Ormai qualche anno fa l’Harvard Business Review, la rivista della prestigiosa università americana, titolava “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century” e anticipava la grandissima importanza che questa figura professionale avrebbe rivestito nel tempo. Il data scientist è oggi un esperto, molto ricercato, un professionista formato per estrapolare insight, intuizioni originali, dall’analisi dei dati ed è e sarà sempre più protagonista nell’economia data driven. 

Professionista della data science, chi è e cosa fa 

Il data scientist si occupa di data science, ovvero di quella materia interdisciplinare che abbraccia dalle scienze matematiche all’intelligenza artificiale al fine di ricavare valore strategico dall’analisi dei dati. La missione di un data scientist è infatti proprio quella di sfruttare le tecnologie di big data analytics per migliorare l’organizzazione stessa in cui è impiegato e, quindi, renderla più produttiva. 

Egli infatti non si deve limitare a capire i dati (più precisamente i big data, cioè tutti i dati strutturati con uno stesso formato ma anche destrutturati cioè provenienti da fonti diverse) ma deve renderli comprensibili anche per i propri colleghi attivi nei vari reparti aziendali che non sempre possono contare su specifiche competenze tecniche. 

Il data scientist si occupa più nel particolare di pulire e convalidare le informazioni che possono essere utilizzate, di determinare set di dati da mettere a disposizione dei software di analisi garantendo accuratezza e completezza. Il data scientist è in grado di identificare l’utilità dei dati analizzati in relazione all’obiettivo di ricerca prefissato. Quindi dopo aver elaborato i dati e riscontrato la loro utilità strategica, è suo compito comunicarli al board decisionale aziendale tramite tecniche di data visualization semplici e facilmente comprensibili. 

Data scientist e formazione, quali competenze è necessario acquisire? 

Nel curriculum del data scientist ci si aspetta di trovare una laurea magistrale e spesso anche master di specializzazione, inoltre deve esservi spazio per approfondite conoscenze di modelli matematico-statistici e tecniche di programmazione; le aziende per lo più richiedono che sia noto almeno un linguaggio di programmazione (R o Python) e la capacità di sviluppare e implementare algoritmi di machine learning e, sempre più, deep learning. 

Serve, inoltre, che questo profilo abbia conoscenze più eterogenee, che vadano oltre a quelle informatiche per arrivare a quelle economiche e di business sino a ciò che riguarda trend e competitor del proprio settore, accanto ai soft skill necessari per comunicare al meglio con i propri colleghi. 

Data scientist il significato pratico della sua presenza in azienda 

Le aziende italiane sono sempre più interessate a coinvolgere queste figure all’interno del loro organico perché per essere aziende data driven, cioè in grado di fondare le proprie scelte di business sull’uso strategico di tutti i dati, è indispensabile avere una figura in grado di leggere e analizzare i dati.  

Secondo i dati dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, soprattutto le imprese più grandi stanno aumentando l’impegno (e la spesa) in progetti di analytics e quindi sono alla ricerca di personale che le supporti. In particolare, la richiesta di data scientist è salita del 3% e comunque già nel 2019 una grande realtà su due ha assunto un data scientist. Il valore atteso da questi professionisti è soprattutto riconducibile alla loro abilità nell’identificare i problemi che possono avere opportunità di soluzione con l’analisi dei dati, questo si traduce per esempio nell’individuare in modo tempestivo bisogni degli utenti, nuove aree di offerta da presidiare e così via. 

A quanto ammonta il salario di un data scientist 

L’eterogeneità e l’abbondanza di competenze richieste sono solitamente ricompensate, per lo meno soprattutto in alcune aree geografiche, dai risultati ottenuti dai ricercatori degli Osservatori Digital Innovation della School of Management del Politecnico di Milano emerge, per esempio, che la retribuzione annuale per un data scientist impiegato in USA si aggira sui 110mila dollari annui. 

La media internazionale è un po’ più bassa, si assesta sui 68mila dollari, ma bisogna tener presente che i rispondenti all’indagine solitamente hanno un’età media bassa. 

La cifra scende guardando alle aziende italiane che, secondo dati dell’anno scorso, retribuiscono un data scientist, che abbia già qualche anno di esperienza alle spalle, fino a un massimo di 30mila euro annui.