Perché la ricerca e selezione del Data Scientist è importante?

Perché la ricerca e selezione del Data Scientist è importante?

Il ruolo del Data Scientist

La ricerca e selezione del Data Scientist da parte delle aziende diventa di primaria importanza per poter avere una corretta analisi delle informazioni raccolte e, soprattutto, un’interpretazione tale da permettere di migliorare il rendimento aziendale. Va sottolineato infatti che la big data analytics non è una scienza collegata alla sola raccolta dei dati ma anche a una serie di indagini interpretative che rendono maggiormente utili, per la crescita aziendale, le informazioni acquisite.

L’analisi dei dati raccolti è fondamentale per poter indirizzare un’azienda verso le diverse scelte di mercato. Fino a un paio di decenni fa, quando la raccolta dati non era così massiccia e, soprattutto, non era in formato digitale, la maggior parte delle informazioni e dei dati che venivano raccolti dalle aziende erano poi elaborate tramite analisi statistiche classiche. Oggi, tuttavia, non si può più parlare solo di dati ma di Big Data, proprio perché i numeri a disposizione sono veramente moltissimi. Per elaborare tutte le informazioni che oggi arrivano ad un’azienda serve pertanto una figura professionale specializzata, ossia quella del Data Scientist.

Cosa fa il Data Scientist?

Oltre alla mera raccolta di dati, un professionista che opera in questo settore deve saper garantire la corretta interpretazione delle informazioni raccolte. Ma non solo: deve saperne riconoscere l’origine e le eventuali distorsioni, deve sapere applicare le diverse tecniche di analisi in base al tipo di dati che sta analizzando, definire le problematiche che meglio possono essere affrontate una volta che siano note le informazioni derivanti dai dati e, soprattutto, deve saper comunicare i risultati in maniera chiara e precisa ai manager. Ecco perché quando si effettua una ricerca e selezione di un Data Scientist è fondamentale cercare un professionista che oltre a saper interpretare i dati sia in grado di presentarne il significato in maniera lineare e di facile lettura al proprio dirigente o manager.

Bisogna sottolineare che quella del Data Scientist è una figura relativamente recente all’interno delle professioni aziendali. Proprio per questo motivo se da un lato moltissime aziende ne hanno compreso l’importanza e assumono tali profili per migliorare la propria produzione, molte altre ancora non hanno compreso l’importanza di questo professionista. Tuttavia, le più prestigiose università statunitensi e inglesi hanno dato vita a specifici percorsi di laurea proprio per formare Data Scientist, che sappiano coniugare le competenze informatiche a quelle gestionali, per avere un quadro completo di quelle che possono essere le esigenze delle diverse aziende con le quali si trovano ad operare.

La ricerca e selezione del Data Scientist

Il Data Scientist dovrà avere un curriculum che evidenzia una specializzazione nel settore dell’elaborazione dei big data, ossia dovrà avere la capacità di utilizzare uno o più linguaggi di programmazione specifici per le analisi dei dati. Un altro importante aspetto da prendere in considerazione è relativo alla possibilità di sviluppo di algoritmi secondo le tecniche del Machine Learning.

Il ruolo del Data Scientist, tuttavia, non termina con l’elaborazione delle informazioni. I migliori professionisti in questo settore presentano infatti anche skill comunicazionali elevate: sono proprio queste che permettono di trasmettere a quanti non sono esperti di analisi dati, il significato dei risultati ottenuti. La trasformazione dei numeri in tabelle semplici che permetteranno di dare vita a proposte e progetti per migliorare il fatturato aziendale è un aspetto che permette di distinguere il semplice informatico e programmatore da un Data Scientist professionista.

Sbocchi professionali

I big data non sono regolarmente raccolti e analizzati da tutte le tipologie di aziende ma soprattutto da quelle che operano in particolari settori. Proprio queste tipologie di aziende, quindi, sono quelle che maggiormente richiedono e ricercano professionisti dell’analisi e interpretazione dei dati. In particolare, la selezione del Data Scientist viene richiesta soprattutto da aziende che operano con l’e-commerce, con i social network, nella finanza, nelle telecomunicazioni e in molti altri rami del mercato.

Le aziende che operano vendendo online, infatti, cioè quelle che dispongono di un e-commerce, raccolgono un gran numero di informazioni, legate non solo ai dati degli acquirenti, ma anche ai gusti e, di conseguenza, alle preferenze di acquisto. La corretta elaborazione e interpretazione dei dati permetterà quindi all’azienda di proiettare le proprie strategie di vendita tenendo conto di quelli che sono i gusti e le esigenze dei clienti.

Anche le informazioni elaborate dai dati raccolti tramite i social network, ossia attraverso un’approfondita analisi dei post, blog, foto e tweet, permetterà alle aziende di puntare a una produzione che potrà migliorare la soddisfazione dei propri clienti, grazie soprattutto a pubblicità mirate, realizzate proprio grazie ai risultati delle analisi dei dati.

Questi due esempi permettono di evidenziare come un Data Scientist possa contribuire in maniera fondamentale al miglioramento delle scelte aziendali, che potranno essere maggiormente relazionate alle reali esigenze dei clienti. Ecco perché, nel mercato di oggi, effettuare una selezione di un Data Scientist professionale e competente significa poter contare su un migliore utilizzo delle risorse che si traduce naturalmente in un maggiore successo dell’azienda stessa.

Perché le aziende hanno bisogno di un Data Scientist?

Il Data Scientist deve essere in grado di estrarre dai numeri tutte le informazioni utili per dare vita a proposte che sappiano indirizzare le scelte dell’azienda. I dati raccolti devono quindi essere un punto di partenza per elaborare strategie in grado di incrementare la produttività e soprattutto di prevedere le tendenze. In questo modo, le aziende che potranno contare su professionisti di elevato spessore sapranno anticipare i competitors con scelte innovative che potranno decretare il successo di un determinato prodotto, di una campagna di lancio o di altre scelte aziendali.

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