Qual è il ruolo del data scientist, e perché è strategico averlo in Azienda?
Il Data Scientist innanzitutto raccoglie i dati da varie fonti – ad esempio applicazioni di business come software ERP e CRM, banche dati, web analytics, social media, documenti elettronici, dati provenienti da sensori – e struttura i dati eterogenei in formati organizzati e accessibili.
Utilizza quindi software per l’analisi dei dati, algoritmi, metodi statistici e strumenti di machine learning per navigare i database, interrogarli tramite query specifiche ed estrarre le informazioni utili (data mining). In questo modo il Data Scientist riesce a individuare all’interno di un gran numero di dati ininfluenti solo quelle specifiche informazioni che rappresentano un valore per l’azienda, costruendo modelli di correlazione, dimostrando causalità, sviluppando scenari e modelli predittivi.
Bisogna sottolineare che quella del Data Scientist è una figura relativamente recente all’interno delle professioni aziendali. Proprio per questo motivo se da un lato moltissime aziende ne hanno compreso l’importanza e assumono tali profili per migliorare la propria produzione, molte altre ancora non hanno compreso l’importanza di questo professionista.
I dati raccolti devono quindi essere un punto di partenza per elaborare strategie in grado di incrementare la produttività e soprattutto di prevedere le tendenze. In questo modo, le aziende che potranno contare su professionisti di elevato spessore sapranno anticipare i competitors con scelte innovative che potranno decretare il successo di un determinato prodotto, di una campagna di lancio o di altre scelte aziendali.
Se ritieni che anche la tua Azienda potrebbe trarre giovamento dal supporto di una figura professionale così strategica ed innovativa (anche per un medio periodo….) contattaci!
Qual è il ruolo del data scientist, e perché è strategico averlo in Azienda?
Il Data Scientist innanzitutto raccoglie i dati da varie fonti – ad esempio applicazioni di business come software ERP e CRM, banche dati, web analytics, social media, documenti elettronici, dati provenienti da sensori – e struttura i dati eterogenei in formati organizzati e accessibili.
Utilizza quindi software per l’analisi dei dati, algoritmi, metodi statistici e strumenti di machine learning per navigare i database, interrogarli tramite query specifiche ed estrarre le informazioni utili (data mining). In questo modo il Data Scientist riesce a individuare all’interno di un gran numero di dati ininfluenti solo quelle specifiche informazioni che rappresentano un valore per l’azienda, costruendo modelli di correlazione, dimostrando causalità, sviluppando scenari e modelli predittivi.
Bisogna sottolineare che quella del Data Scientist è una figura relativamente recente all’interno delle professioni aziendali. Proprio per questo motivo se da un lato moltissime aziende ne hanno compreso l’importanza e assumono tali profili per migliorare la propria produzione, molte altre ancora non hanno compreso l’importanza di questo professionista.
I dati raccolti devono quindi essere un punto di partenza per elaborare strategie in grado di incrementare la produttività e soprattutto di prevedere le tendenze. In questo modo, le aziende che potranno contare su professionisti di elevato spessore sapranno anticipare i competitors con scelte innovative che potranno decretare il successo di un determinato prodotto, di una campagna di lancio o di altre scelte aziendali.
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