Sgombriamo subito il campo: non stiamo parlando di una professione qualsiasi. Ma, senza ombra di dubbio, del lavoro più “cool” del momento nel mondo dell’IT. Non a caso il Data Scientist è stato definito dall’Economist come “il lavoro più interessante del XXI secolo, che unisce le competenze dell’informatico, dello statistico e del narratore per estrarre le pepite d’oro nascoste sotto montagne di dati”. Ovviamente, come per tutti termini di moda, occorre chiarirsi su cosa siano realmente il Data Scientist e la disciplina di cui si occupa, vale a dire la Data Science. Quest’ultima ha a che fare con i dati che, come raccontiamo in altri articoli di questo numero, stanno diventando un fattore chiave per l’intera economia mondiale, permettendo lo sviluppo di prodotti e servizi basati su informazioni prodotte da aziende, enti pubblici o disponibili su social network, con l’obiettivo di ricavare indicazioni di tipo operativo o di individuare nuove opportunità di business. Più precisamente, la Data Science è una disciplina che combina conoscenze relative all’integrazione dei dati, lo sviluppo di algoritmi e capacità tecnologiche per arrivare alla risoluzione analitica di problemi complessi. Dunque il Data Scientist è colui che è in grado di utilizzare questi dati in modo creativo per generare valore.
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IBM Watson e gli altri strumenti
In effetti grazie all’utilizzo di tools ed algoritmi di machine learning questa figura riesce a esaminare e prevedere scientificamente correlazioni tra fenomeni che, a una prima analisi, possono risultare invisibili. Tra gli strumenti più utilizzati e più noti utilizzati da questi professionisti c’è ad esempio IBM Watson, una piattaforma tecnologica che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale, logiche di intelligenza artificiale e di apprendindimento automatico per rivelare intuizioni predittive da dati strutturati e non. Grazie a strumenti di questo tipo il Data Scientist cerca di ottenere insights quanto più accurati possibile, in modo da fornire al business una panoramica precisa del problema da risolvere. Ma anche non soltanto al business: la Data Science è ormai molto utilizzata nell’arena politica, in particolare per mobilitare o intercettare i cittadini indecisi, in tempi in cui le piazze reali non sono più così partecipate.
Business ma anche politica
In particolare i data scientist sono stati alla base della sorprendente vittoria di Donald Trump alle elezioni presidenziali americane. Il neo presidente statunitense si è infatti affidato a una società britannica, Cambridge Analytica, per scovare nuovi elettori negli stati in bilico. Appoggiandosi a un database che conteneva i dati di circa 200 milioni di cittadini americani, i data scientist hanno elaborato dei modelli che prevedevano le probabilità degli individui a votare per un candidato particolare o per presentarsi alle urne. Sulla base di questi, i membri della campagna elettorale di Trump hanno poi messo in atto azioni mirate di marketing digitale, che si sono dimostrate straordinariamente efficaci. Ovviamente anche i grandi nomi che compongono la galassia digitale del ventunesimo secolo (da Amazon a Google) impiegano quotidianamente applicazioni sviluppate dai Data Scientist che, combinate con il machine learninig, fanno pervenire a tutti noi comuni utenti del Web consigli su cosa comprare, ascoltare o mangiare.
Una figura atipica
Insomma, stiamo parlando di una figura che gioca un ruolo sempre più fondamentale. Tanto che anche le università italiane pullulano di corsi di specializzazione che promettono di insegnare questa professione. Ma quali devono essere le caratteristiche del Data scientist? Abbiamo già capito che si tratta di una figura atipica nel panorama IT, che deve essere capace di coniugare una formazione matematica con competenze informatiche e intuizioni strategiche. Qualche informazione in più arriva da University to Business, la società del Gruppo Digital 360 dedicata a facilitare l’incontro e la relazione tra gli studenti universitari e il mondo delle imprese, che ha stilato una lista delle caratteristiche ideali di questo professionista. Innanzitutto il Data Scientist deve avere una buona capacità di lettura del contesto sociale e di come questo impatti sul contesto economico. Inoltre deve possedere un buon livello di conoscenza di processi, mercato e variabili dello specifico settore preso in esame.
Capacità matematiche
Ovviamente non devono mancare le competenze matematiche, in particolare legate alla capacità di sistemizzare la realtà attraverso classificazioni e modelli che tengano conto delle interazioni fra gli elementi. Da un punto di vista informatico, un buon data scientist deve essere in grado di trattare adeguatamente l’informazione disponibile, mediante lo sviluppo di procedure automatizzate (es. algoritmi) e di un supporto hardware e software. Cruciali, naturalmente, sono le competenze statistiche, vale a dire capacità trarre deduzioni logiche ed estrarre conoscenza dallo studio di un particolare fenomeno non deterministico.
Scienziati dei dati ma anche dello storytelling
Fin qui si tratta di caratteristiche abbastanza intuibili per chi un po’ conosce questa professione; ce ne sono però altre, all’apparenza meno importanti, che rivestono un ruolo altrettanto decisivo. I professionisti della data science devono infatti essere in grado di utilizzare creatività e immaginazione nella ricerca della conoscenza. Non solo: cruciale è anche un’altra parola molto in voga in questi anni, lo Storytelling: occorre infatti inserire le informazioni ricavate dai dati all’interno di un framework che ne facilitino la trasmissione e la comprensione all’esterno, anche attraverso capacità di sintesi e di presentazione delle informazioni. Ovviamente ci sono poi una serie di altre caratteristiche che il perfetto Data Scientist deve possedere alla pari di tutti i professionisti moderni: tra queste la capacità di guida e coordinamento di un gruppo di risorse, l’assunzione di decisioni per garantire l’ottenimento di risultati aziendali, la predisposizione a lavorare in gruppo e alle relazioni interpersonali con altri soggetti. Riassumendo, si può dire che il Data Scientist è una figura che riassume in sé molte competenze. Conosce la matematica, la statistica e l’informatica, inoltre possiede creatività e propensione alla comunicazione, sapendo efficacemente trasmettere all’esterno gli esiti della propria riflessione sui dati raccolti e analizzati. In definitiva, un lavoro non per tutti ma di cui tutti avranno sempre più bisogno.
