Ogni nuova rivoluzione culturale, ogni passaggio tra un’epoca e la successiva è caratterizzato da cambiamenti nel mondo lavorativo più o meno cruenti. Categorie di professionisti che fino a qualche anno prima vendevano i loro servizi senza problemi cessano di essere ricercati sul mercato e contemporaneamente emergono nuove figure di cui non si conosceva l’esistenza (o addirittura che in molti casi proprio non esistevano). E’ la normale evoluzione della tecnologia che sostituisce (o inventa) professioni, come fu per il Macintosh di Steve Jobs che, pioniere della tra le altre cose della composizione tipografica a basso costo, dall’inizio degli anni novanta decretò la sparizione di li a poco del mestiere del linotipista.
Anche la tecnologia legata all’analisi dei dati conferma questa tendenza, producendo una nuova figura professionale che è stata definita recentemente dall’Harvard Business Review il lavoro più “interessante” del ventunesimo secolo: si tratta del Data Scientist.
Un profilo in questo momento molto ricercato, con una domanda sensibilmente superiore all’offerta. Questa situazione è generata anche dal ritardo con cui il circuito universitario si sta adeguando alle nuove esigenze del mercato producendo ancora professionisti che altro non sono che programmatori riciclati per questo tipo di attività. La necessità di risorse pregiate è tale da far sorgere anche alcuni siti (vedi Kaggle) nati con l’obiettivo di trovare in rete specialisti che, a fronte di un primo test su tematiche di interesse aziendale non ancora esplorate, possano mettere a confronto le proprie abilità e ambire ai premi previsti.
Ma cerchiamo di capire quali sono le caratteristiche e le abilità che ci si aspetta di incontrare in uno scienziato dell’informazione: deve possedere nozioni di statistica, matematica e programmazione, ma questi profili non sono strettamente necessari e soprattutto difficilmente sono riscontrabili contemporaneamente e ad elevati livelli in una unica persona. La stessa conoscenza dei linguaggi di programmazione e la possibilità di lavorarci agevolmente verrà lentamente superata dall’evoluzione degli strumenti a disposizione, che ci si aspetta saranno sempre più in grado di fornire interfacce di alto livello per indirizzare le ricerche.
E’ importante valutare anche altre caratteristiche, innate delle risorse, come la capacità di intravedere dei modelli ripetitivi all’interno di enormi quantità di dati etereogenei oppure quella di riuscire a comunicare efficacemente i risultati di quanto analizzato, indirizzando prossimi sviluppi o suggerendo nuove direzioni strategiche. Stiamo parlando di una alta integrazione con le linee guida aziendali e una comprensione approfondità del mercato in cui opera la società: è evidente che la collocazione stessa di un professionista di questo tipo possa risultare difficoltosa in quanto combina alcuni tratti tipici di una risorsa di ICT con altri riscontrabili invece in una risorsa del business.
Altra caratteristica dalla quale non può prescindere il data scientist è la curiosità, che gli permette di fare continue scoperte nei dati a sua disposizione ed elaborare algoritmi sempre più raffinati per la rilevazione delle correlazioni.
L’attività specifica di un Data Scientist è legata alla generazione di algoritmi per la ricerca dei dati, e l’identificazione di soluzioni (laddove sia possilbile) alle richieste complesse provenenti dal management. La fase successiva è il trattamento dei dati, anche in questo caso con tecniche di ottimizzazione, con l’obiettivo di facilitare le successive fasi di analisi e visualizzazione dei risultati.
Ovviamente non è sufficiente solamente la figura del Data Scientist per gestire correttamente le informazioni e sfruttare al meglio i vantaggi competitivi della BI: come abbiamo già visto in altri articoli la evoluzione completa verso il modello maggiormente integrato e innovativo richiede che sia presente un management “illuminato”. Dovrà infatti sfruttare i risultati messi a disposizione dal data scientist generando ripercussioni sui singoli processi impattati e modificandoli opportunamente.
L’ultimo elemento che risente delle novità portate da questa disciplina sono le altre risorse dell’azienda, che come minimo dovranno rapportarsi più spesso con i risultati delle analisi fatte, ed in alcuni casi potrebbero anche dover agire autonomamente per quanto di competenza. Sicuramente un aiuto alla diffusione dell’utilizzo degl istrumenti di BI lo sta dando l’introduzione del mobile collegato a visualizzazioni più smart degli indicatori, facilitando così la fruizione dei contenuti.
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