Machine Learning e Data Scientist: i trend 2017 dal mondo dei big data

Analizzare i Big Data, ovvero tutte quelle informazioni eterogenee che vanno oltre i normali strumenti di database, richiede spesso tecnologie e metodi specifici. Parliamo di un ecosistema vasto e variegato, ancora oggi in continua crescita e sviluppo. Un campo sempre più strategico per le aziende che desiderino avere un forte scarto competitivo sui propri concorrenti.

L’era digitale, infatti, ci ha lentamente sommersi sotto una mole di dati a dir poco enorme. Senza gli strumenti giusti, e le figure professionali adatte, questa miniera d’oro rischia di restare nascosta e impenetrabile. Dobbiamo immaginare i dati prodotti dagli utenti come veri e propri diamanti allo stato grezzo. Sono preziosi, a patto che vengano lavorati. E, a differenza dei diamanti, sono sono infiniti, in continua crescita ed evoluzione.

Per dare una idea delle dimensioni dei cosiddetti big data, proviamo a pensare alla mole di contenuti condivisi sui social, agli acquisti online e ai relativi movimenti bancari, alle coordinate dettate ai nostri gps, a foto, video, immagini e ricerche sui principali browser.

Ma a chi spetta il compito di raccogliere e indirizzare tutti questi tipi di dati? Una delle figure centrali è quella del Data Scientist, un professionista capace di analizzare e interpretare l’enorme mole di dati prodotta dal web e dai suoi utenti. Lo riporta il rapporto Mind the Gab di Hired, si tratta di una figura sempre più cruciale e ricercata, lo dimostra il fatto che la retribuzione riservata a questa professione sia cresciuta del 29% negli ultimi due anni. È compito del Data Scientist infatti consegnare nelle mani dei manager delle proprie aziende le informazioni raccolte ed estrapolate dalla analisi dei dati, informazioni che, a loro volta, potranno essere utilizzate per ottenere gli obiettivi di prefissati.

Uno dei trend principali dell’anno è proprio la combinazione di grandi e piccoli dati. Ci si è spostati sempre di più verso un preciso modello, che permette alle holding di interpretare correttamente le informazioni ricavate, ottenendo valore dalle analisi il più rapidamente possibile.

Abbiamo parlato di grandi quantità di dati e questo richiede una memoria adeguata. Le possibilità di storage sono molteplici, ma nel corso dell’anno si è fatto un uso maggiore di memorie cloud per gli strumenti d’analisi. È questa la tipologia di conservazione ultimamente preferita dalle aziende: è ipotizzabile che anche tutta la parte analitica convergerà ben presto nel cloud.

Grande rilevanza n questo 2017 anche per il Machine Learning, ovvero software capaci di analizzare dati in grandi quantità rintracciando al loro interno dei tratti ricorrenti. Il loro scopo? Per esempiocapire come pensa un consumatore, al fine di costruire una corretta strategia di marketing.

Una responsabilità, quella del Machine Learning, che dovrà far parte del bagaglio di competenze proprio del Data Scientist. E non a caso le aziende stanno finalmente definendo tutte le opportunità che possono scaturire dall’inserimento di questa nuova figura all’interno del proprio teamwork.

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