Data Science: cos’è, applicazioni e software

È nei primi anni 60 che si inizia a sentir parlare di “data science” all’interno dei mondi accademici dove gli studiosi la definivano una “scienza non riconosciuta” che studiava i dati in profondità. Nel corso del tempo il concetto si è affinato ed è diventato qualcosa di molto complesso e che considera l’utilizzo di tecnologie multiple per ricavare il 100 % del valore dall’analisi dati.

Cos’è la data science

L’avvento dei big data ha messo a disposizione delle opportunità senza precedenti per le aziende, dove oggi è possibile scoprire dei modelli nei dati e trarne valore per il processo decisionale di business.

Per ottenere questo “petrolio” di cui tutti parlano è di fondamentale importanza avere ben chiaro il ciclo di vita dei dati, ed è proprio in questo specifico contesto che si inserisce la data science.

La data science è un approccio che unisce discipline e pratiche diverse nei campi della matematica, statistica, AI e ingegneria informatica per studiare enormi mole di dati per rispondere a domande che in prima apparenza possono sembrare facili e scontate, ma a cui non è spesso così immediato dare delle risposte in un contesto aziendale, come: cosa è accaduto e cosa accadrà, perché si è verificato quell’evento e come posso evitare che si ripeta o no.

I fondamenti della Data Science

Come detto nel precedente capitoletto, la data science è un insieme di discipline messe insieme per trarre informazioni a valore da dati strutturati o meno. Ciascun progetto può prenderne in considerazione tutte o solo alcune, a seconda della complessità e specificità dello studio.

Parlando a livello generale, normalmente un progetto mette in campo:

• La conoscenza specifica dell’argomento da andare ad approfondire. Questo sembra un punto scontato, ma fa la differenza sulla riuscita o meno dello studio. Ci deve essere quindi un team che conosce “la materia” che si sta analizzando, le sue dinamiche “non scritte” che possono però influenzare e guidare un certo aspetto e cambiarne le sorti per creare dei modelli di dati che in qualche modo prendano in considerazione queste variabili.
• Conoscenze di matematica e statistica. Queste due discipline non possono mancare in nessun progetto di data science che si rispetti. Anche in questo caso, più è complesso il “quesito” a cui rispondere più si tratterà di ambiti di matematica e statistica specifici.
• Data Management o anche detto il processo di gestione dei dati volto a liberare il potenziale dei dati a favore di un’organizzazione. Per gestire i dati nel miglior modo possibile è di fondamentale importanza avere a disposizione dei metodi in grado di accedere, integrare, filtrare, amministrare, archiviare e preparare i dati da analizzare
• Machine Learning per automatizzare la creazione di modelli per analizzare i dati. Spesso questa disciplina può sfociare nell’utilizzo delle reti neurali, una branchia di ML che si ispira al funzionamento del cervello umano, dove le unità interconnesse che le compongono, elaborano informazioni e rispondono a input dall’esterno.
• Deep Learning è una branchia dell’apprendimento automatico che utilizza le reti neurali per analizzare e comprendere enormi volumi di dati sempre più complessi man mano che l’addestramento viene affinato. In un progetto data science questo permette di entrare sempre più nel dettaglio e in profondità dello studio del dato.
• Data Visualization o anche detta la presentazione dei dati attraverso immagini e grafici per facilitarne la lettura.

I vantaggi della data science

La data science non ha degli ambiti di applicazione specifici, ma può rispondere alle più svariate industry dalla sanità, al settore finanziario, manifatturiero o pubblico. Le aziende che decidono di intraprendere questo percorso ottengono diversi vantaggi, come:

• Correlazioni e modelli di trasformazione sconosciuti. Un progetto di data science può rilevare all’organizzazione delle relazioni tra determinati eventi che possono rilevare un potenziale in grado di trasformare alcuni processi all’interno dell’azienda stessa.
• Migliorare prodotti esistenti o crearne di nuovi. Attraverso l’analisi profonda dei dati, si possono svelare dei “colli di bottiglia” che non permettono a determinate linee di business di prendere la fetta di mercato che ci eravamo prefissati di conquistare o addirittura rivelarci dei trend che ci portano ad ideare dei prodotti nuovi a cui non avevamo mai posto sufficiente attenzione.
• Ottimizzare. Non è facile trovare il tempo di studiare in ogni suo dettaglio il processo e capire dove sta il problema, soprattutto nelle aziende con strutture organizzative complesse e molto grandi. La data science, se ben studiata, è capace di mettere in chiaro dove andare a migliorare ed evitare interruzioni delle attività, inefficienze o atteggiamenti aziendali controproducenti per lo sviluppo e la crescita.

Le sfide della data science

Proprio per la molteplicità di discipline messe in campo e dal numero di persone ed esperti coinvolti all’interno di un progetto di data science, non sono poche le sfide da affrontare per ottenere il successo atteso.

