La Data Science studia grandi quantità di dati con il fine di estrarre informazioni utili per il business. È un campo multidisciplinare, che interseca competenze informatiche, matematiche e statistiche. La Data Science è lo studio dei dati per estrarre informazioni dettagliate per il business. Concretamente consiste nell’estrazione del valore dei dati attraverso metodi scientifici, principalmente statistici, e tecniche di analisi innovative per trasformare un dato in una informazione utile per un determinato contesto e determinati obiettivi, generare insight e informazioni di valore.
Il data scientist analyst aiuta l’azienda a rispondere a domande sull’impatto passato e futuro di alcune decisioni di business con il fine di rispondere a domande come:
- cosa è successo
- perché è successo
- cosa potrà succedere
- cosa è possibile fare con i risultati dell’analisi
Nell’ultimo periodo, il forte aumento della potenza computazionale a costi contenuti e la ampia disponibilità di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (prima predominio della ricerca universitaria) hanno reso l’elaborazione dei dati veloce ed efficiente. Questo ulteriore apporto all’analisi dei dati ha reso la data science un campo in forte espansione gettando le basi per un prossimo futuro ricco di opportunità e capace di generare sempre di più risposte coerenti e soddisfacenti alle domande del business.
Quantyca ha articolato la sua offerta in ambito Data science in quattro macro aree:
Analisi descrittiva
L’analisi descrittiva prende i disponibili e li esamina con il fine di ottenere informazioni dettagliate su ciò che è accaduto o sta accadendo circa il fenomeno che i dati rappresentano. Il suo output principale è caratterizzato da visualizzazioni di dati come grafici a torta, grafici a barre, grafici a linee, tabelle oppure dashoboard e infografiche che aiutano ad avere una narrazione degli insight dei dati.
Analisi diagnostica
L’analisi diagnostica è in sostanza un esame dei dati per capire perché un dato evento è avvenuto, che può essere particolarmente dettagliato o approfondito. Viene solitmante fatta all’interno di dashboard o applicazioni web attraverso tecniche quali drill-down, rilevamento dei dati, data mining e correlazioni, spesso eseguite in maniera orchestrate per esplorare in maniera completa il set di dati disponibile.
Analisi predittiva
In questa area dell’analisi i dati storici per fare previsioni accurate sui modelli di dati che potrebbero verificarsi in futuro. Quantyca ha caratterizzato queste analisi con tecniche come il machine learning, l’addestramento di reti neurali, la previsione e la modellazione predittiva. In ciascuna di queste tecniche, vengono addestrati algoritmi per evidenziare le connessioni di causalità tra una o più variabili scelte e i dati.
Analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva parte dalla predizione per arrivare a ulteriori assunti. Non si limita quindi a prevedere ciò che è probabile che accada, ma suggerisce una risposta o alcune azioni ottimali per raggiungere un certo risultato. Utilizza l’analisi dei grafici, la simulazione, l’elaborazione di eventi complessi, le reti neurali e i motori di raccomandazione del machine learning.
