Tu sarai Data Scientist figlio mio

Nei prossimi anni la figura più ricercata dalle aziende pubbliche e private sarà quella del Data Scientist, uno scienziato dei dati capace di trasformare in conoscenza i Big Data, l’universo di informazioni prodotte quotidianamente in tutto il mondo.

Soprattutto in Italia, più che di Big Data abbiamo bisogno di Data Scientist, in grado di gestire i dati.

Negli ultimi tre anni si è assistito alla richiesta inarrestabile di Data Scientist, con la crescente necessità di estrarre importanti informazioni da un flusso di dati sempre più abbondanti e difficili da gestire.

E i cacciatori di teste non sanno più cosa inventarsi per trovarne uno…

RjMetrics ha misurato l’aumento di questa richiesta in uno studio che ha analizzato 11.000 profili su LinkedIn e indovinate un pò, l’Italia è messa male.

Un pò di dati:

Il numero di Data Scientist è raddoppiato negli ultimi 4 anni

Dal 2012 il numero di Data Scientist è cresciuto ad un tasso del 20% all’anno

Le 5 esperienze più diffuse fra i Data Scientist sono: l’analisi dei dati, rPython, Data Mining e Machine Learning

Non sorprende che i reclutatori più grandi di Data Scientist sono: Microsoft, Facebook, GSK, Booz Allen Hamilton, Apple, GE, IBM, LinkedIn.

Cosa fa un data scientist
Come suggerisce il nome, analizza dati per fornire al management le informazioni utili ad assumere decisioni e disegnare strategie. Per lunghi anni si è parlato dell’importanza dei dati, ora nasce l’esigenza di saperne fare buon uso. Benché si possa credere che la figura del data scientist sia appropriata solo alle grandi aziende, un simile profilo si rivolge a qualsiasi realtà, dalle Pmi alle multinazionali. Di norma viene inquadrato tra i manager, anche dal punto di vista della retribuzione, proprio perché è con gli altri manager che deve dialogare. È una figura professionale nuova e, in qualche modo, ancora da definire. Lo scienziato dei dati non è solo un’analista, non è solo uno stratega del business, non è solo un marketer così come non è solo un information manager. Il frutto delle sue analisi copre trasversalmente tutti i reparti di un’azienda, trasformando i dati in informazioni comprensibili affinché per i vertici le strategie da assumere siano chiare e in qualche modo obbligate.

Perché c’è bisogno di data scientist
La risposta in due sostantivi: produttività e cambiamenti. Da una parte cambiano i modelli di business delle aziende, così come cambiano le loro politiche economiche e i mercati e, dall’altra parte, vige la necessità di aumentare produttività e profitti.