Considerata una delle professioni chiave di un futuro che è già presente, quella del Data Scientist è una figura ancora in divenire, da definire. Non è solo un analista, ne è propriamente un business strategist, così come non possiamo definirlo un marketer o un information manager. Il Data Scientist è la sintesi perfetta di tutti questi elementi, ma allo stesso tempo rappresenta più della somma delle sue parti. Il suo lavoro consiste nella risoluzione analitica di problemi complessi e nel fornire al management informazioni utili ai processi decisionali e di strategia dell’azienda.
Il 90% dei dati oggi a nostra disposizione sono stati creati negli ultimi due anni: i dati relativi alle nostre abitudini di ricerca e acquisto sul web e alle nostre condivisioni sui social, le geolocalizzazioni, le recensioni, le enormi quantità di foto e video che si accumulano negli archivi, ne sono solo una piccola parte. Questo incredibile patrimonio di informazioni grezze acquista il proprio valore dopo un appropriato trattamento che permette di analizzarli, ma soprattutto, di interpretarli.
In realtà, l’analisi dei dati non è una disciplina emergente ma, meglio conosciuta con il nome di Statistica, ha una storia di più di due secoli. È però dagli anni ’90 che si è palesata la necessità di ribaltare i paradigmi di analisi della statistica tradizionale, per poter gestire le informazioni nativamente disponibili in formato digitale e affrontare l’accelerazione del processo di digitalizzazione che ha investito negli ultimi anni tutti i settori industriali.
Tutti noi siamo chiamati a contribuire, in modo più o meno conscio e strutturato, all’immenso pozzo di dati, informazioni e contenuti che è il web. Questa frenetica attività, oltre a creare conoscenza e progresso, concorre ad uno dei grandi problemi che i marketer, i business strategist e le aziende si trovano a dover affrontare al giorno d’oggi: conquistare e trattenere l’attenzione.
Nell’economia digitale, l’attenzione è vista come la vera moneta di scambio, la materia prima con cui costruire il futuro delle aziende. Seppure si tratta di una visione meramente strumentale, l’attenzione è il primo filtro, la prima barriera, tra noi e chi con noi cerca di comunicare. Già nel 1971, Herbert Simon, premio Nobel per l’economia, scriveva: «L’informazione consuma attenzione. Quindi l’abbondanza di informazione genera una povertà di attenzione e induce il bisogno di allocare quell’attenzione efficientemente tra le molte fonti di informazione che la possono consumare». In un contesto quale la nostra società attuale, nella quale l’informazione è sovrabbondante, si assiste a una crescente scarsità di attenzione. Lo studio dei dati offre uno strumento concreto per ovviare a questo problema è ‘guidare’ l’utente.
Il Data Scientist entra così a far parte a pieno titolo delle professioni più promettenti e richieste del futuro, dove il vero problema verrà rappresentato dalla scarsa offerta contrapposta alla continuamente crescente domanda. Il Data Scientist integra nella propria professione una serie di competenze che permettono alle aziende non solo di generare vantaggio competitivo sfruttando le informazioni contenute nei dati, ma anche di contribuire alla creazione di nuovi modelli di business. Tra le varie capacità richieste ad un Data Scientist, spiccano:
“I Data Scientist sono simili agli uomini del Rinascimento, perché la scienza dei dati è intrinsecamente multidisciplinare,” afferma John Foreman, Vice President of Production Management di MailChimp. Una figura che richiede competenze trasversali, spaziando dalla statistica, all’informatica, fino all’economia, toccando infine campi all’apparenza distanti come il marketing e la comunicazione.
Anche in Italia la figura del Data Scientist è sempre più richiesta, con un boom di offerte di lavoro, sia tra le PMI che tra le multinazionali. Le aziende cercano profili formati in contesti interdisciplinari, che riescano a qualificare gli studenti in modo adeguato per affrontare la complessità dei compiti che si troveranno a svolgere. I corsi di laurea tradizionali non riescono a sopperire a questi bisogni e ad approfondire, oltre agli aspetti statistici, anche quelli tecnologico-informatici ed economici. Bologna Business School offre, tra i suoi programmi full-time, il Master in Data Science in lingua inglese, pensato per fornire una formazione altamente specializzata a chi abbia maturato una profonda curiosità per l’elaborazione dei dati e voglia perfezionarla nella ricerca di evidenze in grado di influenzare i processi decisionali delle imprese.