Data Scientist: requisiti oltre l’analisi

Chiunque oggi ha sentito parlare almeno una volta di Big Data. Basti pensare ai nostri smartphone, alle applicazioni e ai social media che usiamo, alle immagini che intasano i nostri telefoni, ai gps che localizzano le nostre auto: tutto contribuisce a creare un patrimonio di informazioni, una base preziosa sulla cui analisi poter prendere decisioni.

Ecco quindi che sempre di più le aziende vogliono introdurre nel proprio organico figure che abbiano dimestichezza e propensione a comprendere l’origine e ad analizzare il flusso dei dati, traducendo questa gran mole di numeri in informazioni comprensibili, costruendo una base grazie a cui prendere decisioni complesse e implementare altri processi.

“Il lavoro più sexy del XXI secolo”, così lo ha definito Hal Varian, Chief Economist di Google. Stiamo parlando del Data Scientist, chiamato ad assumere un delicato ruolo che non si esaurisce nel trattamento di dati complessi e nella loro interpretazione, ma anche e soprattutto nel tentativo di rendere quanto elaborato fruibile all’interno della propria organizzazione.

Oltre a competenze di tipo scientifico e analitico è quindi più che mai necessario coltivare attitudini relazionali che facilitino la collaborazione tra team complessi e multifunzionali. Le skill richieste oggi da uno scienziato dei dati sono più che mai trasversali, travalicano l’ambito tecnico e analitico sconfinando in quello business, marketing e manageriale.

Le aziende, ormai consapevoli di questa necessità, dal canto loro sono chiamate a rendere più agevole il processo di integrazione di queste figure in azienda, investendo sia sul lato tecnologico e formativo, rendendo fruibili sistemi e strumenti, sia su quello relazionale coltivando un clima di collaborazione e implementando la cultura interna alla preparazione e al dialogo tra professionisti e dipartimenti diversi.