giovedì 23 marzo 2017
Nel 2016 sono aumentate del 27% rispetto al 2015, soprattutto nella grande distribuzione, ma anche nel B2B; buone le prospettive per il 2017 con previsioni di oltre il 30%
Crescono le richieste di data scientist
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Nel 2016 sono aumentate le richieste di data scientist (+27% rispetto al 2015), soprattutto nella grande distribuzione, ma anche nel B2B; buone le prospettive per il 2017 con previsioni di ulteriori incrementi (oltre il 30% rispetto al 2016): lo rivela un'analisi del Gruppo Areté, società di consulenza e formazione in ambito commerciale, marketing e comunicazione, con focus sul B2B.

Il data scientist è un professionista che si occupa di raccolta, analisi, elaborazione, visualizzazione e interpretazione dei dati quantitativi o quantificabili dell’azienda a fini analitici o strategici. Secondo lo studio di Gruppo Areté, cresce dunque l'importanza di questa competenza in quanto sa identificare, gestire e interpretare in modo sempre più efficace dati inerenti a diverse attività dell'azienda per estrarne informazione di sintesi o derivata dall’analisi, anche tramite lo sviluppo di modelli predittivi per generare sistemi organizzati di conoscenza avanzati. Grazie alla conoscenza approfondita del business, il data scientist individua e accede alle fonti di dati in grado di sostenere e sviluppare un determinato processo aziendale. Sceglie metodi e modelli più idonei ed efficaci per guidare le scelte strategiche aziendali, sviluppa linee di evoluzione e piani operativi.

«Per diventare un buon data scientist occorre avere conoscenze del mercato dei propri clienti, avere competenze informatiche ed esperienza in progetti - afferma Giovanni Manera, partner del Gruppo Areté e consulente data scientist in ambito commerciale, marketing e Crm -. Occorre che sappia creare e maneggiare modelli matematici, che sia un esperto di integrazione di fonti dati e di big data e di business intelligence, per saper condurre progetti che abbiano un'importante incidenza nel business del cliente. Una volta si tendeva a parificare tutti i sistemi informatici cercando il grande fratello, oggi la parte transazionale informatica si può fare con qualsiasi strumento, mentre poi è necessario integrare tutto tramite Business Intelligence. In questa luce la Bi e il data scientist fanno da cinghia di trasmissione interna all’organizzazione compatibilizzando i dati dei diversi sistemi e dando una visione unica di insieme, che le imprese non riescono mai ad avere perché ogni settore della organizzazione vuole vedere i propri dati. Il data scientist deve riportare al board e alle Lob (Line Of Business) in aziende di grandi dimensioni; al titolare e su persone di fiducia in aziende di medie dimensioni, al proprietario nelle Pmi. Interagisce con il responsabile Ict, con il controller e business data analyst, con il top management, per esempio il cio, cfo, ceo, Coo eccetera».

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