Cos’è la data science e come aiuta la competitività delle aziende

Da sempre, le organizzazioni costruiscono il loro futuro su una concatenazione di decisioni strategiche e operative. Posto che competenza ed esperienza avranno sempre valore, i dati sono il supporto decisionale per eccellenza poiché descrivono oggettivamente il passato, parlano del presente e hanno capacità previsionali nei confronti del futuro. La data science agevola tutto questo.

Cosa si intende per Data Science

Cosa si intende per Data Science? Volendo dare una definizione, si tratta del campo di studi, del dominio scientifico dedicato all’estrazione di conoscenza attraverso tecniche di data analysis.

I data scientist utilizzano tecniche matematiche e metodologie statistiche per ottenere informazioni (insight) dai dati con cui efficientare i processi, risolvere problemi di business, prevedere l’andamento dei mercati e perfezionare gli iter decisionali.

Questa disciplina ha un ambito applicativo molto esteso, poiché viene adottata dalle imprese, ma anche dalle istituzioni e da tutte le persone, che ne fanno uso ogni giorno attraverso dispositivi come smartphone e wearable.

Quali sono le professioni della data science

Il protagonista di questo mondo è il data scientist, una delle figure professionali più preziose e ricercate di oggi.

Il ruolo ha carattere nativamente multidisciplinare. Il data scientist deve possedere competenze matematiche e statistiche con cui sviluppare modelli con capacità descrittiva, predittiva e/o prescrittiva. Sono poi fondamentali skill di sviluppo software e approfondite competenze di dominio relative al business aziendale, al mercato, ai processi e alle opportunità.

Il data scientist dialoga con il business, ne comprende le esigenze e sa in che modo elaborare i dati per ottenere risposte che favoriscano la crescita dell’organizzazione. Infine, ha competenze di data visualization e sa comunicare al business gli insight data-driven. La competenza di dominio è differenza più significativa tra data scientist e data analyst.

Pur complementari, data scientist e data engineer sono due discipline e professionalità differenti. Se la data science utilizza metodi matematici e statistici per fornire significato ai dati, data engineering si occupa di realizzare sistemi e infrastrutture in grado di implementare le data pipeline moderne, contraddistinte da volumi, varietà e velocità di dati in crescita esponenziale (Big Data).

Data science: una visione d’insieme e il suo lifecycle

L’applicazione di tecniche matematiche e statistiche ad ampi volumi di dati è l’essenza di questa materia, nonché l’intersezione con il macrocosmo di AI.

Volendo fornire una visione d’insieme, si può parlare del percorso di valorizzazione del dato, noto come Data Science Lifecycle o Data Science Process. Basato su appositi framework, esso consta di:

Definizione di interrogativi e obiettivi

Una visione d’insieme della data science prevede la definizione del contesto di riferimento, delle priorità e degli interrogativi. Spesso si tratta di testare un’ipotesi, validare una decisione o effettuare previsioni rilevanti per il business.

Data Selection

Assessment dei dati disponibili e selezione dei dataset necessari per ottenere i risultati previsti. Qualora l’azienda non abbia a disposizione un quantitativo sufficiente di dati, o questioni regolamentari ne blocchino l’impiego, è possibile produrre Dati Sintetici.

Data Preparation / Cleaning

Adozione di tecniche e metodologie volte a trasformare e integrare i dati, adeguandone le caratteristiche ai requisiti di progetto. È la fase più onerosa in termini di tempo, nella quale vengono adottate tecniche e processi di profilazione, convalida e trasformazione del dato (es, ETL).

Exploratory Data Analysis

Si approfondisce la conoscenza del dataset attraverso l’applicazione di tecniche statistiche come il clustering e le analisi univariate e multivariate, e le relative visualizzazioni. EDA consente di rilevare relazioni tra le variabili, identificare modelli generali, correlazioni, pattern e anomalie (outlier) che conducono ad una migliore conoscenza del fenomeno.

Data Modeling

È la fase in cui la maggior parte degli scientist applica learning algorithms (Machine Learning, Deep Learning) sui dataset di training al fine di generare un modello dai dati. Modello che non è quello definitivo bensì un candidato che verrà successivamente affinato mediante un processo iterativo, fino al deployment in ambiente di produzione. A quel punto, verrà utilizzato dalle applicazioni e relativi dati per generare insight.

Data Visualization

Essenziale per mostrare gli esiti dell’analisi, comunicarne i risultati e indirizzare i successivi processi decisionali.

