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3 Passi di Data Science da applicare nella tua azienda

Il Data Science è una pratica che è stata incorporata nel mercato ed esplorata in diversi segmenti. Presto saremo tutti un po’ scienziati dei dati. Siete pronti per questo?


Per demistificare l’argomento, abbiamo portato le fasi di Data Science applicate nella pratica, e che possono essere incorporate nella tua azienda. Segui ogni fase con noi.

  • Definizione dello scopo 

In questa fase, l’obiettivo è quello di dettagliare la sfida del business. La fase coinvolge sia il lato umano, in quanto si cerca di capire cosa sarà rilevante per gli utenti finali, sia il lato tecnologico, per conoscere le fonti di dati disponibili e come vengono raccolti.

Dal punto di vista umano, più legato all’innovazione e alla progettazione di soluzioni, possiamo dividere questa fase in due momenti:

  • Immersione nel business: per capire gli impatti dei dati per l’organizzazione.
  • Analisi e sintesi: per strutturare la sfida che supereremo.

D’altra parte, dobbiamo anche incorporare alcuni processi di Data Science, che possono essere guidati dalle seguenti pratiche:

  • Governance Mapping: per capire la struttura dell’organizzazione nell’area della governance dei dati.
  • Analisi dell’architettura dei dati: come dice il nome, si tratta di identificare l’architettura dei dati dell’azienda.
  • Immersione nei dati: per capire le diverse fonti di dati disponibili, la loro qualità, tra gli altri punti.

Da lì, avresti già le basi per capire i problemi che potresti risolvere e iniziare a progettare le soluzioni.

  • Scoperta e modellazione

Ora che abbiamo capito la sfida del business, abbiamo iniziato un processo di prototipazione. Questo è il momento in cui i data scientist devono agire. Dopo tutto, stiamo per passare attraverso passi che richiedono l’approfondimento di questioni più tecniche.

Come nella fase precedente, avremo alcuni compiti fondamentali per iniziare a progettare la soluzione.

  • Acquisizione di dati: lavoriamo con campioni di dati estratti da database completi. È in questo compito che realizziamo analisi esplorative per scoprire intuizioni preliminari.
  • Armonizzazione dei dati: il compito consiste in un esame approfondito della qualità dei dati per pulirli e rendere compatibili le diverse fonti.
  • Intelligenza artificiale e apprendimento automatico: con la base di campioni pronta, possiamo selezionare gli algoritmi da applicare ai dati di apprendimento automatico.
  • Implementazione focalizzata sul business: i modelli vengono progressivamente personalizzati alla realtà aziendale.

In questo modo, con il supporto del data scientist, possiamo provare la soluzione da un punto di vista concettuale. È arrivato il momento di rendere tutto tangibile, giusto? Questo è ciò che faremo dopo.

  • Prototipazione e implementazione

Ora che abbiamo un concetto, è arrivato il momento di trasformarlo in un nuovo prodotto, servizio o soluzione per utenti finali o clienti. Naturalmente, consegneremo anche un passo per passo dei compiti che è necessario eseguire per superare quel passo. 

  • Ideazione: faremo emergere le idee in sessioni di brainstorming, le elencheremo e daremo loro la priorità, con la partecipazione dei rappresentanti degli utenti finali e degli altri stakeholder coinvolti.
  • Prototipazione: i prototipi possono essere dai più semplici ai più complessi e servono a testare ciò che è stato sviluppato nella pratica.
  • Implementazione: parte del processo di implementazione comporta l’acquisizione e l’armonizzazione dei dati. Inoltre, dobbiamo usare metodologie agili, che funzionano molto bene per questo tipo di progetti.

Infine, dobbiamo sempre comunicare i risultati e ricevere un feedback su ciò che abbiamo realizzato. Solo allora possiamo lavorare su un processo di miglioramento continuo.

Applicare la scienza dei dati al mondo degli affari

È imperativo capire che le soluzioni allineate ai dati non nascono solo dal lavoro del data scientist. È sempre bene avere la partecipazione dei professionisti che lavorano nell’area del business e, soprattutto, dei principali stakeholder che beneficiano della soluzione.

È dall’unione della parte tecnica – legata alla business intelligence, all’informatica e alla scienza dei dati – con l’area business – che ha una grande conoscenza del mercato e delle esigenze degli utenti – che si possono creare soluzioni allineate e innovative.

Tra le possibili soluzioni che possono nascere da questa sinergia, possiamo elencare infinite possibilità:

  • Nuovi prodotti e servizi per gli utenti finali
  • Cruscotti più sofisticati per l’analisi dei dati
  • Creazione di indicatori di propensione all’acquisto
  • Macchine in grado di analizzare i dati e prendere decisioni
  • Automatizzare il processo di archiviazione, gestione e visualizzazione dei dati
  • Tra molti altri.

Comunque, ripetiamo la frase consolidata: i dati sono il nuovo petrolio. Esplorare le infinite possibilità dei Big Data è ciò che metterà la tua azienda un passo avanti rispetto alla concorrenza e, cosa più importante, più allineata alle esigenze del tuo consumatore.

Stai cercando aiuto per mettere in pratica ognuno di questi passi? Allora mettiti in contatto con noi e scopri come possiamo aiutarti!

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