{"id":17195,"date":"2021-07-20T13:13:00","date_gmt":"2021-07-20T16:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/?p=17195"},"modified":"2021-07-20T13:13:06","modified_gmt":"2021-07-20T16:13:06","slug":"3-passi-di-data-science-da-applicare-nella-tua-azienda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/3-passi-di-data-science-da-applicare-nella-tua-azienda\/","title":{"rendered":"3 Passi di Data Science da applicare nella tua azienda"},"content":{"rendered":"\n<p>Per demistificare l&#8217;argomento, abbiamo portato le fasi di Data Science applicate nella pratica, e che possono essere incorporate nella tua azienda. Segui ogni fase con noi.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Definizione dello scopo&nbsp;<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>In questa fase, l&#8217;obiettivo \u00e8 quello di dettagliare la sfida del business. La fase coinvolge sia il lato umano, in quanto si cerca di capire cosa sar\u00e0 rilevante per gli utenti finali, sia il lato tecnologico, per conoscere le fonti di dati disponibili e come vengono raccolti.<\/p>\n\n\n\n<p>Dal punto di vista umano, pi\u00f9 legato all&#8217;innovazione e alla progettazione di soluzioni, possiamo dividere questa fase in due momenti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Immersione nel business: per capire gli impatti dei dati per l&#8217;organizzazione.<\/li><li>Analisi e sintesi: per strutturare la sfida che supereremo.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>D&#8217;altra parte, dobbiamo anche incorporare alcuni processi di Data Science, che possono essere guidati dalle seguenti pratiche:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Governance Mapping: <\/strong>per capire la struttura dell&#8217;organizzazione nell&#8217;area della governance dei dati.<\/li><li><strong>Analisi dell&#8217;architettura dei dati<\/strong>: come dice il nome, si tratta di identificare l&#8217;architettura dei dati dell&#8217;azienda.<\/li><li><strong>Immersione nei dati:<\/strong> per capire le diverse fonti di dati disponibili, la loro qualit\u00e0, tra gli altri punti.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Da l\u00ec, avresti gi\u00e0 le basi per capire i problemi che potresti risolvere e iniziare a progettare le soluzioni.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Scoperta e modellazione<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Ora che abbiamo capito la sfida del business, abbiamo iniziato un processo di prototipazione. Questo \u00e8 il momento in cui i data scientist devono agire. Dopo tutto, stiamo per passare attraverso passi che richiedono l&#8217;approfondimento di questioni pi\u00f9 tecniche.<\/p>\n\n\n\n<p>Come nella fase precedente, avremo alcuni compiti fondamentali per iniziare a progettare la soluzione.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Acquisizione di dati<\/strong>: lavoriamo con campioni di dati estratti da database completi. \u00c8 in questo compito che realizziamo analisi esplorative per scoprire intuizioni preliminari.<\/li><li><strong>Armonizzazione dei dati<\/strong>: il compito consiste in un esame approfondito della qualit\u00e0 dei dati per pulirli e rendere compatibili le diverse fonti.<\/li><li><strong>Intelligenza artificiale e apprendimento automatico<\/strong>: con la base di campioni pronta, possiamo selezionare gli algoritmi da applicare ai dati di apprendimento automatico.<\/li><li><strong>Implementazione focalizzata sul business:<\/strong> i modelli vengono progressivamente personalizzati alla realt\u00e0 aziendale.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>In questo modo, con il supporto del data scientist, possiamo provare la soluzione da un punto di vista concettuale. \u00c8 arrivato il momento di rendere tutto tangibile, giusto? Questo \u00e8 ci\u00f2 che faremo dopo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Prototipazione e implementazione<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Ora che abbiamo un concetto, \u00e8 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 \u00e8 necessario eseguire per superare quel passo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Ideazione<\/strong>: faremo emergere le idee in sessioni di brainstorming, le elencheremo e daremo loro la priorit\u00e0, con la partecipazione dei rappresentanti degli utenti finali e degli altri stakeholder coinvolti.<\/li><li><strong>Prototipazione:<\/strong> i prototipi possono essere dai pi\u00f9 semplici ai pi\u00f9 complessi e servono a testare ci\u00f2 che \u00e8 stato sviluppato nella pratica.<\/li><li><strong>Implementazione<\/strong>: parte del processo di implementazione comporta l&#8217;acquisizione e l&#8217;armonizzazione dei dati. Inoltre, dobbiamo usare metodologie agili, che funzionano molto bene per questo tipo di progetti.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Infine, dobbiamo sempre comunicare i risultati e ricevere un feedback su ci\u00f2 che abbiamo realizzato. Solo allora possiamo lavorare su un processo di miglioramento continuo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Applicare la scienza dei dati al mondo degli affari<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>\u00c8 imperativo capire che le soluzioni allineate ai dati non nascono solo dal lavoro del data scientist. \u00c8 sempre bene avere la partecipazione dei professionisti che lavorano nell&#8217;area del business e, soprattutto, dei principali stakeholder che beneficiano della soluzione.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 dall&#8217;unione della parte tecnica &#8211; legata alla business intelligence, all&#8217;informatica e alla scienza dei dati &#8211; con l&#8217;area business &#8211; che ha una grande conoscenza del mercato e delle esigenze degli utenti &#8211; che si possono creare soluzioni allineate e innovative.<\/p>\n\n\n\n<p>Tra le possibili soluzioni che possono nascere da questa sinergia, possiamo elencare infinite possibilit\u00e0:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Nuovi prodotti e servizi per gli utenti finali<\/li><li>Cruscotti pi\u00f9 sofisticati per l&#8217;analisi dei dati<\/li><li>Creazione di indicatori di propensione all&#8217;acquisto<\/li><li>Macchine in grado di analizzare i dati e prendere decisioni<\/li><li>Automatizzare il processo di archiviazione, gestione e visualizzazione dei dati<\/li><li>Tra molti altri.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Comunque, ripetiamo la frase consolidata: i dati sono il nuovo petrolio. Esplorare le infinite possibilit\u00e0 dei Big Data \u00e8 ci\u00f2 che metter\u00e0 la tua azienda un passo avanti rispetto alla concorrenza e, cosa pi\u00f9 importante, pi\u00f9 allineata alle esigenze del tuo consumatore.<\/p>\n\n\n\n<p>Stai cercando aiuto per mettere in pratica ognuno di questi passi? Allora <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/contatto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mettiti in contatto con noi <\/a>e scopri come possiamo aiutarti!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Il Data Science \u00e8 una pratica che \u00e8 stata incorporata nel mercato ed esplorata in diversi segmenti. Presto saremo tutti un po&#8217; scienziati dei dati. 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