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Data Scientist: l’anno del contatto tra scienza e dati

Data Scientist: l’anno del contatto tra scienza e dati
Già pubblicato sul Blog #professionidigitali di FrancoAngeli Editore

Da quando Thomas Davenport l’ha definita la professione più sexy del 21° secolo, in un memorabile articolo pubblicato da Harvard Business Review nell’ottobre del 2012, molto è stato detto circa la figura del Data Scientist. E molto è stato anche fatto.

È recente la notizia di McKinsey che è alla ricerca di 30 nuovi Data Scientist da inserire nel proprio Lab di Milano. Lavoreranno all’interno di un network internazionale di oltre 750 specialisti, in risposta alla crescente domanda di servizi in ambito Advanced Analytics e Machine Learning. E non è che un segnale di un trend che si sta velocemente consolidando e che, secondo la società di analisi e ricerche Empirica, porterà nel 2020 ad avere, nella sola Italia, un gap di oltre 135.000 figure professionali specializzate su questi temi.

Questi dati, se inquadrati nel panorama del Piano Nazionale Industria 4.0, rappresentano il vero senso della sfida che ci si pone davanti per il prossimo triennio. Le nostre imprese manifatturiere hanno le qualità, come innovazione integrata e flessibilità, per essere competitive.

La potenza è nulla senza controllo

Ma per mettere davvero a terra queste capacità, devono avere ben chiara la direzione da intraprendere. Per coagulare un’intelligenza diffusa e creare le dovute sinergie tra conoscenza e capacità si deve avere chiaro dove risieda il valore. Ovvero, avere una capacità di analisi adeguata alle crescenti necessità di prospezione del mercato, sviluppando una strategia sempre più data-driven.

Ma oggi, come risulta da una recente indagine svolta dall’Università di Milano-Bicocca in partnership con il Gruppo Adecco su un campione di 350 aziende, solo 6 aziende su 10 conoscono davvero il tema dei Dati e dei Big Data in particolare.

E questo nonostante la totalità delle aziende intervistate riconosca l’opportunità di avviare strategie data-driven.

Mind the Gap

Il fenomeno va interpretato alla luce di due fattori principali. Da un lato, la necessità di investire sulle necessarie infrastrutture informatiche, con impatti progettuali anche significativi. Dall’altra, affrontare il tema delle competenze e delle skill, non facili da reperire e da inserire correttamente in azienda, con aspetti importanti che devono essere sviluppati, come la capacità di selezione e successivamente quella di definizione di un impianto organizzativo che possa fare effettivamente leva su competenze tanto specialistiche.

E infatti, solo 3 grandi imprese su 10 annoverano nel proprio organico la figura del Data Scientist, secondo quanto emerso da un’altra recente ricerca svolta in questo caso dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano su un campione di 900 Chief Information Officer.

Peraltro non sono solo le aziende ad avere responsabilità sul gap di competenze che di fatto si sta sempre più verificando. C’è anche bisogno di una maggiore cura nello sviluppo della propria professionalità da parte di chi vorrebbe poter occupare queste posizioni qualificate.

Un nuovo umanesimo

Il MIUR ha istituito un gruppo di lavoro proprio sui Big Data, focalizzato sullo sviluppo che il sistema educativo della formazione e della ricerca debba affrontare per essere all’altezza di necessità sempre più sfidanti, per soddisfare le quali non bastano più le sole competenze cosiddette STEM, ma si rendono necessarie anche quelle umanistiche e sociali per interpretare correttamente i risultati delle analisi.

In questo contesto si inserisce la necessità agire e di farlo subito, delineando un percorso che definisca non solo i profili e le competenze richieste, ma anche come queste possano e debbano essere accolte nelle organizzazioni e quale debba quindi essere l’apertura mentale e il cambio di cultura a cui fare appello.

#Datascientist (edito da FrancoAngeli) nasce per questo. Per dare indicazioni pratiche sia a coloro che vogliono intraprendere e sviluppare ai massimi livelli la carriera di Data Scientist, sia alle aziende che desiderano accogliere nella propria organizzazione questa figura professionale, per migliorare capacità decisionale e competitività.

 

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