Come i nostri dati si trasformano in profitto

Autore: #AlessandraLorefice

Tutti riusciamo ad immaginare, almeno a grandi linee, quali sono i processi che conducono sulle nostre tavole un buonissimo piatto di lasagne. Ma quali sono, invece, i processi che vengono effettuati sui dati?


I dati che creiamo, infatti, possono essere a tutti gli effetti considerati la “materia prima” da trasformare in un qualcosa che generi profitto. Il Data Scientist è la figura professionale incaricata di dirigere e realizzare tali processi: da informazioni prive di logica dovrà sviluppare analisi e modelli predittivi che aiutano le aziende non solo ad avere chiarezza sulla loro condizione attuale ma anche, e soprattutto, a prevedere situazioni future.


Come si svolge, dunque, questo processo produttivo?


Tutti i dati vengono creati da noi. Un “mi piace” ad una foto, una ricerca su Google, un acquisto online. I Dataset, ossia l’insieme di questi dati, rappresentano la vera e propria materia prima di questo processo produttivo.


I Dataset sono solitamente molto caotici. Per questa ragione, prima di passare all’analisi vera e propria, bisogna “pulire” i dati in accordo alle esigenze dell’analisi, ad esempio rimuovendo informazioni superflue che possono distorcere il risultato finale. Questa fase viene detta “Data Cleaning ”.


Successivamente, si passa al cuore della lavorazione: l’analisi. Analizzare dati significa porsi delle domande e cercare una risposta all’interno del dataset. Ad esempio, per un dataset che raccoglie tutte le ricerche effettuate su Amazon da un certo utente X, la domanda potrebbe essere “Quale sarà il prossimo acquisto di X?”.


L’analisi fornisce dei valori che spesso sono difficili da comprendere. Difatti, una parte molto importante nel lavoro di un Data Scientist è l’interpretazione delle analisi effettuate. Convertire, ad esempio, questi risultati in grafici più semplici può sicuramente agevolarne il lavoro.


Il prodotto finito è, quindi, un modello basato su moltissime informazioni, reso facilmente interpretabile, che potrà persino prevedere le tendenze future e permettere alle aziende di “giocare d’anticipo” e a noi… di creare altri dati!


E tu, conoscevi il lavoro del Data Scientist?

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