e rappresentare graficamente i risultati, per facilitarne la comprensione e l’interpretazione. 
  • Soft skill. A completare la figura del data scientist ci sono poi quelle competenze ormai comunemente chiamate soft skill, come la capacità di gestire le relazioni e di lavorare in gruppo.

Il ruolo delle aziende

Per le imprese cercare nuove competenze non è più sufficiente. Le aziende devono essere consapevoli di quali potrebbero essere in futuro le loro necessità e conseguenzialmente devono dotarsi o sviluppare competenze per garantire continuità e competitività al loro business. L’introduzione di nuove tecnologie causa spesso cambiamenti repentini e le aziende devono tenere il passo.

Secondo l’indagine del WEF, per il momento, l’acquisizione di nuove competenze nel campo della data science viene fatta dai singoli lavoratori, che si assumono un impegno individuale, solitamente affidandosi a mezzi come la formazione online. 

È però fondamentale che anche le aziende si dotino di strumenti per far fronte all’evoluzione di ruoli e professionalità. Le imprese devono dimostrare di essere lungimiranti, investendo nell’acquisizione di nuove competenze da parte dei propri dipendenti. Inoltre, la capacità di prevedere e comparare le competenze consente di individuare le possibili sinergie e i percorsi di carriera più utili all’impresa.

Non è un caso che l’85% dei responsabili aziendali intervistati per la ricerca WEF abbia dichiarato di voler introdurre entro il 2022 nuove tecnologie e strumenti big data nell’impresa. Per rispondere alla domanda di competenze, serve però impegno nella formazione e nell’aggiornamento delle persone sui temi della data science. Secondo i ricercatori del WEF, questo investimento può dare un forte ritorno sia individuale sia aziendale.

Informazioni sull'autore

Federico Francini

Federico has over 27 years of experience in IT companies, where he played different sales management roles, with the responsibility of managing large customers in all vertical markets. In Cornerstone since 2017, Federico is responsible of the company's global strategy in Italy, leading the local sales team, developing relationships with key partners and expanding the penetration of Cornerstone’s solutions on the Italian market.

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