• Scegliere i giusti dati. Producendo enormi quantità di dati ogni giorno, non è facile capire quali sono veramente importanti e di qualità per il nostro progetto, per questo è utile dotarsi di soluzioni di data platform che possano raccogliere, riordinare, pulire e mostrare i dati che servono al progetto.
• Scegliere gli strumenti giusti. Una volta individuati quali sono le informazioni fondamentali e corrette è altrettanto importante dotarsi di strumenti digitali che siano all’altezza e che permettano di avere delle piattaforme di data analytics performanti e adatte alle esigenze.
• Mettere in piedi uno studio scalabile. Le aziende crescono, cambiano le esigenze e si espandono su più aspetti; avere una soluzione che “diventa grande” di pari passo con le necessità organizzative permette di risparmiare tempo, soldi e risorse.
• Costi e formazione. Essendo progetti piuttosto ampi e complessi, è importante allocare un budget idoneo anche per formare le figure interne. Se è vero, infatti, che ci deve già essere un team in grado di seguire lo studio, è altrettanto vero che probabilmente – in corso d’opera – si rivelerà la necessità di allocare altre risorse e di continuare a aggiornarle con gli sviluppi della tecnologia.

Il processo della data science

Come ci si approccia ad un progetto di data science? Quali sono le tappe da tenere bene a mente? Vediamolo insieme in questo breve punto elenco:

• Definizione del problema. Capire che cosa si vuole approfondire e delimitare bene il perimetro dove andare a cercare le informazioni.
• Raccolta dei dati e pulizia. Una volta delimitato l’ambito, bisogna raccogliere i dati giusti e verificare che non ci siano delle informazioni non corrette o non inerenti all’argomento della ricerca.
• Analisi. Una volta ottenuti i dati necessari, è possibile iniziare ad analizzare le informazioni e cercare di capire le correlazioni che le legano.
• Sviluppo e validazione del modello. Ora si può mettere in piedi uno o più serie di modelli che vadano a dare insights più dettagliati, prevedere e prescrivere la serie di operazioni più idonee.
• Monitoraggio e manutenzione. Tutti i modelli sviluppati, hanno bisogno di continuo monitoraggio ed eventualmente di aggiornamenti e manutenzioni anche a seconda degli sviluppi nel tempo dell’azienda.

Le applicazioni della data science

La data science ha una vasta gamma di ambiti di applicazione ed è utile alle industry più svariate, ad esempio:

SALUTE

• Diagnosi medica e prognosi.
• Personalizzazione dei trattamenti.
• Gestione delle cure sanitarie.
• Analisi genetica.

FINANZA

• Previsione dei mercati finanziari.
• Rilevamento delle frodi finanziarie.
• Gestione del rischio.
• Analisi dei dati dei clienti per migliorare i servizi finanziari.

COMMERCIO AL DETTAGLIO

• Analisi del comportamento del consumatore.
• Gestione dell’inventario.
• Previsione della domanda.
• Personalizzazione dell’esperienza d’acquisto.

TECNOLOGIA

• Ottimizzazione dei motori di ricerca.
• Analisi dei dati utente.
• Riconoscimento vocale e facciale.
• Intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

EDUCAZIONE

• Personalizzazione dell’apprendimento.
• Analisi delle prestazioni degli studenti.
• Miglioramento dei sistemi di valutazione.

TRASPORTI E LOGISTICA

• Pianificazione delle rotte.
• Ottimizzazione della logistica e della catena di approvvigionamento.
• Manutenzione predittiva dei veicoli.

TELECOMUNICAZIONI

• Analisi dei dati utente per migliorare i servizi.
• Gestione delle reti e delle risorse.

GOVERNO

• Analisi dei dati per prendere decisioni politiche informate.
• Rilevamento e prevenzione della criminalità.
• Miglioramento dei servizi pubblici.

AMBIENTE

• Monitoraggio e prevenzione dell’inquinamento.
• Gestione delle risorse naturali.
• Modellazione climatica.

MANIFATTURA

• Controllo di qualità.
• Manutenzione predittiva delle attrezzature.
• Ottimizzazione dei processi di produzione.

ENERGIA

• Ottimizzazione della produzione e della distribuzione di energia.
• Monitoraggio e manutenzione degli impianti.
• Analisi dei consumi energetici.

MEDIA E INTRATTENIMENTO

• Raccomandazioni personalizzate.
• Analisi delle tendenze di consumo.
• Previsione del successo di prodotti e contenuti.

Questi sono solo alcuni esempi e la data science continua a evolversi, espandendo il suo impatto in molteplici settori. La capacità di analizzare grandi quantità di dati per ottenere insights significativi è diventata cruciale per il successo in molte industrie moderne.