- Cosa si intende per “Data Science”
- Le fasi della data science
- Applicazioni della data science nelle imprese
- Vantaggi per le imprese
- Prospettive della data science
1) Cosa si intende per “Data Science”
La Data Science è una disciplina che combina statistica, informatica e matematica per interpretare ed estrarre valore dai dati. Utilizza opportuni modelli statistici e matematici (più o meno avanzati), tecniche di analisi dati in comune con il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale, e tecnologie come il Cloud computing, per analizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati, fornendo insight utili per prendere decisioni strategiche.
La data science è l’arte di trasformare dati grezzi in informazioni utili e significative, identificando pattern e tendenze che altrimenti rimarrebbero nascosti. Linguaggi di programmazione come Python e R sono particolarmente adatti e di uso comune per questi scopi.
In un’epoca in cui i dati sono in costante crescita (Big Data) e sono stati definiti il “nuovo petrolio”, le aziende che sanno dargli un significato e sfruttarli hanno un netto vantaggio competitivo: riduzione dei costi, maggiore efficienza operativa, un servizio migliore offerto ai clienti, solo per citarne alcuni.
Un esempio concreto è Amazon, che sfrutta l’enorme mole di dati raccolti analizzandoli con algoritmi di data science per ottimizzare la gestione dell’inventario e personalizzare le raccomandazioni di prodotti ai clienti.
2) Le fasi della data science
Il processo inizia con la raccolta dei dati, sia strutturati che non strutturati, da diverse fonti e con vari metodi. In particolare, possono essere molto utili le informazioni provenienti in tempo reale (e in maniera automatica) dagli strumenti digitali online e dai sensori IoT (Internet of Things).
I dati – che possono essere numeri, testo, audio, immagini o video – sono poi trattati e inseriti in sistemi di storage dopo essere stati “puliti” (scrubbling) e trasformati per aderire a una struttura uniforme e a standard coerenti, per facilitare la loro integrazione e la loro qualità, facendo attenzione a eliminare eventuali bias nella loro raccolta.
Una volta pre-processati i dati, è possibile avviare la fase di analisi. Questa comprende semplici analisi statistiche per evidenziare la loro distribuzione ed eventuali anomalie, tecniche più vicine al machine learning – che usano modelli di regressione – per la stima di valori continui, classificazione – per l’analisi di dati categorici – e clustering, per evidenziare eventuali pattern ricorrenti nei dati. Questi modelli vengono poi migliorati continuamente effettuando riscontri delle loro predizioni sul campo e addestrandoli con una mole sempre maggiore di dati. Infine, grazie agli insight e ai report è possibile avere un quadro (anche visuale) dei dati e delle informazioni utili al business, in modo da favorire decisioni strategiche informate.
E la Business Intelligence (BI)?
Con Business Intelligence ci si riferisce a una tecnologia specifica per la preparazione, la gestione, e la visualizzazione dei dati. I suoi strumenti e processi si sovrappongono in parte a quelli di data science ma, rispetto a questa, si concentrano sull’analisi di dati statici e di solito già strutturati, con un intento più descrittivo rispetto all’approccio maggiormente predittivo della data science.
3) Applicazioni della data science nelle imprese
Analisi predittiva per ottimizzare i processi decisionali
La data science consente di analizzare i dati storici e attuali per prevedere futuri modelli e scenari aziendali (forecasting). Ad esempio, una catena di supermercati può prevedere i prodotti più richiesti durante le festività e gestire gli stock di conseguenza, riducendo sprechi e migliorando la disponibilità. Altri esempi includono le compagnie aeree, che utilizzano modelli predittivi per ottimizzare le campagne di marketing e i prezzi dei biglietti in base alla domanda.
Le tecniche predittive e di forecasting nella data science sono spesso comuni alla disciplina del machine learning.
Personalizzazione dell’offerta al cliente
Utilizzando i dati comportamentali dei clienti – nel massimo rispetto della privacy – le aziende possono proporre offerte personalizzate. Netflix, ad esempio, suggerisce contenuti basati sulle preferenze e sulla cronologia di visione di ogni utente, aumentando l’engagement e la fidelizzazione.
