La Data Science, letteralmente la “Scienza dei Dati”, è l’insieme di tecniche e metodi di indagine necessari per l’estrazione, l’analisi e l’interpretazione dei dati.
I dati in questione sono i cosiddetti “Big Data” e cioè un’enorme quantità di informazioni a cui le aziende hanno accesso quotidianamente e che, per la loro mole, richiedono strumenti e metodi di raccolta e di analisi complessi.
La Data Science è per l’appunto la disciplina che si occupa dell’analisi dei dati e di estrarre da questi informazioni pertinenti da trasformare in vantaggio competitivo per le aziende.
Il termine fu coniato negli anni Settanta dall’informatico danese Peter Naur per indicare la disciplina che si occupava della gestione e della manipolazione dei dati. Oggi, la Data Science è una scienza multidisciplinare che combina matematica, statistica, informatica, business intelligence e, naturalmente, intelligenza artificiale.
La figura che si occupa di Scienza dei Dati è il Data Scientist, una tra le professioni più ricercate del momento.
Le aziende interessate a trarre valore dai dati in loro possesso dovrebbero considerare seriamente l’ipotesi di includere nel proprio team questa figura, oppure di rivolgersi a Data Scientist esterni. Il team di Indigo.ai, ad esempio, si avvale della collaborazione di diversi professionisti del settore proprio per offrire alle aziende una piattaforma basata su intelligenza artificiale attente alla qualità dei dati e in grado di raccogliere, analizzare e restituire dati strutturati.
La piattaforma di Indigo.ai, infatti, include una dashboard multifunzione e personalizzabile, grazie alla quale le aziende possono accedere ai dati in qualsiasi momento attraverso un’interfaccia chiara e di facile lettura.
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Tre modelli di Data Science
I Data Scientist individuano 3 modelli di analisi ed elaborazione dei dati:
- Analisi causale predittiva.
- Analisi prescrittiva.
- Machine learning per le previsioni.
Il modello dell’analisi causale predittiva ha come obiettivo la possibilità di prevedere il verificarsi di un evento futuro. Questo modello analizza i dati esistenti per fare previsioni.
L’analisi prescrittiva, invece, oltre a fare previsioni sulla base dell’analisi dei dati può anche suggerire quali azioni intraprendere per il raggiungimento di un obiettivo. Per questo modello spesso si ricorre all’ausilio dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning.
Il terzo modello, invece, si basa completamente sull’utilizzo degli algoritmi di Machine Learning che, attraverso l’analisi dei dati, sono in grado di costruire modelli utili per comprendere le tendenze future.
Per gestire l’intero processo di raccolta e analisi dei Big Data, la Data Science si avvale dell’intelligenza artificiale.
I dati provenienti dai canali social, dai siti, dalle ricerche di mercato: tutte le informazioni che derivano da molteplici canali contribuiscono a definire l’insieme dei Big Data di cui un’azienda può disporre. Saper leggere, decodificare e interpretare le informazioni presenti in questi dati è fondamentale per orientare le scelte strategiche di un’azienda, qualsiasi sia il suo settore di competenza.
Nel corso degli ultimi anni, le aziende hanno acquisito maggiore consapevolezza riguardo alle potenzialità offerte dalla Data Science, riconoscendo il valore strategico dei dati e il loro vantaggio competitivo, se utilizzati adeguatamente. Risorse che fino a pochi decenni fa non si sapeva di possedere ma che oggi possono fare la differenza per il successo di un business.
Nei Big Data, infatti, sono contenute tutte le informazioni relative, ad esempio, alle preferenze dei potenziali clienti, al target a cui puntare per la vendita di un determinato prodotto. I Big Data, inoltre, possono aiutare a individuare un nuovo trend così da consentire all’azienda di posizionarsi sul mercato prima e meglio dei competitor.
Naturalmente visto il volume e la grande mole di dati che ogni giorno inondano le aziende, l’unico modo per poterli gestire, organizzare e analizzare è attraverso il ricorso a nuove tecnologie basate sull’AI.
Il ricorso all’AI è necessario per poter estrarre dai Big Data quel valore in grado di predire i trend, analizzare i bisogni e individuare le azioni strategiche da intraprendere.
L’intelligenza artificiale, infatti, offre gli strumenti necessari per gestire al meglio i Big Data ottimizzando i tempi di analisi e di elaborazione dei dato e riducendo il margine di errore.
Si calcola, infatti, che nell’arco dei prossimi cinque anni la gestione dei dati sarà completamente automatizzata e affidata all’AI. Appare quindi evidente come Big Data e intelligenza artificiale siano strettamente connessi tra loro.
Principali vantaggi dell’utilizzo della Data Science per le aziende
I vantaggi per le aziende legati all’utilizzo dei Data Analytics e dell’AI sono evidenti e numerosi:
- Focus sui bisogni del cliente. L’analisi dei dati consente di individuare con maggior precisione i bisogni presenti e futuri dei clienti così da orientare in maniera strategica le scelte aziendali.
- Scoprire nuovi trend. Ciò offre all’azienda la possibilità di arrivare sul mercato in anticipo rispetto ai competitor.
- Processi produttivi ottimizzati. Conoscendo in anticipo i trend si può stabilire su quali prodotti puntare per trarre il maggiore profitto evitando di investire su prodotti destinati a fallire.
- Contenimento dei costi. La Data Science consente di razionalizzare l’utilizzo delle risorse economiche e umane, concentrandole su quei settori con maggiori prospettive di successo.
- Strategie mirate e personalizzate. Approntare strategie di marketing più efficaci e orientate verso il cliente.
In conclusione, investire nella Data Science e nei Big Data rappresenta un investimento per tutte le aziende – piccole o grandi – che intendono guadagnare un vantaggio competitivo e imporsi nel mercato di riferimento.
