Lo rivela la più ampia ricerca mai condotta sulla Data Science: tra i fattori che impediscono di sfruttare le opportunità legate ai Big Data la mancanza di talenti e le limitazioni di accesso ai dati
EMC rende noti i risultati della più estesa ricerca mai condotta prima sulla Data Science. Realizzato in USA, Regno Unito, Francia, Germania, India e Cina, lo studio EMC Data Science evidenzia la carenza delle competenze necessarie affinché le aziende possano sfruttare al meglio le opportunità nascenti dalla convergenza tra Big Data ed analisi dei dati. Solo un terzo delle aziende è in grado di utilizzare i nuovi dati per ottimizzare i propri processi decisionali, raggiungere significativi vantaggi competitivi, accrescere la produttività e guidare l’innovazione.
La ricerca ha svelato come l’esplosione digitale dei dati, creati da sensori di movimento, social media, apparati di videosorveglianza, applicazioni di imaging medicale e simili – combinata con i nuovi strumenti che consentono di analizzarli – ha generato un incremento corrispondente nelle opportunità di ottenere valore ed informazioni utili da questi dati. Anche per questo, per la figura del data scientist oggi c’è molta più domanda rispetto all’offerta.
Allo studio condotto da EMC hanno partecipato quasi 500 esponenti della community Data Science, con figure quali data scientist e professionisti di discipline correlate, analisti di business intelligence, analisti informativi e data engineer, tutti decision maker in tema IT.
Queste le principali indicazioni prodotte dallo studio:
• Processi informati di decision making – solo un terzo dei partecipanti allo studio si è dichiarato fiducioso sulle capacità della propria azienda di prendere decisioni di business sulla base di nuovi dati.
• Evidente carenza di talenti – il 64% dei professionisti di Data Science ritiene che la richiesta di talenti in questo settore supererà nei prossimi 5 anni l’offerta – e la maggior parte ritiene che questa offerta sarà rappresentata fondamentalmente dai neolaureati.
• Barriere all’adozione della scienza dei dati – le barriere più comunemente citate rispetto all’adozione della Data Science sono: mancanza di competenze o di formazione (32%); budget/risorse (32%); errata struttura organizzativa (14%); mancanza di strumenti tecnologici (10%).
• Informazioni sui clienti – solo il 38% degli analisti di business intelligence e data scientist è convinto che la propria azienda utilizzi i dati per avere maggiori informazioni sui clienti.
• Nuove tecnologie spingono la crescita – l’83% degli intervistati crede che nuovi strumenti e tecnologie emergenti andranno ad incrementare ulteriormente la richiesta di figure quale i data scientist
• Scarsa accessibilità ai dati – solo il 12% dei professionisti della business intelligence ed il 22% dei data scientist credono che i dipendenti abbiano la possibilità di condurre esperimenti sui dati – cosa che mina la capacità di un’azienda di testare e convalidare le idee, e quindi l’approccio generale all’innovazione.
• Evoluzione della business intelligence – anche se gli intervistati riconoscono una crescente necessità di data scientist nella propria azienda, solo il 12% considera i professionisti della business intelligence i candidati ideali per rispondere a questa necessità.
• Competenze di livello più elevato – i data scientist richiedono competenze di carattere economico e tecnico più elevate rispetto agli attuali professionisti della business intelligence. Secondo lo studio EMC Data Science, hanno una capacità doppia di applicare algoritmi avanzati ai dati, ma anche un’abilità superiore del 37% rispetto alle altre figure professionali nell’elaborazione di decisioni di business basate su quei dati.