Vantaggi dell’utilizzo della data science per le aziende

Sono diversi i vantaggi dell’utilizzo della data science per le aziende. A seconda del tipo di analisi (descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva), la data science può spiegare un fenomeno, confermare un’ipotesi e rendere l’azienda consapevole di fenomeni interni ed esterni. Soprattutto, può anticipare trend futuri e suggerire azioni. I principali vantaggi dell’utilizzo della data science per le aziende sono:

1. Supporto per decisioni presenti e future;
2. Valutazione performance di processi;
3. Miglioramento prodotti e servizi;
4. Migliore employee e customer experience;
5. Agilità nell’assecondare i trend di mercato;
6. Migliore risk management.

Come la data science aiuta le aziende a prendere decisioni consapevoli

Sono diversi i modi con la cui la data science aiuta le aziende a prendere decisioni consapevoli relative al proprio business, ai prodotti e all’organizzazione in senso lato.

Data analysis e di AI consentono alle imprese di comprendere fenomeni in modo rapido e oggettivo, senza soggettività personale, percezioni ed ego. Esse (tra l’altro) suggeriscono ai decision maker:

• I modelli di comportamento dei clienti;
• I trend di mercato in fase ascendente;
• Informazioni sul contesto competitivo e opportunità;
• Previsione dei comportamenti d’acquisto;
• Il sentiment di clienti e dipendenti;

Data Science per la previsione delle tendenze di mercato

Le imprese adottano la Data Science per la previsione delle tendenze di mercato. Il business forecasting è sempre stato un aspetto fondamentale dell’attività d’impresa, connesso alla capacità di prevedere i comportamenti dei clienti, la domanda di prodotto/servizio, i costi, i risultati finanziari e molto altro.

Il business forecasting si è sempre basato sulle ricerche di mercato e le survey. Oggi, grazie all’utilizzo delel tecniche per la previsione delle tendenze di mercato, è possibile passare ad un AI-based forecasting che tiene conto di molti più dati e offre il beneficio dell’analisi in tempo reale. Ciò permette alle imprese di essere un passo avanti rispetto alla concorrenza.

Comprendere i bisogni dei clienti: con la data science si può

In qualsiasi settore, i percorsi d’acquisto sono digitali e connessi. L’interazione con i brand avviene attraverso touchpoint come i siti web, l’eCommerce, le pagine social, le chat e il servizio clienti.

Oggi, con la data science si può comprendere i bisogni dei clienti. A titolo d’esempio, l’analisi dei dati testuali e delle interazioni vocali evidenzia il loro sentiment e comprende esigenze e necessità, così da abilitare l’erogazione di promozioni personalizzate. La retention ne risulta rafforzata.

Con la data science migliorano i processi aziendali

Il tema forte è hyperautomation, ovvero l’approccio sistemico all’automazione dei processi facendo leva su tecnologie come RPA e AI, che entrano in ogni divisione aziendale, dal finance all’IT. La data science (AI) fa parte del toolbox dell’iperautomazione e consente alle imprese di superare i limiti dell’automazione rule-based tipica di RPA.

I casi d’uso della data science nelle aziende

Essendo il concetto trasversale rispetto a divisioni aziendali e industry, sono molteplici i casi d’uso della data science nelle aziende. Dall’automazione dei workflow amministrativi fino alla cybersecurity, questa materia è il pilastro della intelligent enterprise.

Data Science nella finanza

La Data Science nella finanza è un potente strumento a disposizione del CFO nell’ambito delle previsioni finanziarie e dell’automazione dei processi manuali: riconoscimento e classificazione smart delle informazioni (si pensi alle fatture internazionali) e raccolta automatizzata di dati ai fini del reporting sono alcuni casi concreti.

Data Science nella produzione

Moltissimi impieghi pratici rendono protagonista la Data Science nella produzione. Eccone alcuni:

• Manutenzione predittiva degli asset industriali, ovvero la capacità di prevedere guasti e fermi macchina mediante l’analisi dei dati;
• Computer Vision, per automatizzare i processi di controllo qualità;
• Robot Collaborativi (Cobots), per perfezionare le interazioni uomo-macchina.

Data Science nella logistica

Nella logistica la valorizzazione del dato può aiutare le imprese ad ottimizzare le operation interne, i trasporti e la gestione documentale. A titolo d’esempio:

• Ottimizzazione dei flussi logistici di magazzino, tra cui il picking, put-away e il dispatching degli ordini;
• Supervisione di magazzini automatici con trasloelevatori ad AGV (Automatic Guided Vehicle);
• Demand Forecasting, per ottimizzare le scorte di materie prime/semilavorati (inventory management);

La data science: la chiave per la trasformazione digitale delle aziende

La data science è la chiave per la trasformazione digitale delle aziende, poiché non si limita ad accelerare i processi, a semplificare gli iter decisionali e a fornire spunti per il miglioramento del business, ma consente alle imprese di cogliere opportunità di trasformazione e innovazione continua, che si traducono in un vantaggio competitivo costante.