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Chi sono i Data Scientist e i Data Analyst

Il giornale online del Sole 24 ore riporta una dichiarazione interessante sui Big Data fatta dal direttore del centro di ricerca di Zurigo: «Ogni minuto ogni persona genera due Mb di informazioni. E la maggior parte, circa l’80% di queste informazioni non sono strutturate. Tutto questo porta a una complessità per l’analisi di questi dati che richiede una nuovo modo di fare computing e anche nuove professioni in grado di lavorare dentro questa complessità». Lo scienziato Alessandro Curioni – vice presidente e direttore dell’IBM Research Lab di Zurigo – spiega che è cambiato anche il modo di estrarre senso dai dati. Se nel passato si usava l’inferenza statistica, e quindi le logiche campionarie oggi per riuscire a estrarre valore c’è bisogno di persone che sappiano pulire, agglomerare e connettere i dati per analizzare il grafo di conoscenze che emerge. Il data scientist è importantissimo anche nella fase iniziale, infatti per poter implementare le tecnologie di machine learning bisogna sapere quali sono le piattaforme, le Api e i servizi. Una volta che sono chiare le fonti e la struttura attraverso algoritmi di intelligenza artificiale lo scienziato potrà interrogare i dati.

I data scientist oggi sono figure multidisciplinari: devono saper fare un po’ di tutte queste cose appena citate. Un esempio lo racconta Curioni «Una applicazione che tutti capiscono è quella della sanità. Una cosa che stiamo facendo come Ibm è utilizzare queste tecnologie cognitive per leggere tutte le pubblicazioni scientifiche e integrarle con quelle del profilo genetico del paziente. Si può così aiutare il medico a essere più aggiornato e a prendere decisioni migliori (o più consapevoli). Sulla pubblica amministrazione poi ci sono un sacco di applicazioni. Per esempio, se voglio razionalizzare il sistema sanitario a livello nazionale una cosa importante è prendere tutti i dati sui protocolli, sui costi, confrontare le performance degli ospedali e dei servizi di medicina di base, estrarre best practise. Questo aiuterebbe a migliore e rendere più efficiente la sanità».

Eticlab invece fornisce una consulenza professionale a supporto del management curando la predisposizione dei dati con il nostro team di Data-Analyst. Il quale cura la raccolta dei dati e contribuisce a pianificare il processo di selezione e raccolta delle fonti, svolgendo l’attività di analisi e partecipando accanto al manager all’interpretazione. Prendendo parte anche al controllo dell’efficacia del modello adottato e segnalando la necessità di eventuali modifiche per adeguare le decisioni alle nuove esigenze.