La data science è quella branca dell’informatica che analizza e trasforma i Big Data in qualcosa di fruibile, informativo e utile ad un determinato contesto. Spesso è erroneamente confusa con l’AI – Intelligenza Artificiale e il Machine Learning. Ecco tutto quello che c’è da sapere per non sbagliare
Come anticipato la Data Science è quella scienza che permette di trasformare i dati in informazioni. Oggi, spesso accade, che un’azienda nonostante abbia un’ingente quantità di dati non sappia valorizzarli. Tuttavia, grazie alla Data science è possibile ricavare dai dati moltissime informazioni, sulle abitudini dei consumatori e sulle loro nuove esigenze e necessità, ma non solo.
Cos’è la Scienza dei Dati?
La Data Science è una scienza basata su tecniche matematiche, statistiche, e anche di Machine Learning. È proprio per questo che questa disciplina è spesso confusa con l’AI. Infatti, gli algoritmi di data science sono generalmente utilizzati per la pulizia dei dati e il loro arricchimento. Così, solo una fase successiva l’AI o il Machine Learning, a seconda del caso, operano in modo da eseguire una sintesi, una generazione e altri compiti che non sono compresi nella Data Science.
Tuttavia, oltre a poter essere applicata insieme all’AI per migliorarla, è possibile utilizzarla anche in maniera autonoma e completamente disgiunta dall’Intelligenza Artificiale, in modo comunque propedeutico e utile ad aumentare le informazioni relative ai propri dati.
Data Science cos’è e in quali ambiti si utilizza – pexels jill wellington
La sua applicazione per l’analisi e la trasformazione dei Big Data
Questa disciplina, basata su metodi scientifici, statistici e tecniche di analisi, estrae informazioni fruibili e di valore dai dati. Più in particolare, interpreta e analizza in poco tempo i Big Data, caratterizzati da un volume così grande, mediante specifiche tecniche. Di preciso i Big Data sono generati e scambiati attraverso Internet e l’Internet of Things mediante i dispositivi connessi.
Data Science cos’è e in quali ambiti si utilizza – pexels karolina grabowska
Nascita ed evoluzione
La prima associazione ufficiale relativa a questo settore, l’International Association for Statistical Computing (IASC), è nata nel 1977. Tuttavia, la Data Science affonda le sue radici nel periodo della fondazione della matematica. Infatti, proprio nell’antica Grecia fisici e scienziati erano soliti ricavare le leggi della natura da vere e proprie misurazioni empiriche. In ogni caso, solo dopo le cospicue pubblicazioni degli anni 70, 80, 90 sulla materia, si è arrivati a coniare il termine vero e proprio, attualmente utilizzato. Periodo in cui, la Data Science da dottrina si è trasformata anche in una delle professioni meglio retribuite di questi anni.
Nonostante non sia ancora del tutto evidente, la Data Science è divenuta una normalità. E nel giro di pochi anni è destinata ad espandersi e ad assumere sempre più importanza, sia in termini di risultati economici generati, sia di potenziamento della conoscenza in generale.
Data Science cos’è e in quali ambiti si utilizza – pexels pixabay
I vantaggi della Data Science
Tra i principali vantaggi della Data Science c’è la possibilità di generare valore tramite i dati prodotti dentro e fuori una determinata azienda. Ciò proprio grazie ad una migliore gestione delle risorse aziendali, non solo economiche, ma anche relative a:
- I tempi dei processi.
- La riduzione degli sprechi.
- La strategia d’impresa in generale.
Così, la Data Science, che analizza i dati, valuta i rischi, calcola preventivamente qualsiasi intervento di manutenzione, studia il ciclo di vita di beni e strumenti e traccia le scadenze, rappresenta uno strumento di fondamentale importanza per la crescita di qualsiasi azienda.
Inoltre, la Data Science aumenta la sicurezza negli impianti. Ciò, per esempio, grazie a sistemi di:
- rilevamento ambientale,
- videosorveglianza,
- sicurezza anticollisione.
Sistemi basati su software che elaborano i dati provenienti in tempo reale e aiutano a prendere la migliore decisione possibile in relazione al contesto.
E anche l’esperienza d’acquisto, attraverso il monitoraggio del comportamento del cliente. Ciò permette di migliorare la propria offerta, e di conseguenza il proprio profitto, personalizzandola in base alle tendenze di vendita e alla percezione dell’offerta.
Data Science cos’è e in quali ambiti si utilizza – pexels carlie wright
In quali ambiti viene utilizzata?
Questa scienza oggi è applicabile a qualsiasi ambito e settore. Dal pubblico al privato, la Scienza dei Dati, ha rivoluzionato il modo in cui si dà valore alle cose. Basti pensare, che Business Angel e investitori, puntano su aziende che hanno tra i loro obiettivi di business anche la raccolta e l’analisi dei dati. Tuttavia, secondo una ricerca condotta nel 2020 dall’Osservatorio Big Data &Business Analytics del Politecnico di Milano il primo settore per quota di mercato a mettere in atto la Data Science sono state le banche (28%), seguite da manifattura (24%), telco e media (14%), servizi (8%), Gdo e retail (7,5%), assicurazioni (7%), utility (6.5%), PA e sanità (5%). Risultati che evidenziano quanta strada ci sia ancora da fare per estrarre nel minor tempo possibile informazioni utili e di pregio da un’enorme vastità di dati perlopiù insignificanti.
Business Intelligence Group Srl, grazie alla propria infrastruttura High Performance Computing, è l’unica società Start Up Innovativa in Italia in grado di realizzare Modelli Previsionali, Sistemi di Business Intelligence, Geomarketing e Ricerche di Mercato che richiedono una grande “potenza di calcolo” per l’elaborazione dei BIG DATA e lo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale (A.I.).
