Come ottenere dati di valore grazie alla Data Science

La Data Science è la disciplina che consente di trasformare i dati in informazioni utili e, per farlo, integra principî e pratiche dell'informatica, della matematica, della statistica e del machine learning.
In breve, partendo da una enorme quantità di dati grezzi, attraverso un lavoro di identificazione, pulizia e trasformazione, rende disponibile come risultato intermedio la "materia prima" da cui estrarre conoscenza.
In un mondo sempre più digitale, avere a disposizione informazioni di valore sta diventando una priorità e saperle valorizzare è fondamentale per il successo di qualunque organizzazione.

Disporre di Petabyte di dati, non significa di per sé avere informazioni utili; pensiamo ad esempio all'enorme mole di dati relativi ai consumi di gas di un intero stato, raccolti in un unico data lake.
Sembra incredibile, ma tutti questi dati, presi da soli, non servirebbero a nulla.
Per metterli a frutto sarà necessario applicarvi i metodi della Data Science, grazie ai quali sarà possibile ottenere informazioni sui consumi, le abitudini e le esigenze degli utenti, così come sul funzionamento e le caratteristiche dei dispositivi di campo.
Come più volte riscontrato i dati grezzi non sono quasi mai impiegabili così come si presentano, ma è necessario esplorarli, pulirli e nel caso arricchirli con ulteriori fonti prima di utilizzarli all'interno di algoritmi di apprendimento automatico, per ottenere informazioni di sintesi, prevedere tendenze, individuare relazioni complesse e molto altro allo scopo di rendere i processi più efficienti e ottimizzare le decisioni fondamentali di qualunque organizzazione moderna.

Raggiungere un alto grado di efficienza è oggi ancor più una priorità, indipendentemente dal settore in cui si opera: essere in grado di comprendere e anticipare fenomeni complessi, rappresenta un elemento chiave per raggiungere i propri obiettivi e affidarsi alle competenze di Data Scientist è oggi un must.
Per questo la Data Science è una scienza trasversale che può essere declinata in numerosi ambiti e casi d'uso, dal settore manifatturiero a quello medicale, dal mondo della ricerca scientifica a quello della cybersecurity, dal marketing digitale sino all'aerospace.

Sarà quindi sempre più importante che formazione e aggiornamento costante delle competenze continuino a essere al centro dell'attenzione di organizzazioni e collaboratori per restare al passo con l'innovazione e non perdere rilevanti opportunità di successo.
Come sottolineato nel corso del World Economic Forum, nei prossimi tre anni evoluzione tecnologica e automazione creeranno 97 milioni di nuovi posti di lavoro, causandone contemporaneamente la perdita di 85 milioni.
La digitalizzazione è un'occasione di crescita e una fonte di stimoli che non deve intimidire qualunque tipo di organizzazione, bensì incoraggiarle a investire sia su competenze interne che sull'acquisizione di risorse sempre più preparate, oltre che sulla disponibilità crescente di tecnologie disruptive quali l'AI.
In ogni caso è fondamentale comprendere quanto il dato in sé non sia affatto un punto di partenza, ma il risultato di un processo lungo e articolato.

Scopo primario della Data Science è rendere utilizzabili i dati disponibili - raccolti in tempo reale o collezionati in momenti diversi - trasformandoli in informazioni.
Eliminando ridondanze e incongruità e studiando le prime correlazioni, il lavoro dei data scientist potrà essere più efficace, produttivo e vantaggioso per l'organizzazione.
Mauro Losciale, Data Engineer di E4 Computer Engineering