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Analytics & Data Science

Too big to ignore, il Big Data non può passare inosservato

Analytics & Data Science consentono di essere presenti sul web ed usarlo come efficace leva di marketing. Comunicare significa anche (e spesso soprattutto) avvelersi di discipline matematiche, statistiche e computazionali lavorando con i dati.

Che si disponga di un sito istituzionale o che lo si impieghi in maniera estensiva, occorre saper estrapolare da insiemi di dati complessi informazioni rilevanti. Per orientare i processi decisionali dell’azienda: analytics e data science

Data Science e Business Analytics sono i binari paralleli su cui scorre la pianificazione e la gestione del business online.

  • Occorre disporre di informazioni sulle proprie statistiche web e riferite al Machine Learning. È cruciali per la determinazione di metodi e modelli utili per la previsione e l’analisi dei dati.
  • Occorre avvalersi della Computer Science per costruire algoritmi e individuare gli strumenti di programmazione. È necessario per l’effettiva implementazione di metodi statistici a problemi reali.
  • Occorre saper sciegliere nel mare dei Big Data ciò che davvero serve ed implementare questa lettura nelle dinamiche aziendali. Per supportare i manager nelle decisioni strategiche fondate sull’analisi dei dati.
  • Occorre avere contezza dei limiti giuridici ed etici connessi all’uso massivo  ed appropriato dei dati.

Mobile, Internet of Things, Wearable, Social Media stanno trasformando le imprese e le Pubbliche Amministrazioni in grandi “fabbriche di dati”. Per trasformare in risultati concreti fenomeni come Industria 4.0, Digital Banking, Smart City e Smart Health servono infrastrutture, tool e competenze di Data Science. Tanto che la sfida più grande per la maggior parte delle aziende oggi è nella capacità di acquisire un vantaggio competitivo lavorando sui dati.

La questione non è semplicemente tecnologica. La mera disponibilità del dato non costituisce di per sé un modello di business sostenibile.
Per evitare o ridurre gli effetti del trough of disillusionment e raggiungere invece il plateau of productivity, i dati (big o small che siano) devono essere collocati ed analizzati in uno specifico contesto. Ed anche trattati da figure professionali capaci di evitare gli errori sistematici (Bias) legati ai campioni. Servono

  • data set di effettivo valore (dove la connotazione Big può non essere vincolante), per i quali l’attributo di effettivo sia misurabile in termini di impatto sociale ed economico;
  • imprese in grado di valorizzare rapidamente il patrimonio informativo, meglio se svincolate da sovrastrutture e rigidità proprie delle large corporate (le startup, per esempio);
  • data scientists che sappiano estrarre use cases ed opportunità di business facendo uso delle soluzioni tecnologiche a disposizione.

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