Ottimizzazione Operation e logistica
Le aziende di logistica utilizzano la data science per ottimizzare i percorsi di consegna a seconda del traffico, riducendo tempi e costi. Anche il settore retail può beneficiare di questa tecnologia per gestire l’approvvigionamento nei punti vendita.
Prevenzione delle frodi e gestione del rischio
Nel settore bancario, la data science viene utilizzata per rilevare transazioni sospette e potenziali frodi in tempo reale. Grazie ai modelli di machine learning è possibile analizzare milioni di transazioni ogni giorno e individuare eventuali anomalie.
Customer Sentiment Analysis
Le aziende analizzano recensioni, post sui social media e feedback dei clienti per comprendere la percezione del marchio e dei prodotti.
Manutenzione predittiva
Le industrie manifatturiere utilizzano sensori e analisi dei dati per prevedere quando un macchinario richiederà manutenzione, per intervenire solo in prossimità di potenziali guasti evitando che questi si verifichino, riducendo i tempi di fermo macchina e i costi di riparazione.
La data science ha poi un ruolo fondamentale anche nella costruzione dei cosiddetti Digital Twin.
Pianificazione delle risorse umane
La data science supporta le aziende nell’analisi delle performance dei dipendenti e nella pianificazione delle risorse, per migliorare la gestione del personale.
4) Vantaggi per le imprese
Incremento della produttività
Automatizzando compiti ripetitivi e utilizzando strumenti di analisi avanzata, le aziende possono aumentare l’efficienza e ottimizzare i processi produttivi. La data science può aiutare inoltre a prevedere i cambiamenti e reagire in modo ottimale alle diverse circostanze.
Riduzione dei costi operativi
Analisi predittive e modelli di ottimizzazione consentono di individuare colli di bottiglia e inefficienze nei processi, riducendo i costi grazie a soluzioni data driven.
Maggiore conoscenza dei clienti e del mercato
La data science permette alle aziende di comprendere meglio le preferenze dei clienti (e quindi segmentarli) e di anticipare i trend di mercato. Nel settore del fashion i dati raccolti nei negozi fisici e online sono usati per progettare nuove collezioni in linea con le esigenze dei clienti.
Miglioramento dei processi interni
L’ottimizzazione dei flussi di lavoro e dei processi interni, basata su analisi dati e nuovi modelli, consente di risparmiare tempo e risorse.
Prendere decisioni informate
Come abbiamo già visto, le aziende utilizzano dati per prendere decisioni strategiche, prevedere le tendenze di mercato e i comportamenti dei consumatori: in questo modo hanno un vantaggio competitivo.
Innovazione e sviluppo di nuovi prodotti e servizi
L’analisi dei dati di mercato, dei processi di acquisto e dei feedback dei clienti consente di sviluppare prodotti e servizi innovativi.
Mitigazione dei rischi
La data science aiuta le aziende a valutare i rischi legati a investimenti o decisioni strategiche. Molte banche utilizzano modelli predittivi per analizzare i rischi finanziari dei propri clienti.
5) Prospettive della data science
La data science ha numerose e ulteriori opportunità di svilupparsi nei prossimi anni. La sua integrazione con l’Intelligenza Artificiale Generativa e i LLM (Large Language Model) darà sempre più la possibilità di analizzare e usare i dati usando un linguaggio naturale, aprendo la strada a nuove applicazioni per sempre più persone.
Essa è poi già oggi una competenza fondamentale per monitorare e ridurre l’impatto ambientale delle imprese, ad esempio attraverso l’ottimizzazione dei consumi energetici, favorendo i percorsi di sostenibilità e la transizione “green”.
Infine, la data science gioca un ruolo centrale nell’Industria 5.0, favorendo e facilitando il dialogo tra Uomo e Macchina in un nuovo ecosistema collaborativo.
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