Ogni volta che interagiamo con un dispositivo digitale produciamo dati. Alcuni sono importanti, altri meno. Una parte, invece, appare irrilevante semplicemente perchè non sappiamo riconoscerne le potenzialità. Le aziende che si sono affidate ai Data Scientists hanno scoperto come trasformare anche i dati marginali in informazioni utili. Questo ha semplificato notevolmente i processi decisionali. Vediamo cos’è la data science e perché oggi è indispensabile per attuare delle corrette previsioni.
Vuoi ascoltare l’audio dell’articolo? Clicca play ⇓
Letto da: Linda Grasso
Cos’è la Data Science?
La Data Science nasce dall’intersezione di discipline che contribuiscono a definire il significato di un dato. In essa confluiscono modelli matematici, statistici e informatici. Il risultato è l’estrazione di dati significativi che, adeguatamente monitorati, ci permettono di conoscere un fenomeno.
“Fa sì che i tuoi dati diventino dei consigli per le tue decisioni di business”
Antonio Grasso
Ecco un esempio pratico. Il flusso produttivo delle industrie comporta che ci siano dei macchinari costantemente in funzione, la cui interruzione potrebbe pregiudicare l’intero processo. Se dotati di sensori questi macchinari produrranno dati che non possono passare inosservati. Tali informazioni saranno, infatti, indispensabili per attuare una profonda manutenzione predittiva.
Come sfruttare al meglio il flusso di dati? Affidandoci ad un data scientist che saprà creare modelli predittivi per la manutenzione garantendo così un monitoraggio costante dei macchinari. In questo modo la produzione non dovrà fermarsi e si ridurrà anche il rischio di rottura del macchinario. In effetti, sapere in anticipo quando dovrò sostituire un componente si traduce sempre con un risparmio di tempo e di costi.
Dopo la breve parentesi sul significato di Data Science è il momento di mostrare come possiamo ottenere un’estrazione di dati significativa attraverso il Data Mining. Un’operazione che consente di creare modelli, verificare la presenza di anomalie e stabilire le connessioni tra i Big Data.
La Data Science facilita la computer vision, il natural language processing e i modelli generativi. Come? Attraverso l'Intelligenza Artificiale e l'estrazione dei dati. Condividi il Tweet
A cosa servono i dati estratti?
Le informazioni che generiamo ogni giorno vengono raccolte in database archiviati in remoto sul pc o in cloud. Se i dati sono pochi, possiamo gestirli manualmente ma quando diventano cifre significative è il caso di affidarsi a software o algoritmi automatici. Entriamo così nel campo dell’Intelligenza Artificiale, del Machine Learning e del Deep Learning: tutte tecnologie che automatizzano il processo di associazione dei dati.
Cosa possiamo fare con la data science. Ecco alcuni esempi:
- Ipotesi. Ovvero, attraverso un’analisi profonda dei dati nel tempo, con relativi raffronti negli anni, è possibile fare delle predizioni future attendibili di un dato fenomeno.
- Classificazioni. La data science offre un supporto anche da un punto di vista organizzativo. Aiuta, infatti a raggruppare modelli o dati che rispondono ad un determinato obiettivo preimpostato. Può servire, ad esempio, per segmentare il target o per creare una customer experience personalizzata. Ma anche, più semplicemente, per definire quali dati archiviare e quali eliminare.
- Migliorare l’efficienza aziendale. L’estrazione dei dati può servire nel processo decisionale a capire come ottimizzare i processi o scoprire ed identificare nuovi obiettivi.
- Monitorare. Esplorando i dati e scegliendo gli obiettivi da perseguire possiamo misurare i risultati così da poter migliorare le azioni future. Oppure, nella manutenzione predittiva, attraverso il monitoraggio dei dati possiamo ottenere informazioni utili sui macchinari e sull’usura dei loro componenti.
Chi sono i Data Scientists?
Software, algoritmi e tecnologie sono un valido supporto all’estrazione dei dati significativi. Non dimentichiamo però che le macchine e i processi automatizzati possono arrivare solo fino ad un certo punto. La vera differenza, nell’analisi dei dati, la fa l’ingegno umano, ovvero il Data Scientist.
Si tratta di una figura che possiede varie abilità in quanto deve capirne di statistica, matematica, informatica, programmazione ed essere dotata anche di buone capacità comunicative. Perché abbiamo bisogno di una figura così completa? Perché i dati sono influenzati da una moltitudine di variabili, alcune attuali altre che si dovranno prevedere. Inoltre i software e gli algoritmi che sfruttano l’intelligenza artificiale vanno addestrati e la scelta delle informazioni da dare in pasto per il training può farla solo chi sa come funziona il processo da un punto di vista tecnico. Infine, un approccio matematico quando si gestiscono i numeri serve per ridurre i passaggi necessari a rispondere ad un determinato quesito.
E cosa c’entra la comunicazione? Lo studio dei dati si traduce spesso in report o tabelle da presentare ai dirigenti in forma scritta e orale o da esporre a un pubblico esterno.
Per questo, l’utilizzo di termini appropriati e l’esposizione chiara ed esaustiva, sono elementi fondamentali per far comprendere i risultati di una ricerca.
Come posso aumentare la competitività aziendale con la Data Science?
Eccoci arrivati al punto cruciale, ovvero perché dovrei investire in figure professionali così qualificate? Quali vantaggi ottengo? Il data mining, ovvero l’associazione di un significato ad un determinato dato, permette di ottenere benefici strategici che si riflettono sull’incremento delle performance.
La Data Science permette alle aziende di ottenere informazioni sui Big Data lungo tre archi temporali diversi: presente, passato e futuro.
Infatti, i dati possono darmi informazioni:
- Descrittive: gli analytics forniscono una statistica descrittiva di ciò che si è già verificato. Ad esempio un’analisi del fatturato dell’anno precedente diviso per prodotti. Questo aspetto mi serve a quantificare l’impatto delle mie azioni.
- Prescrittive: Questi sono dati di confronto ovvero mi permettono di capire in cosa posso migliorare. Come? analizzando i rapporti causa/effetto. Attraverso i dati, il software di analisi valuta possibili scenari di utilizzo di un macchinario, ad esempio, mostrando quali azioni potrebbero ritardare un guasto o migliorare la produttività.
- Predittive: siamo nel campo della statistica e delle previsioni future. In questo caso i dati dovranno servirci per ipotizzare delle azioni. Avere in azienda un software che mostra i tempi di approvvigionamento delle materie prime permette non solo di predirre un’azione ma soprattutto di impedire il blocco della produzione. Non parliamo di certezze ma di ipotesi che avranno una percentuale di attendibilità tanto maggiore quanti più saranno i dati inseriti.
Tutte le aziende, grandi o piccole, possono trarre beneficio dall’analisi dei dati. L’importante è avere la giusta cultura imprenditoriale e una certa familiarità con tecnologie e software di automazione e di Intelligenza Artificiale.
La valutazione dell’investimento dipenderà dalla quantità di dati da gestire. Ci saranno attività di analisi che potranno essere fatte da software gestionali e altre che richiederanno l’occhio esperto di un Data Scientist.
