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data-scientist-755x515Mio articolo su l’Unità.tv

Hanno a che fare con i Big Data le professioni più ricercate nel campo delle nuove tecnologie dalle agenzie che si occupano di reclutamento del personale. È quanto emerge da una rilevazione effettuata da Hays, società leader nel recruiting specializzato. “Sono sempre di più le aziende in Italia che investono in tecnologie avanzate e personale qualificato per sfruttare al massimo il potenziale dei Big Data”, spiegano gli esperti di Hays Italia. “Le professioni digitali saranno sempre più valorizzate e ricercate dalle imprese e, già nel 2017, la domanda di talenti digitali aumenterà notevolmente, crescendo esponenzialmente entro il 2020”.

Nella società dell’informazione aziende ed istituzioni hanno a disposizione una quantità sterminata di dati, che se opportunamente organizzata ed analizzata riesce a fornire indicazioni strategiche per la risoluzione dei problemi, per rendere efficiente il funzionamento della macchina organizzativa o per incrementare il proprio business. Per questo Data Scientist, Data Architect e Insight Analyst sono sempre più ricercati.

Figure professionali così nuove, soprattutto per il contesto italiano, che spesso è difficile definirle in modo chiaro e preciso. Ma chi sono e cosa fanno? Proviamo a rispondere alla domanda.

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Il Data Scientist è una figura molto legata al mondo del businness. Possiede delle competenze nel campo dell’elaborazione dei dati che utilizza per trarre informazioni che possono aiutare le imprese a prendere delle decisioni di successo per la propria attività o a prevedere scenari finanziari. Si tratta nella maggior parte dei casi di un professionista con un background accademico molto rilevante (master o dottorato di ricerca) in discipline quali statistica, matematica, fisica o economia e profonde conoscenze di data mining e machine learning. Utilizza tool di analisi avanzati, tra cui programmi di statistica come Python, R o Spark.
E’ lui il numero 1 della lista stilata da Hays.

Al secondo posto, tra le professioni più ricercate, c’è il Data Architect. A lui aziende ed enti affidato l’organizzazione dei dati. Proprio come un architetto progetta gli ambienti di un edificio il Data Architect decide l’infrastruttura e gli ambienti attraverso i quali archiviare i dati. Una responsabilità tanto importante quanto delicata. Dal suo lavoro dipenderà la possibilità di estrarre le informazioni in modo semplice ed efficace.

Il terzo è l’Insight Analyst. Sono analisti in grado di formulare dei prospetti dettagliati su un determinato ambito da mettere al servizio della divisione marketing e prodotto di un’azienda. In particolare utilizzano strumenti di analisi statistica per ricavare informazioni a supporto delle strategie di acquisizione e fidelizzazione dei clienti. Per farlo adoperano strumenti di analisi statistica come SQL, SAS e SPSS, nonchè linguaggi di programmazione Phyton e R.

Fuori dal podio, ma non per questo meno importante, il Big Data Engineer, ovvero colui che viene chiamato a realizzare e amministrare strutture in grado di gestire quantità di dati ampie e complesse attraverso database NoSQL. C’è poi lo Sviluppatore di Software, per la realizzazione di applicazioni web-based. A seguire l’Esperto in visualizzazione, capace di rappresentare le informazioni in modo efficace ed accattivante.

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Al settimo posto si piazza lo Sviluppatore Business Intelligence. Si tratta di un professionista che ha come obiettivo principale la realizzazione di dashboard pronte all’uso per facilitare il compito dei manager che, in questo modo, possono ottenere indicazioni chiave sulle performance aziendali al fine di rivederle e migliorarle. All’ottavo il Data Engineer, ovvero colui che organizza il flusso di dati. Al nono il Campaign Analyst/CRM Analyst, una persona specializzata nell’elaborare campagne sempre più mirate che tengano conto dei dati ricavati dai programmi fedeltà, dagli strumenti di web analytics, dall’Internet of Things (IOT).

Chiude questa speciale classifica il Chief Data officer (CDO). Un professionista con un ruolo variegato e complesso che possiede un ventaglio di competenze tra cui data infrastructure, data governance, data security, business intelligence, analisi degli insight e analisi avanzata.