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DATA SCIENTIST

Post n°1059 pubblicato il 03 Marzo 2018 da fresbe
 
Foto di fresbe

Per passare da un approccio contingente a uno strategico in questo scacchiere di opportunità sempre più ampio, le organizzazioni hanno bisogno di nuove competenze, nuove figure multidiscipliari, in grado di coprire un ampio spettro di dominii del sapere.

Negli ultimi anni, anche in Italia, hanno iniziato a diffondersi profili nuovi, come quello del data scientist. Da tre anni l’Osservatorio monitora la diffusione di tali figure professionali all’interno delle grandi organizzazioni.  Nel 2016, tre grandi aziende su dieci dichiarano di contare nel proprio organico figure di data scientist, una percentuale di diffusione che si conferma sostanzialmente stabile con quanto rilevato lo scorso anno.
Tuttavia aumenta la consapevolezza di questo ruolo che, rispetto al passato, viene codificato in modo formale più diffusamente (7% nel 2016 contro il 4% nel 2015).
Le organizzazioni in Italia mostrano un crescente interesse verso i data scientist e si chiedono quali modelli organizzativi mettere in campo per gestire i big data, quali competenze internalizzare e quali invece demandare all’esterno. Esistono diverse possibilità in questo senso, che occorre valutare sulla base del business in cui opera l’azienda”. Per indagare l’affermarsi di questa figura, l’Osservatorio ha condotto una rilevazione internazionale che ha coinvolto poco meno di 300 data scientist a livello globale. All’interno della survey, si sono studiate le aree di competenza distintiva per i data scientist. 
Le principali riguardano:
 Knowledge Deployment: la capacità di creare interessanti rappresentazioni di dati (data visualization) e consentire quindi una miglior interpretazione dei dati stessi. Rappresenta inoltre la capacità di sviluppare messaggi che possano influenzare positivamente le azioni degli stakeholder chiave;
   Technology: è la capacità di gestione di dati strutturati e non, la capacità di estrarre dati da fonti esterne tramite metodologie e tool specialistici e infine la capacità di manipolare e distribuire grandi quantità di dati;
 Programming: riguarda la conoscenza informatica e programmazione;
 Machine Learning/Analytics: la conoscenza di modelli e tecniche matematiche (analisi di apprendimento supervisionato e non supervisionato) e la conoscenza di tool e linguaggi in grado di effettuare analisi;
 Business: conoscenza di aspetti di business (conoscenza di effetti di micro e macro-economia, processi funzionali come il marketing, finance produzione o distribuzione) e di industry.
Sulla base di questa classificazione, è stato sviluppato un modello di maturità dal quale emerge come i data scientist mostrino un livello avanzato di competenze in ambito di knowledge deployment (72% dei rispondenti), machine learning/analytics (62%).  Più limitata la conoscenza negli ambiti technology (50%), business (47%) e programming (39%).
L’Italia degli analytics:
Si evidenzia il ritardo delle aziende nazionali rispetto al tema big data, ma esiste l’intenzione di recuperare, in situazione che nella maggioranza dei casi è in fase di valutazione (44%) oppure riguarda ambiti ristretti. L’ostacolo principale è la mancanza di competenza (45%) e di budget (27%).

 
 
 
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