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Il mondo contemporaneo vive in un contesto in cui ad essere protagonisti sono i dati, generati quotidianamente in quantità pressoché infinite. 

Grandi aziende quali Amazon, Google, Apple o Microsoft, giusto per citarne solo alcune, impiegano milioni di dati per formulare piani strategici mirati, e destinati alla massima efficacia. 

Tuttavia le grandi multinazionali non sono le uniche a fare dei dati un punto di partenza per sviluppare strategie di mercato realmente funzionali.

La cosiddetta Data Science viene utilizzata in misura crescente anche da piccole e medie imprese, così come in ambito medico e nello sport.

Per quanto possa sembrare un concetto complesso, la data business analysis rappresenta banalmente un principio per la concretizzazione delle idee, lo stesso che da anni ormai ha contribuito a renderla un vero e proprio linguaggio universale per chi sceglie di condurre con successo il proprio business.

Data Science e Data Analysis: differenze

Negli ultimi anni, anche grazie all’introduzione dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, due discipline in particolare sono tra le più richieste e utilizzate da chi vuole intraprendere e condurre un’attività di business di successo: la Data Science e la Data Analysis.

La Data Analysis è un processo di pulizia, trasformazione e modellamento dei dati volto a carpire informazioni utili da utilizzare in un secondo momento per prendere le decisioni aziendali più appropriate.

Che si tratti di ricerche di mercato, prodotti, posizionamento, analisi del sentiment, o di qualsiasi problematica per la quale esistono dati, la relativa analisi fornirà gli insight di cui ogni attività di business necessita, al fine di compiere le scelte aziendali più consone.

La Data Science è un settore interdisciplinare – che include tra le altre cose la Data Analysis – che utilizza e combina inferenza di dati, metodi statistici, sviluppo di algoritmi, e tecnologie informatiche volte a condurre a risoluzione problematiche altamente complesse, e a estrarre valore dai dati.

Banalmente potrebbe essere definita come l’arte di rivelare le informazioni più utili, così come le tendenze che si celano dietro ai dati.

Da alcuni anni proprio la Data Science è diventata fondamentale per le aziende, questo poiché le scelte basate sui dati sono il solo strumento certo per perseguire obiettivi concreti sia sul breve che sul lungo periodo.

Non è certo un caso che oggi quasi tutte le scelte di business di successo siano basate esattamente sui dati.

L’importanza della “scienza dei dati”

In un contesto in continua evoluzione come il “mercato attuale” – dove la concorrenza rappresenta il principale ostacolo per ogni attività di business – la scienza dei numeri, delle statistiche e dei dati, non più appannaggio esclusivo delle grandi aziende, può senza dubbio fare la differenza.

Dal trattamento dei dati delle grandi multinazionali si può sicuramente trarre spunto per ottimizzare le prestazioni di piccole e medie imprese, per le quali la scienza dei dati assume un ruolo centrale al fine di impostare le scelte strategiche future. 

L’intervento umano combinato all’Intelligenza Artificiale può fare la differenza tra successo e insuccesso. 

Questa tecnologia agevola l’interpretazione di ciò che di fatto risulta complicato da tradurre, rendendolo più facile da utilizzare, e più fruibile soprattutto per gli imprenditori con poca esperienza tecnologica, che in questo modo possono beneficiare della potenza dell’Intelligenza Artificiale per trarre vantaggio dalla scienza dei dati, raccogliendone i frutti.

Grazie ai dati è infatti possibile trasformare il proprio business in una scienza, così come definire un linguaggio adatto a trasformare quest’ultima in azioni operative.

Le stesse che possono così allinearsi con obiettivi specifici, rivelando cosa accade nel proprio settore e in un contesto economico più ampio, per valutare in maniera oggettiva le scelte aziendali più utili da mettere in atto. Diventa così possibile impostare cambiamenti agili, volti a superare gli ostacoli in maniera più efficace, mantenendo il business a un livello rilevante anche sul lungo periodo, cosa più che mai necessaria in un’economia globale in espansione e in continua evoluzione.

Come la Data Science può fare la differenza in azienda

Limportanza della scienza dei dati in azienda è destinata dunque ad apparire sempre più compresa e apprezzata, ora così come in futuro. 

Parallelamente la figura rappresentata da ingegneri dei dati capaci di costruirli e tradurli per orientare le strategie aziendali sarà sempre più richiesta, così come sistemi di Machine Learning in grado di agevolare i processi, migliorando analogamente la produttività

Il termine generico di Data Science concorrerà nel definire linguaggi e traduzioni più descrittive dei desideri e dei comportamenti dei potenziali clienti, rappresentando un valido aiuto per l’azienda, ad esempio nella scelta del prodotto o servizio da proporre, così come nelle strategie di marketing da mettere in campo.

Ogni realtà aziendale desidera operare in modo agevole e immediato, eliminando ogni elemento che possa generare confusione: vuole insomma un elevato rendimento a un costo ragionevole, e che i propri clienti – così come i dipendenti – siano proattivi, efficienti e soddisfatti. 

Esattamente in contesti come questi, metriche specifiche possono evidenziare eventuali aree di spreco o criticità, aiutando ogni imprenditore a comprendere come orientare in maniera efficace le proprie risorse.  

Le aziende di successo sono dunque destinate ad essere quelle che scelgono di dare la priorità ai dati come mezzo per definire e costituire realtà aziendali positive, che originino resilienza, produttività e felicità. 

Lavorare in un ambiente performante e funzionale permette di ottimizzare la produttività, massimizzando i benefici aziendali sotto ogni aspetto.

Saper analizzare i dati in maniera accurata rappresenta perciò il punto di forza di qualsiasi realtà aziendale.

Avviare un progetto di Data Science richiede del tempo, e quindi prima si parte meglio è!